最近遇到一个颇感困扰的问题，因为之前的小脚本已经成型了，但效率挺低，考虑优化的事情。 优化大致从三个方向考虑：脚本里面的逻辑优化，脚本里边的sql语句优化，集群优化。 &
Hive数据倾斜Group By 中的计算均衡优化 1.Map端部分聚合 先看看下面这条SQL，由于用户的性别只有男和女两个值 （未知）。如果没有map端的部分聚合优化，map直接把groupby_key 当作reduce_key发送给reduce做聚合，就会导致计算不均衡的现象。虽
## 如何在Java中使用Hive进行Map类型的插入操作
### 引言
Map类型是Hive中一种常见的数据类型，它可以存储键值对。在Java中使用Hive进行Map类型的插入操作，需要借助Hive JDBC连接器和Hive SQL语句。本文将详细介绍如何实现Java Hive插入Map类型的步骤和代码示例。
### 流程
下面是实现Java Hive插入Map类型的整个流程：
| 步骤
1. 使用insert......select......\语法：insert overwrite table dest_table partition(dt='xxxxxx')selectc1,c2from src_tablewhere......
复制代码select中的字段顺序与dest_table的一定要一致，字段名与dest_table的最好要一致。映射时是以字段顺序为准，不以
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2023-09-01 14:51:26
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一、关于Hive的insert into 和 insert overwrite与数据分区1》数据分区：数据库分区的主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区。 2》建立分区语法：create external table
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2023-08-11 18:20:21
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最近在做一个大数据类项目，用到了Hadoop Hive SparkStreaming kafka等技术，整体面很广，本片仅介绍在开发过程中遇到的大数据量写入遇到的写入特别慢的解决过程。说明： 我之前没接触过Hive相关，所以可能有些地方不是很准确，或者是还有其它解决方案，欢迎大家指出以备完善。场景： 现在有个场景：50W数据写入hive库，会使用哪种方案。我之前没接触过Hive相关知识，最开始的方
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2023-09-01 14:50:06
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知识目录二、Hive启动hiveserver2报错?三、HiveServer2启动方式✨四、Hive执行SQL语句报一大堆日志?五、Hive使用Load加载数据报错?六、Hive执行含Count的SQL语句报错?七、Hive执行SQL语句报/bin/java?八、总结撒花? 一、写在前面✨作者：我是初心二、Hive启动hiveserver2报错?报错内容java.lang.classnotfou
前言由于我司的系统已存在稳定的Hive on Hadoop集群以及Spark集群，随着业务发展，需要打通这两者，并能方便大家在其上进行开放，于是有了本文。本文实际是关于”Hive with Spark” 的，因为本文着重点在于阐述Hive与Spark的关系，并提供了在不改变当前已有的Spark、Hive、Hadoop系统的情况下打通各系统的调用方式，方便系统过渡，最后给出升级到Hive on Sp
# 如何在Hive中导入数据
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Hive中导入数据。这个过程并不复杂，只需要按照一定的步骤来进行操作。在本文中，我将详细介绍整个流程，并为你提供每一步所需的代码示例。
## 流程
以下是在Hive中导入数据的步骤示例：
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 创建外部表 --> 执行插入 --> 查询数据
```
文章目录1.行存储和列存储2.Hive分区3.Hive分桶优化4.MapJoin优化5.Bucket-MapJoin(桶表的MapJoin)6.SMB Join(Sorted Merge Bucket Join)优化7.Hive索引行组索引布隆过滤器 1.行存储和列存储列存储：每个文件存储一个列,多个文件存储多个列,多个文件合成一张二维表 优点：针对列的增删改查都很容易列单独存储，对于每个列都可
* insert overwrite，删除在city\_code=‘200’,cur\_day='20231111’分区下数据，重新写入数据。insert overwrite table test_1
partition(city_code=‘200’,cur_day=‘20231111’)
select
t.id,
t.name,
t.classes,
t.scores
from
在使用Hive的过程中，导入数据是必不可少的步骤，不同的数据导入方式效率也不一样，本文总结Hive四种不同的数据导入方式：从本地文件系统导入数据从HDFS中导入数据从其他的Hive表中导入数据创建表的同时导入数据使用导入数据时，会使用到into和overwrite into两个关键字，into是在当前表追加数据，而overwrite into是删除当前表的数据然后在导入数据。从本地系统导入数据在H
# 如何使用Hive SQL进行数据插入操作
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(连接Hive服务器)
B --> C(创建表)
C --> D(插入数据)
D --> E(结束)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接Hive服务器 |
| 2 | 创建表
# 实现Hive插入JSON数据的步骤
## 1. 整体流程
为了实现在Hive中插入JSON数据，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hive表 |
| 步骤二 | 加载JSON数据 |
| 步骤三 | 插入JSON数据 |
## 2. 操作指南
### 步骤一：创建Hive表
首先，我们需要创建一个Hive表来存储JSO
# Hive数据插入指南：新手入门篇
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何在Hive中插入数据感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现Hive数据插入的过程。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程图来概览整个插入数据的过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建表]
B --> C[准备数据]
C -->
一、控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2. 举例： a) 假设input目录下有1个文
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2023-08-29 17:02:17
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一、控制Hive中Map和reduce的数量 Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。 除了要控制Hive生成的Job的数量，也要控制map和reduce的数量。 1、 map的数量，通常情况下和split的大小有关系，之前写的一篇blog“map和reduce的数量是
Hive优化一、Hive任务创建文件数优化1.1 Map端文件合并减少Map任务数量一般来说，HDFS的默认文件块大小是128M，如果在Hive执行任务时，发现Map端的任务过多，且执行时间多数不超过一分钟，建议通过参数，划分(split)文件的大小，合并小文件。如：set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInpu
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2023-09-20 06:32:51
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1. 准备测试数据首先创建普通表： create table test(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; 创建分区表： CREATE EXTERNAL TABLE test_p( id int, name string ) partitioned by
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2023-08-24 17:56:48
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1 表连接优化将小表放在前面， Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/streamtable(table_name) /使用相同的连接键当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。尽量尽早地过滤数据减少每个阶段的数据量，对于分区
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2023-09-14 15:59:37
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