今天大概弄懂了partition by和group by的区别联系。group by是分组函数，partition by是分析函数（然后像sum()等是聚合函数）；在执行顺序上，以下是常用sql关键字的优先级from > where > group by > having > order by而partition by应用在以上关键字之后，实际上就是在执行完select之后
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2024-05-30 14:33:05
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hive sql优化sort by代替order byHiveSQL中的order by与其他SQL方言中的功能一样，就是将结果按某字段全局排序，这会导致所有map端数据都进入一个reducer中，在数据量大时可能会长时间计算不完。如果使用sort by，那么还是会视情况启动多个reducer进行排序，并且保证每个reducer内局部有序。为了控制map端数据分配到reducer的key，往往还要
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2023-10-12 16:19:55
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MapReduce中的shuffle操作在map方法之后，reduce方法之前待处理的数据以及提交的信息，切片信息，jar包，xml文件都已经上传到了yarn上，在mapreduce程序启动之后，会先调用getPartition计算出Map Task的数量map执行之后向环形缓冲区写入<k,v>数据，环形和缓冲区默认是100m，当写入80%之后，开始反向刷写，并将数据溢写到文件redu
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2023-08-01 19:59:02
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数据库having的用法的用法你知道吗？下面小编就跟你们详细介绍下数据库having的用法的用法，希望对你们有用。 数据库having的用法的用法如下： --sql中的group by 用法解析： -- Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。 --它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据
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2024-08-12 15:15:39
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# Hive SQL 中 GROUP BY 对 Shuffle 的影响
在分析大数据时，Hive SQL 是一种常用的数据查询工具，其中的 `GROUP BY` 操作尤为重要。`GROUP BY` 用于按某列对数据进行分组，从而进行聚合计算。然而，这一操作在数据处理过程中会引起“shuffle”的发生，影响查询性能。本文将探讨 Hive SQL 中 `GROUP BY` 操作对 shuffle
原创
2024-10-30 10:10:41
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hive入门学习：浅谈hive的常见优化策略 &nbs
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2023-07-12 19:00:36
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2021-08-04 19:10:00
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一、 问题现象 查看yarn 日志确认是在 shuffle 阶段 发生了异常二、 初步分析MR 流程总览从异常栈来看，发生了shuffle的OOM，在shuffle阶段，会将map的output数据给取下来，然后根据相关参数值确认昂前shuffle可使用内存，决定是放进内存中，还是存储到磁盘里面进行操作。mapreduce.reduce.shuffle.m
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2023-09-13 15:50:11
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# 实现Hive在shuffle
## 一、整体流程
在实现Hive在shuffle之前，我们首先需要了解整个流程是怎样的。下面是一个简单的表格展示了实现Hive在shuffle的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 在Hive中配置shuffle功能 |
| 2 | 创建一个Hive表 |
| 3 | 将数据加载到Hive表中 |
| 4 |
原创
2024-04-04 06:04:14
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# Hive Shuffle过程
在使用Hive进行数据处理时，当需要进行数据的重新分区、重新排序或进行聚合操作时，就会涉及到Hive的Shuffle过程。Shuffle是指将数据根据指定的字段进行重新分区的过程，它是Hive实现数据并行处理和数据倾斜优化的重要手段之一。
## Shuffle的作用
Shuffle的主要作用是将数据根据指定的字段进行重新分区，并将相同字段值的数据集中在一起。
原创
2023-07-23 15:54:25
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# Hive Shuffle 详解
在数据仓库的世界里，Hive 是一个广泛使用的工具。它允许用户通过类似 SQL 的查询语言（HiveQL）来处理和分析大规模的数据集。在 Hive 的执行过程中，"Shuffle" 是一个关键概念，它影响着查询的性能和结果的正确性。本文将深入探讨 Hive Shuffle 的工作原理、过程，以及代码示例。
## 什么是 Shuffle？
在 Hive 中，
原创
2024-10-12 04:24:53
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# Hive Shuffle 优化
## 介绍
Hive 是一个构建在 Hadoop 上的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。然而，当我们在 Hive 上执行复杂查询时，可能会遇到性能瓶颈，其中一个主要原因是 shuffle 操作。Shuffle 是指在 MapReduce 框架中将数据重新分区和排序的过程。本文将介绍如何优化 Hive Shuffle，以提高查询性能。
## Shuffle
原创
2024-02-16 03:40:43
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一，order by ,sort by,distribute by 的用法1）order by 对全局数据的一个排序,仅仅只有一个reduce工作，最好不用。2）sort by 对每一个reduce 内部数据进行排序，全局结果集来说不是排序。 set mapreduce.job.reuces = 3 ; 会生成3个文件，每个文件内都是排好序的。3）distribute by
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2023-08-10 17:40:27
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实现Hive中的shuffle
概述：
在Hive中，shuffle是指在MapReduce任务中，将Mapper的输出结果按照Key进行重新分区和排序。这是提高MapReduce性能的关键步骤之一。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何实现Hive中的shuffle。
流程：
下面是实现Hive中shuffle的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建表
原创
2024-01-19 12:40:15
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1 thrift服务1.1 启动 启动为前台：bin/hiveserver21.2 连接找一个 符合thrift 协议的客户端去连接，hive 自带 beeline, 命令行输入 beeline !connect jdbc:hive2://localhost:10000 2 Hive 基本操作2.1 创建表建表语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] t
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2023-10-25 06:29:21
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接下来了解了一下MapReduce中的shuffle，它就是map端产生输出到reduce端消化map端输出的全部过程。map端本地磁盘的文件如果有多份，会保存不同的block块到datanode，block块的个数决定了map任务数的个数，如图有3个block块，对应有3个map任务在执行，以第一为例，刚开始map方法会逐行读取block块信息，将当前行相对block块的字节偏移量和行内容作为k
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2023-08-26 16:24:16
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目录版本起点客户端——Beeline服务端Hive-jdbcTCLIService.Iface客户端请求流程SparkThrift主函数HiveThriftServer2ThriftHttpCLIService/ThriftBinaryCLIServiceThriftHttpCLIService小结SparkSQLCLIServiceSparkSQLCLIServiceSparkSQLSessio
一.Hive聚合运算 - GROUP BYGROUP BY用于分组Hive基本内置聚合函数与GROUP BY一起使用如果没有指定GROUP BY子句，则默认聚合整个表 除聚合函数这一列外，所选的其他列也必须包含在GROUP BY中，在前面查询的时候可以不加，不会报错，但是看不出来结果代表的意义GROUP BY支持使用CASE WHEN或表达式select category, max(offerva
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2023-07-04 16:25:57
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sql group by 与 having的用法1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在 group by 后面（重要）例如,有如下数据库表：A B 1 abc 1
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2024-02-26 10:23:37
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group by 作为一种分组查询，在sql中用处十分广泛。其中的简单用法，这里不再进行赘述，这篇文章，主要是研究 group by 的 rollup ,cube以及grouping sets测试的表如下图所示group by rollup
首先解释一下 rollup的中文意思为：归纳，汇总的意思。
select sum
(toba_num
),cust_code
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2023-10-01 10:34:42
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