离线阶段第十天hive+azkaban+sqoop+flumeimpala+hue+oozie 新一套的离线处理架构impala的基本介绍：Cloudera公司开源提供的一款sql on hadoop的软件。号称是当前大数据领域大查询最快的一款sql on hadoop的工具impala能够兼容hive，具有实时批处理等特点，提供高并发impala与hive之间的关系impala与hive是紧耦合
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2023-07-12 21:23:22
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类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息 对于一个新创建的表，默认情况下，如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据，那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据
# 实现Hive表数据量查询
## 流程概览
下面是查询Hive表数据量的流程概览，通过以下步骤可以轻松实现：
```mermaid
classDiagram
class 小白
class 经验丰富的开发者
小白 --> 经验丰富的开发者: 请求帮助
经验丰富的开发者 --> 小白: 提供解决方案
```
## 具体步骤
1. 首先，需要登录Hive，选择
AWS S3 云存储 是按照存储容量，请求数，及网络流量三个维度进行收费。而如果涉及到使用S3 对外提供SaaS服务，成本分布及估算自然称为比较重要的需求。自然而言需要监控以上三个指标。先上官网说明性文档：https://docs.amazonaws.cn/AmazonS3/latest/dev/monitoring-overview.html 文章目录1 监控指标2 Cloudwatch使用2.
在Hive explain获得执行计划时，经常会看到如下图所示的表数据量统计：那么这个数据量，Hive是如何统计出来的呢？一、Data size统计
1.1、Hive源码
在Hive通过Antlr语法解析器获取到SQL的抽象语法树（AST）并生成校验过元数据的逻辑执行计划后，在优化阶段会使用Statistics统计的规则（rule），如下图所示：在AnnotateWithStatistics这个类
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2023-08-14 13:35:40
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《饮食男女》开头说：“人生不能像做菜，把所有的料都准备好了才下锅。”但做大数据挖掘不一样，MapReduce 不同于人生，一定要把准备工作做好了，才能顺利运行后面的步骤。如果你的 HiveQL 代码没毛病，却一运行就出现 Fail 提示，可以看看，是不是少了下面哪项准备工作？指定队列set mapred.job.queue.name=queue01; //自己指定一个队列在 HADOOP 中，队列
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2023-07-12 11:59:24
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# Hive查看数据量
## 引言
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，它能够提供类似于SQL的查询和分析功能。Hive使用Hadoop的分布式文件系统（HDFS）来存储和处理数据。当我们遇到需要查看数据量的时候，Hive提供了一些方法来帮助我们完成这个任务。本文将介绍如何使用Hive来查看数据量，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。
## 使用Hive查看
如何使用Hive获取数据量
## 引言
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，用于处理大规模的数据。在使用Hive时，有时我们需要获取数据量来了解我们处理的数据规模。本文将介绍如何使用Hive获取数据量，并提供了详细的步骤和示例代码。
## 流程
下面是获取Hive数据量的整体流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
ogg即Oracle GoldenGate是Oracle的同步工具，本文讲如何配置ogg以实现Oracle数据库增量数据实时同步到kafka中，其中同步消息格式为json。下面是源端和目标端的一些配置信息：--版本OGG版本IP别名源端OracleRelease 11.2.0.4.0Oracle GoldenGate 12.3.0.1.4 for Oracle on Linux x86-64192
# HBase JMX监控数据量入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对HBase的JMX监控感到陌生。不用担心，本文将带你一步步了解如何通过JMX监控HBase的数据量。
## 流程概览
首先，我们通过一个表格来了解整个监控流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 启动HBase服务 |
| 2 | 连接到HBase的JMX接口 |
| 3 | 查询
目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛， 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就
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2023-09-05 23:17:51
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## 项目方案：查询Hive数据量
### 1. 项目背景
在大数据环境中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，常用于处理大规模数据。在实际项目中，需要对Hive中的数据进行各种统计和分析。其中一个常见的需求就是查询Hive数据表的数据量，以便了解数据的规模和分布情况。本项目方案旨在实现一个可靠、高效的查询Hive数据量的方案。
### 2. 项目目标
开发一个查询Hive数据量的工
原创
2023-09-19 09:32:12
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# Hive 查看表数据量
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（HiveQL），用于在大规模分布式存储上进行数据分析。在 Hive 中，我们可以使用一些简单的命令来查看表的数据量，这对于数据分析和性能优化非常有用。
## 使用 `COUNT(*)` 函数
在 Hive 中，我们可以使用 `COUNT(*)` 函数来计算表中的数据行数。这
## hive设置shuffle数据量
在Hive中，shuffle是指将数据重新分区以便于执行reduce操作。shuffle操作会涉及到数据的传输和排序，因此会产生一定的网络开销和计算开销。为了优化shuffle操作的性能，我们可以通过设置shuffle数据量来控制每个reduce任务处理的数据量，从而提高作业的执行效率。
### 什么是shuffle数据量
在理解shuffle数据量之
近来，公司业务拓展，要处理一些超大规模的数据。业务单日数据规模巨大，一天需要采集几百亿甚至上千亿条目的数据，当然总数据规模更大，数据种类繁多，每种数据维度也很多，但数据是有保留期限的。因数据量级较大，起初我们选择了开源的ES进行数据处理和检索。ES是一个高扩展的全文检索和分析引擎，它可以准实时地快速存储、检索和分析海量的数据。ES基本是目前大数据平台中全文检索业务的中流砥柱，ES是面向文档型数据库
文章目录1. 数据类型2. 表操作2.1 表的创建2.2 删除表3. 内部表和外部表3.1 内部表和外部表的区别3.1.1 内部表3.1.2 外部表3.2 创建内部表3.3 创建外部表3.4 内外部表转换4. 数据加载和导出4.1 数据加载4.1.1 `LOAD关键字`加载数据4.1.2 `INSERT SELECT` 加载数据4.1.3 数加载的选择4.2 数据导出4.2.1 `insert
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2023-08-24 20:58:32
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一、Hive简介1.1 hive是什么 (1) Hive是一个SQL解析引擎，将SQL语句转化成MR Job。(2) Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。本质就是hadoop的目录文件，达到元数据与数据存储分离的目的。(3) hive本身不存储数据，完全依赖于hdfs和mapreduce。(4) hive的内容是读多写少，不支持对数据的改写和删除。(5) hive中没有定义专
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2023-08-02 11:58:56
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Hive表的基本操作Hive中的集合数据类型Hive动态分区详解hive中orc格式表的数据导入Java通过jdbc连接hive通过HiveServer2访问HiveSpringBoot连接Hive实现自助取数hive关联hbase表Hive udf 使用方法Hive基于UDF进行文本分词Hive窗口函数row number的用法数据仓库之拉链表除了使用础的数据类型string等，Hive中的列支
centos数据系统实时同步
原创
2020-04-16 14:02:23
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# Hive 查看数据表数据量
在 Hive 中，我们经常需要查看数据表的数据量，以了解表中存储的数据规模。本文将介绍如何使用 Hive 查询数据表的数据量，并提供相关的代码示例。
## 1. 使用 `COUNT` 函数查询数据表数据量
要查询数据表的数据量，我们可以使用 `COUNT` 函数。该函数用于统计指定列或者行的数量。在 Hive 中，我们可以使用 `COUNT(*)` 来统计数据
