一：简介分区表就是根据指定字段的值进行分类、分组，字段值相同的分为一类然后存储在一个单独的HDFS文件中，多个类就存储在多个文件中。原本存储在一个文件中的数据现在存储在多个文件中，查询数据时只需要知道数据在哪个类别中然后直接去对应类对应的文件中去查询就好，这样只需扫描这一个类别的文件而不需要扫描所有文件，这样提高了查询效率。分区表就是对文件进行水平分割，对数据分门别类的分开存储。分区表有两种：静态
Hive优化总结：包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作，以及具体优化策略优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。2．对jobs数比较多的作
文章目录项目场景：问题描述原因分析：分析hive的MV策略如下：hdfs mv原理解决方案：方案一：修改临时目录方案二： 项目场景：spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。问题描述数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时
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2023-07-28 13:46:28
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背景基于维度模型理论的数据仓库中，一个特别重要的部分是渐变维度的处理，其中用的最多的方法是对维度表进行SCD2类型拉链表操作。具体实现使用upsert模式，即更新旧数据的时间戳，并且插入新数据。但是在使用Hive作为数据仓库的场景下，对SCD2的操作就比较麻烦。因为Hive不支持更新操作，所以通常做法是把流程中的各部分数据清洗后单独保存为独立的临时表，然后通过union all的方式对目标表进行o
Hive查询变慢及无响应问题分析
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问题描述
某任务使用Hive作数据查询，连续几天任务越来越慢。后面甚至出现了执行失败的错误。
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2023-07-17 22:57:29
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## 优化Spark写Hive性能的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何优化Spark写Hive的性能。首先，我们来看一下整个优化流程的步骤。
### 优化流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 提高并行度 |
| 步骤二 | 压缩数据 |
| 步骤三 | 合理分区 |
| 步骤四 | 使用Bucketing |
### 操作步骤及代
# 优化Hive表查询的方法
在进行大数据处理过程中，Hive是一个常用的工具，用于处理大规模数据集。但有时候我们会遇到Hive表查询非常慢的情况，这可能是由于数据量过大、查询语句复杂或者数据分布不均等原因导致的。在遇到这种情况时，我们可以通过一些方法来优化Hive表查询的性能。
## 1. 使用分区表
在Hive中，可以通过分区表来提高查询性能。分区表可以将数据按照某一列的值进行分区存储，
## MapReduce写Hive表的流程
### 1. 理解MapReduce和Hive
在开始之前，我们先来了解一下MapReduce和Hive的基本概念。
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据切分成若干个独立的片段并进行处理，Reduce阶段负责对Map阶段输出的结果进行汇总和整理。
Hiv
直接set命令可以看到所有变量值。set单个参数，可以看见这个参数的值。常用hiveconfHive相关的配置属性总结set hive.cli.print.current.db=true; 在cli hive提示符后显示当前数据库。set hive.cli.print.header=true; 显示表头。select时会显示对应字段。set hive.mapred.mode=s
# Hive 3 中删除表并优化性能的实施指南
作为一名刚入行的小白，处理 Hive 表的删除操作可能会显得复杂，特别是在 Hive 3 的环境中。本文将为你提供一个详细的步骤指南，帮助你了解如何有效地删除 Hive 表以及可能导致操作变慢的原因。
## 流程概览
以下是删除 Hive 表的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定目标表与删
一、HIVE结构
1.1 架构HIVE的结构分为以下几部分：用户接口：包括 CLI, Client, WUI 元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 解释器、编译器、优化器、执行器 Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时
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2023-07-12 22:23:28
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背景：Hive版本：1.2.1，Spark 版本：2.3.0, 实时程序逻辑比较简单，从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时间为 1.7 h。查看 job 状态一直处于 processing, 但是发现该
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2023-07-21 19:45:01
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折腾了很久，被领导天天督促&指点，算是有个最基本的性能优化。1. 背景介绍：Hive使用hive-hbase-handler建立HBase external table。在hive查询包含count(*)、join、以及Predicate Pushdown等操作时，会调用MapReduce进行处理。本文旨在查询性能方面的优化，算是对工作中的一点记录。优化主要分为两个方面： 1) HBase
# 如何使用FlinkCDC和FlinkSQL写Hive表
## 简介
在本文中，我将向您介绍如何使用FlinkCDC和FlinkSQL来实现将数据写入Hive表的过程。FlinkCDC是一个用于捕获和提取数据库变更数据的工具，而FlinkSQL则是Flink中用于处理数据的SQL接口。
## 流程概述
下面是实现“FlinkCDC FlinkSQL写Hive表”的整个流程的概要：
| 步骤
原创
2023-07-14 16:32:04
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# Hive写表数据很慢的原因及优化方法
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个常用的数据仓库工具，但许多初学者在使用过程中常常会遇到写表数据慢的问题。本文将为你揭示整个流程，并提供优化的方法。
## 完整流程概述
下面是完成数据写入的流程步骤：
| 步骤 | 具体内容 | 说明
经常听到有人讲：spark写hive 分区表时，原本想覆盖一个分区的数据，但因为错误的编码导致整个表的分区被覆盖。本文针对此问题进行测试。1. 测试结论蓝色字体表示推荐方式需要指定如下参数："spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic" "hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstric
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2023-07-12 15:30:03
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本章分享的目录： 1：执行 第一节：运行方式 2：优化 第二节：hive优化 第一节：hive运行方式 （1）：命令行：cli：不是特别常用 与hdfs交互（执行执行dfs命令）： 例：dfs –ls / 与Linux交互（！开头）： 例： !pwd （2）：脚本运行：应用做多的 hive -e &
## 如何优化Hive单表查询速度慢问题
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何解决Hive单表查询速度慢的问题。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 查询慢问题
查询慢问题 --> 分析问题
查询慢问题 --> 优化查询
优化查询 --> 重新查询
重新查询 --> [*]
```
### 关系图
`
# 如何实现“mysql 表写操作导致读慢”
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解整个流程是怎样的，然后再逐步分解每个步骤，教你如何实现“mysql 表写操作导致读慢”。
### 表格展示步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个测试数据库 |
| 2 | 创建一个测试表 |
| 3 | 插入大量数据 |
| 4 | 进行读取操作 |
| 5 |
首先我的业务场景是对大量的数据（百万级）进行cpu密集型的计算，一次全量计算需要8个小时左右。计算结果分别简单处理后写入hive和Es。在使用spark sql处理时遇到了两个性能问题：1. 由于单次计算非常耗时，因此使用dataframe.cache()后再分别写入hive和ES，但实际运算了两遍，缓存没有按预想的生效。2. 全量计算非常耗时，因此基于业务特点只对增量数据运算。使用了case w
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2023-09-25 10:20:49
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