使用注意从 0.10.0 版本开始，primaryKey 为必须的，不再支持没有主键的表。primaryKey、primaryKey 和 type 均大小写敏感。对于 MOR 类型的表，preCombineField 为必须的。当设置 primaryKey、primaryKey 或 type 等 hudi 配置时，tblproperties 优先于 options 。使用 Spark SQL 创建
1. 摘要随着Apache Hudi变得越来越流行，一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi，Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力，用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。2. 背景为了更好的了解此RFC，读者需要了解一些Hudi基础知
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2023-08-23 11:51:38
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A、简介一、概述 1. Hive是Apache提供的基于Hadoop的数据仓库管理工具 2. Hive提供了类SQL语言来操作Hadoop，底层会将SQL转化为MapReduce来执行，所以效率会比较低 3. Hive适应于离线处理 4. 要求安装Hive的节点要先安装Hadoop，解压完成之后，在启动Hive的时候自动去找环境变量中的HADOOP_HOME二、数据库和数据仓库三、细节 1. 在H
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2023-07-14 13:00:00
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# 在 Hive 表中实现主键
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于大规模数据汇总和查询。在传统数据库管理系统中，主键是一个重要的概念，它用于唯一标识数据库表中的每一行。但是，Hive 本身并不支持主键的概念。我们可以采取一些方法来模拟主键功能，以便保持数据的一致性和唯一性。
在本文中，我们将探讨如何在 Hive 表中模拟主键，并提供具体的步骤及代码示例。
## 实现流程
# Hive SQL 查询与数据分析入门指南
在Hadoop大数据生态系统中，Hive是一个用于数据仓库的框架，它能够将结构化的数据存储在Hadoop的分布式存储中，并使用类似于SQL的查询语言（HiveQL）来进行数据分析。作为一名刚入行的小白，本文将为你详细介绍如何在Hive中实现基本的数据查询及数据分析，帮助你快速入门。
## 总体流程
在开始之前，我们需要了解一下实现Hive数据查询
什么是索引？“索引”是为了能够更快地查询数据。比如一本书的目录，就是这本书的内容的索引，读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容，然后根据页码去找到具体的章节。数据库也是一样，如果查询语句使用到了索引，会先去索引里面查询，取得数据所在行的物理地址，进而访问数据。索引的优缺点优势：以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；劣势：索引本身也是表，因此会
Hive支持索引，但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。Hive索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量。在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，索引常常是优于分区的。 博主我推荐各位博文们通过查阅Hive文档对Hive表的索引进行更深入的了解。 需要时刻记住的是，Hive并不像事
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2023-09-26 18:49:17
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一：Hive内部表和外部表的区别？Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。二：数据倾斜的原因和解决方案？1.数据倾斜表现：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任
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2023-09-15 21:39:20
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文章目录一、InnoDB 和 MyISAM的不同 一、InnoDB 和 MyISAM的不同InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持。对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败； (外键现
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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一共是13种，其中包括nativenative: 对于 oracle 采用 Sequence 方式，对于MySQL 和 SQL Server 采用identity（自增主键生成机制），native就是将主键的生成工作交由数据库完成，hibernate不管（很常用）。
uuid: 采用128位的uuid算法生成主键，uuid被编码为一个32位16进制数字的字符串。占用空间大（字符串类型）。
hilo
一、概念：1、主键(primary key)能够唯一标识表中某一行的属性或属性组。一个表只能有一个主键，但可以有多个候选索引。主键常常与外键构成参照完整性约束，防止出现数据不一致。主键可以保证记录的唯一和主键域非空,数据库管理系统对于主键自动生成唯一索引，所以主键也是一个特殊的索引。2、外键(foreign key) 是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列。外键约束主要用来维护
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。 可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也
# 实现“hive查询会有主键问题吗”
## 一、整个流程
首先，让我们看一下实现“hive查询会有主键问题吗”的整个流程。下面是一个简单的步骤表格：
```mermaid
journey
title 查询hive主键问题流程
section 创建表
创建表: 开发者创建一张表
添加主键: 开发者为表添加主键
section 执行查询
数据库外键 如果一个字段a在一张表（表一）中是主关键字，而在另外一张表（表二）中不是主关键字，则字段a称为表二的外键； 主键表和外键表的理解 （1）以公共关键字（也就是两张表共有的字段）作主键的表为主键表（父表，主表） （2）以公共关键字（也就是两张表共有的字段）作外键的表为外键表（从表，外表） 外键的作用 主键保证了数据的唯一性，外键保证了数据的完整性。 主键是能确定一条记录的唯一标识，比如，
一句话简单来说，索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。一本 500 页的书，如果你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情况下，那我估计你可得找一会儿。同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。索引的常见模型索引的出现是为了提高查询效率，但是实现索引的方式却有很多种，所以这里也就引入了索引模型的概念。可以用于提高读写效率的数据结构很多，这里给你介绍三种常见、也
一、索引简介Hive 支持索引，但是 Hive 的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive 不支持主键或者外键。Hive 索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少 MapReduce 任务中需要读取的数据块的数量。 为什么要创建索引？Hive 的索引目的是提高 Hive 表指定列的查询速度。 没有索引时，类似 'WHERE tab1.col1 = 10' 的
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2023-09-08 13:08:19
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大数据面试题个人总结1.列举几个sql调优的方法2.主键和外键的优缺点3.hive和mysql的区别4. hive排序关键字有哪些，有什么区别？5.rdd的特性 5个6.ACK机制7.spark中map和foreach的区别8.spark缓存机制9.spark缓存有几种,区别是什么?10.spark缓存级别 (个人总结,最好只做参考,这是我自己被问到的一些面试题) 1.列举几个sql调优的方法
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2023-09-10 20:43:52
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Hive一句话描述Hive：基于Hadoop的一个一个数据仓库工具；可以将结构化的数据文件映射为一张数据表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转化为mapreduce任务运行；也正是由于这种机制，导致Hive最大的缺点就是慢，Map/Reduce本身只适合批量、长周期任务，类似查询这种短、平、快的业务，代价太高。HbaseHBase 的核心是将数据抽象成表，表中只有rowkey 和col
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2023-07-20 20:17:56
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一、背景在使用ODI进行数据抽取时，经常会遇到没有主键的表，比如Oracle EBS中的MTL_TRANSACTION_LOT_NUMBERS。还有一些表如HR模块的，虽然存在唯一索引，但是一般都是通过ID与EFFECTIVE_START_DATE、EFFECTIVE_END_DATE组成复合唯一索引，然而EFFECTIVE_START_DATE、EFFECTIVE_END_DATE实际上发生变化
