设置map和reduce的个数一、控制hive任务中的map数:如果超过128m就一定会被拆分吗？是不是map数越多越好？那么针对这种情况，如何合并小文件，减少map数？是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？那么针对这种情况，如何适当增加map数？二、 控制hive任务的reduce数：reduce个数多好还是少好?如何调整reduce个数?什么情况下只有一个reduce？
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2023-08-07 17:15:18
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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setdfs.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个文件a,
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2024-06-01 20:26:09
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# Hive查询非分区字段很慢的原因及优化方法
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到这样的问题：在使用Hive进行数据查询时，如果查询的表是非分区表，查询速度会非常慢。本文将从Hive的查询流程、原因分析以及优化方法三个方面，帮助你理解并解决这个问题。
## Hive查询流程
首先，我们来了解一下Hive查询的基本流程。以下是一个表格，展示了Hive查询的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-07-15 16:18:42
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# 如何优化没有分区的Hive表查询速度？
在使用Hive进行数据查询时，如果表没有分区，查询速度可能会变得很慢。这是因为Hive需要扫描整个表来获取数据，而没有分区的表通常包含大量数据，导致查询效率低下。本文将介绍如何优化没有分区的Hive表查询速度，帮助您提高数据查询效率。
## 什么是Hive表分区？
在Hive中，表分区是将数据按照指定的列进行分组存储的一种机制。通过对表进行分区，可
原创
2024-07-09 03:45:58
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# Hive数据插入性能优化指南
Hive是一个用于数据仓库的开源框架，能够以SQL的方式处理大规模的数据集。然而，在一些情况下，Hive的插入数据速度可能会比较慢。本文将探讨导致Hive插入数据慢的原因，并提供一些优化建议，帮助用户提升数据插入性能。
## Hive插入数据的特点
在使用Hive插入数据时，通常会面临几个问题，比如表的存储格式、分区选择、集群性能等。为了更好地理解这些问题，
1 向表中装载数据1.1 向管理表中装载数据Hive没有行级别的数据插入、数据更新和删除操作，往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作。或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下。下述语句将本地数据装载到分区表employees：LOAD DATA LOCAL INPATH '/data/california-employees'
OVERWRITE INTO TABLE em
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2023-07-14 16:26:21
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hive的分区、分桶一、分区1.为什么要分区当单个表数据量越来越大的时候，hive查询通常会全表扫描，这将会浪费我们不关心数据的扫描，浪费大量时间。从而hive引出分区概念partition2.怎么分区看具体业务，能把一堆数据拆分成多个堆的数据就可以。 通常使用id、年、月、天、区域、省份。3.hive分区和mysql分区的区别mysql的分区字段采用的表内字段。hive的分区字段使用的是表外字段
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2023-09-20 06:21:09
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1. 加载数据（load)LOAD DATA [LOCAL] INPATH ‘filepath’ [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 …)]加载数据到表中时，Hive不做任何转换。加载操作只是把数据拷贝或移动操作，即移动数据文件到Hive表相应的位置。 加载的目标可以是一个表，也可以是
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2024-06-22 11:55:42
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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
原创
2024-08-19 05:47:55
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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
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2024-02-20 11:14:40
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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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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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7.1 分区表
分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
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2023-07-17 22:53:55
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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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hive参数hive当中的参数、变量，都是以命名空间开头hive参数设置方式1、修改配置文件 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 2、启动hive cli时，通过–hiveconf key=value的方式进行设置 例：hive --hiveconf hive.cli.print.header=true 3、进入cli之后，通过使用set命令设置hive set 命令在
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2023-07-12 13:01:45
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Hive动态分区1、首先创建一个分区表create table t10(name string)
partitioned by(dt string,value string)
row format delimited fields terminated
by '\t' lines terminated by '\n'
stored as textfile;2、然后对hive进行设置，使之支持动态
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2023-07-13 22:54:23
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问题描述现有几千条数据，需要插入到对应的Hive/Impala表中。安排给了一个同事做，但是等了好久，反馈还没有插入完成……看到他的做法是：对每条数据进行处理转换为对应的insert语句，但是，实际执行起来，速度很慢，每条数据都要耗时1s左右。比在MySQL中批量插入数据慢多了，因而抱怨Impala不太好用问题分析首先，必须明确的是，把每条数据处理成insert语句的方式，肯定是最低效的，不管是在
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2023-07-12 09:53:44
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近一个月来，主要针对数据仓库的数据融合进行研究工作。尝试使用kettle在hive和数据库之间进行导数据。针对hive上的查询，kettle可以进行的很快，但是针对hive上插入，就变的十分慢。原因主要就是因为hive本身就不知道insert的批量处理，针对独立的hive版本驱动，kettle是没有进行相应驱动的集成，依次会调用独立的insert的插入功能，此时，hive将每一个insert进行m
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2023-09-21 10:14:45
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相关知识之前系列实训中我们接触过导入本地文件到Hive表中，本关就进行导入的详细讲解。为了完成本关任务，你需要掌握：1.导入命令语法，2.如何将本地txt文件导入到分区表中。导入命令语法Load操作执行copy/move命令把数据文件copy/move到Hive表位于 HDFS上的目录位置，并不会对数据内容执行格式检查或格式转换操作。Load命令语法为：LOAD DATA [LOCAL] INPA
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2023-07-11 10:29:56
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目录1.删除语法2.元数据及数据存储变化3.示例3.1 单个分区字段表3.1.1 删除单个分区单个分区数据3.1.2 删除单个分区字段多个分区数据3.2 多个分区字段表3.2.1 删除多个分区字段 单个分区数据3.2.2 删除多个分区字段 单个字段 多个分区范围数据3.2.3 删除多个分区字段 多个字段 多个分区范围数据1.删除语
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2023-07-06 22:55:53
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