构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算使用MR，数据存储使用HDFS 由于数据计算使用mapreduce。因此通经常使用于进行离线数据处理Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL 类似SQL，但不全然同样可觉得是一个HQL-->MR的语言翻译器。简单，easy上手有了Hi
《饮食男女》开头说：“人生不能像做菜，把所有的料都准备好了才下锅。”但做大数据挖掘不一样，MapReduce 不同于人生，一定要把准备工作做好了，才能顺利运行后面的步骤。如果你的 HiveQL 代码没毛病，却一运行就出现 Fail 提示，可以看看，是不是少了下面哪项准备工作？指定队列set mapred.job.queue.name=queue01; //自己指定一个队列在 HADOOP 中，队列
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2023-07-12 11:59:24
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本文是笔者在面试过程中被问到次数最多的一些问题,特此记录1.什么是Hive?hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行2.使用过hive的排序吗?有哪些?可以说下吗?在hive语法
我最近研究了hive的相关技术，有点心得，这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统
前言大数据平台搭建 | Hadoop 集群搭建(一)1、 简介基于Hive3.1.2版本Hive下载地址Hive的运行依赖与Hadoop3.X-依赖JDK 1.8环境2、架构本质就是存储了Hdfs文件和表、数据库之间的映射关系(元数据), 然后提供了以SQL的方式去访问文件数据, 就跟访问表结构化数据一样. 它通过翻译SQL然后通过计算引擎去计算得到查询结果
元数据MetaStore: 就是Hd
Hive表的基本操作Hive中的集合数据类型Hive动态分区详解hive中orc格式表的数据导入Java通过jdbc连接hive通过HiveServer2访问HiveSpringBoot连接Hive实现自助取数hive关联hbase表Hive udf 使用方法Hive基于UDF进行文本分词Hive窗口函数row number的用法数据仓库之拉链表除了使用础的数据类型string等，Hive中的列支
大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。在读取 Hadoop 文件系统数据或 Hive 表数据时，大数据应用程序开发人员遇到了一个普遍的问题。数据是通过spark streaming、Nifi streaming作业、其
大数据篇：Hivehive.apache.orgHive是什么?Hive是Facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计，是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并且提供类SQL查询功能，本质是将HQL转化成MapReduce程序。数据存储在HDFS，分析数据底层实现默认是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。如果没有Hive想象一下数据统计的时候
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2023-07-12 19:54:27
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大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
如下是关于如何实现“hive count 最大数据量”的教程：
# 实现“hive count 最大数据量”教程
## 流程概述
为了实现“hive count 最大数据量”，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 编写SQL查询语句 |
| 3 | 执行SQL查询语句 |
| 4 | 获取结
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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当你需要在 MySQL 数据库中批量插入数百万条数据时，你就会意识到，逐条发送 INSERT 语句并不是一个可行的方法。MySQL 文档中有些值得一读的 INSERT 优化技巧。在这篇文章里，我将概述高效加载数据到 MySQL 数据库的两大技术。LOAD DATA INFILE如果你正在寻找提高原始性能的方案，这无疑是你的首选方案。LOAD DATA INFILE 是一个专门为 MySQL 高度优
前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
一、查询语句书写要点：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where
前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
目录一：存储过程概述1.1 理解：1.2 分类：二：创建存储过程2.1 语法分析：2.2 代码举例：三：调用存储过程3.2 代码举例 3.3 如何调试 四：存储函数4.1 语法分析4.2 调用存储函数 4.3 代码举例4.4 对比存储函数和存储过程 五. 存储过程和函数的查看、修改、删除 5.1 查看5.2 修改5.3 删除一：存储过程概述1.1
