哈希连接数据库一般使用hash join来连接更大的数据集。优化器会使用两个数据集中比较小的那个，在连接列上创建一个摆放在内存里的hash表，然后使用唯一性的hash函数来指定每一行在hash表里的存放位置。然后数据库会扫描大的那个数据集，探测hash表，找到匹配的行。优化器什么时候会考虑使用hash join?一般来说，在需要等式连接数据量更大的两个数据集的时候，Oracle会考虑使用hash
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2023-07-20 21:09:46
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区块链中的密码学密码学在区块链中的应用主要有两个：哈希算法与非对称加密算法。这次主要对哈希算法进行详细的说明。哈希算法哈希算法的特点有： 1、输入可以为任意大小的字符串； 2、产生固定大小的输出； 3、可以在合理的时间内算出输出值。若要满足密码学的安全性，哈希算法还应该具有以下三个特性： 1、碰撞阻力：不同的输入不会产生相同的输出； 2、不可逆性：若y = Hash (x) ，根据y无法倒推出x；
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2023-12-05 19:47:35
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在处理大数据的过程中，“SQL哈希值计算Hive”成为了一项必要而重要的任务。本文将详细介绍如何在Hive环境中实现哈希值计算，并将整个过程按照环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展进行梳理。
## 环境准备
首先，我们需要为实现哈希计算准备合适的技术栈。以确保各组件之间的兼容性和稳定性，以下是推荐的技术栈和安装命令示例：
```bash
# 安装Hive
sudo ap
— SqlServer Essential Guide这是一段摘于SqlServer的对于Hash的定义。Hash（散列）定义上来讲：是将任意长度的字符串转换成有限（更短）的固定长度字符串，作为表示原始字符串的键。散列常用于索引和检索数据库，也常用于一些加密算法。再通俗一点：用一个唯一的，特定的值来代表任意的数据，类比于人的基因序列，人的指纹等可以作为人的唯一标识。因此，需要一个函数
目录SQL语句优化count优化count distinct 用sum...group by替换/count ... group by将两个join的表提前filterjoin 过滤掉ID为空的数据（与上面类似）join操作时，小表关联大表配置优化hive-site.xml配置动态分区： map阶段优化减少map数增大map数量reduce阶段优化map和reduce优化。 M
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2023-07-12 19:18:50
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Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。 Hive在执行任务时，通常会将Hive SQL转化为MapReduce job进行处理。因此对Hive的调优，除了对Hive语句本身的优化，也要考虑Hive配置项以
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2023-07-20 21:55:58
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map和reduce 个数的设定 （Hive优化）经典
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
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精选
2014-11-28 16:21:14
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好), 这是由参数hive.auto.convert.join=true 和hive.smalltable.filesize=25000000L）参数控制（默认是25M），如果表文件大小在25M左右，可以
原创
2023-04-21 01:02:40
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## Hive SQL全链接
### 什么是Hive SQL全链接
在Hive中，我们可以使用SQL语句来查询数据，类似于传统的关系型数据库。全链接（Full Join）是一种查询操作，它可以将两个数据表中的数据进行连接，并显示两个表中所有的数据，无论是否存在匹配项。在全链接中，如果两个表中的数据没有匹配项，那么将会用NULL值来填充。
### 使用Hive SQL进行全链接
在Hive中
原创
2024-03-08 04:27:05
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日常积累-HiveSQL的压缩方法+SQL整体优化（Map Reduce）子目录：配置parquet压缩设置压缩+自动分区（Parquet和ORC）SQL整体优化（多任务并行、减少任务数量）正文：Map Reduce： 一个Hive查询会生成多个Map Reduce Job，每个Map Reduce Job有Map，Reduce，Spill，Shuffle，Sort等多个阶段配置parquet压缩
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2023-09-08 12:40:30
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问题导读1.怎样优化亿级数据表的查询？ 2.怎样优化复杂的SQL查询? 3.怎样优化使用函数的复杂SQL的查询？HiveSQL经典优化案例一：1.1 将要执行的查询(执行了 1个多小时才出结果)： SELECT dt as DATA_DATE,STRATEGY,AB_GROUP,SOURCE,
count(distinct case when lower(event) not
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2024-05-04 10:04:29
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一、Hive优化目标在有限的资源下，提高执行效率二、Hive执行HQL——> Job——> Map/Reduce三、执行计划查看执行计划explain [extended] hql四、Hive表优化1、分区静态分区动态分区set hive.exec.dynamic.partition=true;set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstric...
原创
2022-04-22 15:53:21
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一、Hive优化目标在有限的资源下，提高执行效率二、Hive执行HQL——> Job——> Map/Reduce三、执行计划查看执行计划explain [extended] hql四、Hive表优化1、分区静态分区动态分区set hive.exec.dynamic.partition=true;set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstric...
原创
2018-06-08 23:45:15
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前段时间，博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上，查看接口代码，发现 sql 语句执行过慢，于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。本文所讲述 MySql 8.0+代码演示地址：https://github.com/wayn111/newbee-mall-pro
博主github地址：https://github.com/wayn111 欢迎大家关
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2023-08-29 18:24:33
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前言「1024，1GB，一级棒！程序仔们节日快乐！」 指尖流动的 1024 行代码，到底是什么？是10行的迷茫？是101行的叛逆？是202行的理性思考？是307行对渴望的冲动？还是404行对未知的追寻？你心中，一定会有答案！祝各位秃头小宝贝节日快乐~言归正传，前几天我们陆陆续续聊过了 Hadoop原理实战、 Hive 的底层原理实践，今天就来聊一聊大家最关心的 Hive 优化实践。实际搞过离线
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2024-08-14 20:40:45
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1.列裁剪Hive在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其他列，这样做节省了读取开销，中间表存储开销和数据整合开销参数设置： hive.optimize.cp=true（默认值为真，该参数已被移除） 2.分区剪裁可以在查询的过程中减少不必要的分区在对分区表进行查询时，优化器会检查谓词条件中是否存在对分
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2023-10-25 15:39:06
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# Hive SQL 笛卡尔连接（Cartesian Join）科普
在大数据处理和数据库管理中，Hive SQL 是一款非常流行的工具，它提供了对海量数据的高效查询和分析。笛卡尔连接是 Hive SQL 中的一种连接方式，它可以将两个表的每一行与另一个表的每一行进行组合。这种连接方式虽然在特定情况下具有用处，但在处理大数据时需要慎重使用，因为它可能导致生成大量结果集。
## 什么是笛卡尔连接
hive tez sql 优化
原创
2015-05-06 14:57:30
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Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。优化的核心思想是：减少数据量（例如分区、列剪裁）避免数据倾斜（例如加参数、Key打散）避免全表扫描（例如on添加加上分区等）减少job数（例如相同的on条件的join放在一起作为一个任务）本文首发在公众号【五分钟学大数据】HQL语句优化1.使用分区剪裁、列剪裁在分区剪裁中，当使用外关
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2021-12-28 09:16:50
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Join优化操作思考: 在执行Join的SQL的时候, SQL会被翻译为MR, 思考, 翻译后MR默认是如何进行JOIN操作的呢?思考: 这种reduce端Join操作, 存在那些弊端呢?
1- 可能会存在数据倾斜的问题 (某几个reduce接收数据量远远大于其他的reduce接收数据量)
2- 所有的数据处理的操作, 全部都压在reduce中进行处理, 而reduce数量相比Map来说少的多,
