## Hive数据膨胀的原因和处理办法
### 1. 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于存储和分析大规模数据集。然而，随着数据量的增加，Hive表中的数据可能会膨胀，导致性能下降和资源浪费。本文将介绍Hive数据膨胀的原因以及相应的处理办法，以帮助开发者解决这个问题。
### 2. 数据膨胀的原因
Hive数据膨胀的主要原因是由于数据的冗余存储和过多的分区导致的。下面是H
原创
2023-10-18 18:23:46
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# Hive数据倾斜的原因及处理办法
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍Hive数据倾斜的原因以及相应的处理办法。数据倾斜是Hive中常见的问题，它会导致查询性能下降，甚至导致任务失败。下面我将通过表格展示处理数据倾斜的步骤，并解释每一步的操作和代码。
## 步骤一览
| 步骤 | 操作 | 代码 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | 分析数据分布
原创
2024-07-25 06:43:31
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# Hive大表Join大表数据倾斜的原因以及处理办法
## 引言
在大数据处理中，Hive作为一种分布式数据仓库，经常用于处理海量数据。然而，当我们在Hive中进行大表Join大表操作时，往往会遇到数据倾斜的问题。数据倾斜指的是在Join操作中某些节点的数据量远远大于其他节点，导致整个计算过程变得缓慢或失败。本文将介绍Hive大表Join大表数据倾斜的原因，并提供一些处理办法。
## 数据
原创
2023-10-04 14:32:32
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info基本信息表
user_idnameagegender1henry16男2jack17男3anny18女4candy19女5kate20女 burke21 frank22 ellen23 ken24 mili25 ............ score成绩表
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2023-08-31 23:11:36
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1、取分区数据时，如果后续需要回刷历史数据，且可以一次取多天的数据，则可以写成 where dt >= ‘start_date’ and dt < ‘end_date’，这样可以根据传入的开始、结束时间取多天的数据，如果只需取一天的数据，则 where dt = ‘start_date’2、做join或left join时一定要检查左表的关联字段是否有null值，如果有则要进行nvl(
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2023-12-11 10:23:06
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# 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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1、程序闪退原因分析 iOS程序闪退是一种比较常见的现象。闪退的情况很多，造成程序闪退的原因也很多。 1.1 启动时闪退 情况一： 秒退是发生在程序刚刚启动的时候，在开发、苹果审核阶段都没有被发现的最大可能性就是，这个问题只会发生在老版系统、老版机型上。 出现原因： 对于很多开发者，进行所有 iOS
原创
2022-04-30 17:49:20
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一、小表、大表 Join 将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用 map join 让小的维度表（1000 条以下的记录条数）先进内存。在 map 端完成 reduce。 新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
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2023-07-29 21:51:40
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1.Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题 1）倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。（1）key分布不均匀;（2）业务数据本身的特性;（3）建表时考虑不周;（4）某些SQL语句本身就有数据倾斜;如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。2）解
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2024-04-02 13:41:09
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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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## Hive中间数据膨胀及解决方法
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到中间数据膨胀的问题。中间数据膨胀是指在Hive作业执行过程中生成的中间数据量迅速增长，导致性能下降，甚至造成作业失败的情况。这种情况通常发生在数据倾斜或者join操作时，会导致某些task处理的数据远多于其他task，从而造成中间数据膨胀的问题。
### 中间数据膨胀的原因
1. **数据倾斜**：在进行数据处理时
原创
2024-06-26 03:34:27
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表格中数据求和，可以算得上最基本的数据处理方法之一，针对单条件的求和，SUMIF函数是一个经典，今天小编分享10个SUMIF函数的经典用法，工作中常用的全了，收藏吧！先学习SUMIF函数的语法SUMIF函数【用途】对指定范围内符合指定条件的值求和【语法】SUMIF(条件区域,指定的条件,需要求和的区域)用法一：按名称计算销量合计计算F2单元格中指定名称的销售合计；公式：=SUMIF(
ServiceUnavailable中文翻译是：服务不可用。原因分析：1、注册的ISAPI筛选器。如果注册的ISAPI的DLL程序有BUG，则一旦出问题，就可能导致程序池停止服务。2、ASP.net程序。也是因为程序有BUG导致。3、系统资源不足，如IIS连接、CPU、内存、带宽等;程序池停止时，也会提示这个。4、网站程序臃肿，消耗资源太严重;或者网站正在被攻击，导致系统资源消耗过大。5、其他很多
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2020-04-22 13:37:16
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索引索引与表一样，也属于段(segment)的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针(地址)。对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多。索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护，查询语句中不用指定使用哪个
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2024-06-28 18:27:22
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数据倾斜的外在表现是执行时间超长。一般发生在group by 或者join操作上，表现为一个或几个reduce一直没办法做完，原因是key分布不均，某个或某几个key的数据特别大。这种情况下，另外有一个解释：数据倾斜。Group by :
若group by聚合时，有count(distinct)或sum（distinct），有时会出现数据倾斜的现象。处理办法有两种：a.检查数
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2023-07-12 18:44:53
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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
数据倾斜的原因很大部分是join倾斜和聚合倾斜两大类一、Hive倾斜之group by聚合倾斜原因： 分组的维度过少，每个维度的值过多，导致处理某值的reduce耗时很久； 对一些类型统计的时候某种类型的数据量特别多，其他的数据类型特别少。当按照类型进行group by的时候，会将相同的group by字段的reduce任务需要的数据拉取到同一个节点进行聚合，而当其中每一组的数据量过大时，会出现其
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2023-07-13 15:27:25
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这个命令有些特殊，默认controller与scheduler采用的健康检测端口都是采用安全端口，进群安装结束默认不采用安全接口。所以也就是--port=0，把这个在两个静态pod文件中注释掉这行即可。常规采用健康检查接口分别为10251,10252。
原创
2022-03-29 15:34:49
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死机时的表现多为“蓝屏”，无法启动系统，画面“定格”无反应，鼠标、键盘无法输入，软件运行非正常中断等。尽管造成死机的原因很多，但是万变不离其宗，其原因永远也脱离不了硬件与软件两方面。由硬件原因引起的死机【散热不良】显示器、电源和CPU在工作中发热量非常大，因此保持良好的通风状况非常重要，如果显示器过热将会导致色彩、图象失真甚至缩短显示器寿。工作时间太长也会导致电源或显示器散热不畅而造成电脑死机。C
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2009-08-10 09:59:46
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问题分类：功能适配问题关键词：Hive 初始化、VARCHAR(767) BINARY、YAS-04209、YashanDB问题现象在通过 Hive 初始化表结构时执行以下语句：CREATE TABLE IF NOT EXISTS MASTER_KEYS (
KEY_ID INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
MASTER_KEY VARCHAR(767) BINARY
