SQL常说用小表驱动大表，网上很多帖子也是说hive也是小表驱动大表。 但实际用expalin执行计划测的时候，Left Join大表写在前面时执行了MapJoin,小表写前面反而没采用MapJoin，为了确定确实是表大小的顺序原因，我更改了set hive.mapjoin.smalltable.filesize; 将其调小，即两张表都被认定为大表，则无论大表写前还是小表写前
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2023-07-12 20:39:39
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# 如何理解 Hive 表临时表锁表现象
在大数据领域，Hive 是一个流行的数据仓库工具，通常用于处理和分析大规模数据。作为一个新手，理解 Hive 表的锁表现象也许有些挑战。本文将分步骤详细讲解 Hive 表临时表锁表的原因，以及相关代码示例。
## 一、流程概述
为了更好地理解 Hive 表临时表锁表的现象，我们将主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
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# Hive为什么要创建分区表
## 简介
在大数据处理中，Hive是一个很常用的数据仓库工具，它可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive的分区表是一种常见的表设计模式，可以提高查询效率。本文将探讨Hive为什么要创建分区表，并给出相应的代码示例。
## 为什么要创建分区表
在Hive中，创建分区表可以提高查询性能和管理数据的效率。当数据量较大时，如果不进行
原创
2024-04-10 03:30:34
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1. 引物设计的基本原则是什么？引物设计的下列原则供您参考：1) 引物最好在模板cDNA的保守区内设计。2) 引物长度一般在15-30碱基之间。3) 引物GC含量在40%-60%之间，Tm值最好接近72℃。4) 引物3′端要避开密码子的第3位。5) 引物3′端不能选择A，最好选择T。6) 碱基要随机分布。7) 引物自身及引物之间不应存在互补序列。8) 引物5′端和中间△G值应该相对较高，而3′端△
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2023-11-06 13:42:42
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为什么要设计Hive？作为大数据生态圈的重要一环，Hive使得处理大规模数据变得更加简单和高效。它将SQL抽象的问世和Hadoop的强大数据处理能力结合在一起，让不精通编程的用户也能轻松进行数据分析。在这篇博文中，我将详细记录设计Hive过程中的关键步骤和思考。
## 环境预检
在设计Hive之前，首先需要预检环境，以确保技术栈的兼容性和性能需求。
我们将通过四象限图清晰展示技术兼容性分析，
封装1.为什么要封装？封装就是要把数据属性和方法的具体实现细节隐藏起来，只提供一个接口。封装可以不用关心对象是如何构建的，其实在面向对象中，封装其实是最考验水平的2.封装包括数据的封装和函数的封装，数据的封装是为了保护隐私，函数的封装是为了隔离复杂度3.数据的封装就是在属性前面加一个__class People:
def __init__(self,name,age,salary):
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2024-01-25 19:10:09
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今天我们来讲讲临时表的优化技巧临时表，顾名思义就只是临时使用的一张表，一种是本地临时表，只能在当前查询页面使用，新开查询是不能使用它的，一种是全局临时表，不管开多少查询页面均可使用。1、本地临时表本地临时表在表名前加#即可，我们先来看看本地临时表的特性我们新建一个查询页面，输入如下代码：SELECT TOP 10 * INTO #temp
FROM sales.Temp_Salesorder;
S
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2023-10-20 09:22:57
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Hive是个啥？用类似sql语句实现对分布式存储系统的数据读写、管理功能的软件。HIVE不同于RDBMS（一般指关系数据库管理系统）Hive特点1.使用类sql语句分析大数据，避免MapReduce程序分析数据2.数据存储在HDFS上，不是HIVE软件上（所以schema变更的时候，仅仅更新metastore）3.Hive将数据映射成数据库和一张表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库。Hive
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2023-07-12 23:12:38
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# 为什么Hive动态分区表关联总是锁表
在Hive中，动态分区表是指在查询时根据数据动态生成分区。这种表常用于处理大量数据，并且可以提高查询效率。然而，在使用动态分区表进行关联查询时，经常会出现表锁的问题，导致查询变慢甚至失败。那么，为什么会出现这种情况呢？接下来我们通过代码示例来解释这个问题。
## 动态分区表的定义
首先，让我们创建一个动态分区表`table_A`和一个普通表`tabl
原创
2024-07-10 04:07:14
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# Hive为什么要连MySQL？
在大数据生态中，Hive和MySQL都是重要的数据处理工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，负责将结构化的数据转化为Hadoop能够处理的格式；而MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统（RDBMS）。将Hive与MySQL连接起来，可以使得数据处理更加灵活、高效。本文将探讨Hive与MySQL连接的原因，并提供示例代码及直观的可视化图表。
##
原创
2024-09-05 03:39:47
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1、hive的作用： 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 相对于mapreduce 离线计算需要写很多java代码去实现数据提取，hive可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用开发程序，更适合数据仓库的统计
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2023-08-26 19:40:35
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前面我写了几篇关于 mysql 索引的文章，索引是 mysql 非常重要的一部分。你也可能经常会看到一些关于 mysql 军规、mysql 查询优化的文章，其实这些操作的背后都是基于一定的原理的，你要想明白这些原理，首先就得知道 mysql 底层的一些东西。我在这里举几个例子吧。我们都知道表的主键一般都要使用自增 id，不建议使用业务 id ，是因为使用自增 id 可以避免页分裂。这个其实可以相当
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2023-07-12 23:14:23
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版本规划: jdk 1.8.0_141 zookeeperk 目录标题Sqoop适用场景Sqoop工作机制Sqoop安装1. 解压安装sqoop2. 配置文件修改3. 加入mysql的jdbc驱动4. 配置环境变量5. 验证启动Sqoop导入1.全量导入mysql表数据到HDFS(1)sqoop命令mysql数据导入hdfs设置(2)sqoop导入hdfs数据分隔符设置(3)maptest个数设置
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2024-07-22 09:49:46
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背景公平：排队非公平：在合适时机插队非公平还是 ReentrantLock 的默认策略，排队时间不浪费了？场景来看这种场景假如A持有一把锁，B请求这把锁，这时候B被挂起进入阻塞，A释放锁的时候，C来了进行请求，A就把锁给了C，因为唤醒B是需要很大开销的，很可能在B唤醒之前C就已经拿到这把锁执行完任务释放了这把锁，那就是双赢，C的执行速度相比于B被唤醒是很快的，这样设计就提高了整体运行效率那假如公平
原创
2023-01-29 09:27:59
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# MySQL为什么要设计间隙锁
在数据库管理系统中，确保数据的一致性和完整性是非常重要的。MySQL为了解决并发操作时可能出现的数据冲突问题，引入了间隙锁（Gap Lock）。本文将探讨这项设计的背景、作用及其在锁机制中的代码实现。
## 间隙锁的背景
在传统的数据库事务处理中，多个事务经常会同时访问同一数据。这种并发性可能导致数据的不一致，特别是在读和写操作并存的情况下。而间隙锁正是为了
Python 作为一种广泛应用的动态语言，其设计目标之一就是让编程变得简单、易读、易学。但是，Python 在设计之初引入了 GIL（全局解释器锁），这一特性限制了 Python 在多线程下的性能表现。那么，为什么 Python 要设计 GIL 呢？
## 什么是 GIL？
GIL 全称为 Global Interpreter Lock，即全局解释器锁。在 CPython 解释器中，每个线程执
原创
2024-07-11 06:17:55
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# 理解Python中的GIL锁
作为一名初入Python开发领域的小白，你可能会在学习过程中遇到一些概念，比如“GIL锁”。今天，我们将一起探索这个话题，了解它为什么存在以及它对Python多线程的影响。
## GIL（全局解释器锁）是什么？
GIL，即Global Interpreter Lock，全局解释器锁，Python中的一个重要机制。在CPython中，GIL确保在任何时候只有一
原创
2024-10-07 05:01:51
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相信大多数同学在面试当中都遇到过手写单例模式的题目，那么如何写一个完美的单例是面试者需要深究的问题，因为一个严谨的单例模式说不定就直接决定了面试结果，今天我们就要来讲讲看似线程安全的双重检查锁单例模式中可能会出现的指令重排问题。双重检查锁单例模式乍一看下面单例模式没啥问题，还加了同步锁保证线程安全，从表面上看确实看不出啥问题，当在同一时间多个线程同时执行该单例时就会出现JVM指令重排的问题，从而
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2024-10-01 21:11:47
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面试题为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？面试官心理分析其实这块肯定是扯到高并发了，因为分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题的。而且现在说实话，尤其是互联网类的公司面试，基本上都会来这么一下，分库分表如此普遍的技术问题，不问实在是不行，而如果你不
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2021-02-11 09:45:09
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随着近些年信息化大跃进，各行各业无纸化办公产生了大量的数据，而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候，单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。 并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。 为了解 ...
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2021-09-29 22:44:00
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