spark08 这就是广播变量，每个executor中复用一份数据，在driver端将数据广播出去，在executor端使用val bd = sc.broadcast(iparr)
val proRDD = accRDD.map(t=>{
val province = binarySeach(t,bd.value)
(province,1)
})&n
Hive广播表是一种非常重要的优化策略，尤其是在处理大数据时，它能显著提升JOIN操作的性能。然而，在实际应用中可能会遇到一些棘手的问题。本文将详细记录解决Hive广播表问题的过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和安全加固等多个方面。
在我们开始之前，首先进行环境预检。我们需要确保我们的系统环境满足Hive的运行要求，针对不同的硬件和软件环境进行兼容性分析。以下是我们使用的
广播变量定义： broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多，比如 driver 上有一张表，其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表，那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点，这样 task 就可以在本地查表了。问题1：为什么只能broadcast只读的变量?就涉及一致性的问题，如果变量可以被更新，那么一旦变量被某个节点更新，其他节
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2024-09-03 09:52:45
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## Hive建表约束not null的使用
在Hive中，我们经常需要创建表来存储数据。为了保证数据的完整性和准确性，我们可以在建表时添加约束条件，其中一个常用的约束条件就是not null，用于指定某个字段不能为空。本文将介绍在Hive中如何使用not null约束来创建表，并提供相应的代码示例。
### 什么是not null约束？
not null约束是一种表级约束，用于限制表中某个
原创
2024-06-26 03:35:15
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在项目开发中，一般数据库都会创建好，或者创建好后后面不需要进行改动。 Hive建表才是是学习使用hive的第一步，然后才能基于表对hive数据仓库进行操作。学习建表前，首先要知道hive表的构建属性 ，知道哪些属性是固定的，哪些属性是可以定制的等等。1、创建表方式一：官方标准语法:（hql不区分大小写,下面[]里的属性是可选属性）CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EX
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2023-09-04 16:07:07
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主要包括学习目标核心组件的运行机制（Master，Worker，SparkContext等）任务调度的原理个人愿景阶段性总结 在拉勾学习的4个月中，从一名大数据小白到现在已经掌握了大数据生态的很多组件：HDFS，MapReduce，Hive，Hbase，Impala等，这个课程给我带来了满满的收获，课程的内容和深度也设计的比较合理，对于目前正在工作的我来说，学习大数据课程起来比较有节
超越halcon速度的二值图像的腐蚀和膨胀，实现目前最快的半径相关类算法(附核心源码)。发布时间：2019-03-20 12:32,浏览次数：1259, 标签：halcon我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法一文，通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关，而且速度也相当的快，当时在被博文的评论
# Hive数据膨胀的探讨与应对方法
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，可以用于数据的存储、处理和分析。然而，很多用户在长时间使用Hive的过程中，发现数据会出现“膨胀”现象。所谓数据膨胀，是指数据存储的体积远超过实际需要，这不仅浪费存储资源，也可能影响查询性能。本文将探讨Hive数据膨胀的原因，并提供相应的解决方案。
## 一、数据膨胀的原因
1. **重复数据**：由于多次数据导
原创
2024-08-14 08:27:06
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背景最近处理了几起线上实例表膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面，我们来给大家解析一下表膨胀的原因。表膨胀的直接触发因素是表上的大量更新，如全表的update操作、大量的insert+delete操作等。而我们知道，PG在更新数据时，是不直接删除老数据的。一个update操作执行后，被更改的数据的旧
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2024-02-29 13:20:04
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前言之前由于对Hive底层的对于NULL和’'了解的不透彻，使用的时候出现了一些问题，今天闲来无事就整理一下简单的测试案例测试数据：1,zs,23
2,NULL,24
3,,
4, ww,25
5,zl ,26
6,\N,27
7, \N,\N
8,姓名,28
9, ,年龄
10, , \N创建Hive表：create table student(
id int,
name str
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2023-08-30 10:45:31
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这次作业与计算机网络与计算相关1.物理层的传输媒体大致可以分成两大类：级导引型传输媒体和非导引型传输媒体。导引型传输媒体：1、双绞线，特点：将两根互相绝缘的铜导线并排放在一起，然后用规则的方法绞合起来就构成了双绞线。绞合可以减少对相邻导线的电磁干扰，用途：常用的场合就是电话系统2.同轴电缆特点：因为外导体屏蔽层的作用，同轴电缆具有很好的抗干扰性用途：广泛用于传输较高速率的数
Hive 膨胀率是指在使用 Hive 数据仓库的过程中，数据的体积突然增加的现象。这种情况如果不加以控制，可能会导致查询性能下降、存储成本上升，甚至系统的稳定性受到影响。因此，妥善解决 Hive 膨胀率问题对业务的持续运转至关重要。
### 问题背景
在一个大型的金融数据处理系统中，我们使用 Hive 作为数据仓库，管理着数 TB 的历史交易数据。随着数据量的不断增加，原本每月新增的数据量仅为
热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhang CONTENT热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhangChapter 11.三个物理量2.范式方程3.功4.热力学第一定律5.热容6.理想气体的内能7.理想气体的绝热过程8.卡诺热机9.熵10.热力学第二定律11.自由能和吉布斯函数Chapter 21.麦氏关系2.热容3.可逆的等焓过程4
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2024-07-15 06:35:18
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Greenplum 数据库的堆表使用PostgreSQL 的多版本并发控制（MVCC）的存储实现方式。删除和更新的行仅仅是逻辑删除，其实际数据仍然存储在表中，只是不可见。这些删除的行，也称为过期行，由空闲空间映射表（FSM, Free Space Map）记录。 VACUUM 标记这些过期的行为空闲空间，并可以被后续插入操作重用。ACUUM VACUUM命令可以与其他查询并行运行。它会标记之前被过
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2024-08-23 16:02:05
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为什么会有表膨胀--多版本并发控制机制多版本并发控制机制（MVCC）的原理在于，当它需要更改某块数据的时候，它不会直接去更改，而是会创建这份数据的新版本，在新版本进行更改，所以会存储多份版本，每个事务能看见哪一份版本的数据，由事务隔离级别控制。MVCC引入了一个问题，如何消除老旧的、没有使用的无用数据（版本），目前主流上有3种处理实现方式：来看看各种数据库的解决方式：第一种：以Oracle为代表的
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2024-03-20 20:31:23
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背景最近处理了几起线上实例表膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面，我们来给大家解析一下表膨胀的原因。表膨胀的直接触发因素是表上的大量更新，如全表的update操作、大量的insert+delete操作等。而我们知道，PG在更新数据时，是不直接删除老数据的。一个update操作执行后，被更改的数据的
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2024-04-08 12:33:53
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1.什么是表膨胀表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。久而久之，关系文件被大量空洞填满，浪费了大量的磁盘空间。甚至某些特殊场景下，一个表中只有一条简单的数据，但是表对应的物理文件可能已经达到M级甚至G级。那么危害是什么？ 1).空间持续上涨，到达某一个点后，需要执行一个高额代价的vacuum full(或者cluster等可以重组表
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2024-06-19 23:06:35
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膨胀系数学习笔记膨胀系数（inflation factor）是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一，可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数？膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下，我们用方差膨胀因子（VIF）来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子，表示一个自变量的方
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2023-11-07 04:11:53
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Hive中union使用详情 union语法select_statement UNION [ALL | DISTINCT] select_statement UNION [ALL | DISTINCT] select_stateme
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2023-08-18 23:06:25
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背景： 最近系统生产环境上实例表出现快速膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间，在有效数据量并未发生大的变化的情况下，不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面. 通过SQL查表的空间大小： SELECT relname, age(relfrozenxid) as xid_age, pg_size_pretty(pg_table_s
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2024-03-25 10:22:21
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