动态分区调整动态分区属性：设置为true表示开启动态分区功能（默认为false）hive.exec.dynamic.partition=true; - 动态分区属性：设置为nonstrict,表示允许所有分区都是动态的（默认为strict）设置为strict，表示必须保证至少有一个分区是静态的hive.exec.dynamic.partition.mode=strict;动态分区属性：每
Hive系列文章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动态分区调整动态分区属性：设置为tr
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2023-07-12 09:57:46
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## Hive on SparkSQL动态分区参数
在大数据处理中，Hive是一个常见的数据仓库工具，而SparkSQL是Apache Spark中的SQL引擎。Hive on SparkSQL可以让用户在SparkSQL中直接使用Hive的功能，其中动态分区参数是一个非常常用的功能。本文将介绍Hive on SparkSQL动态分区参数的用法，并提供代码示例。
### 动态分区参数介绍
在
Hive本身是不支持动态分区的..但动态分区是真的方便啊..不然手动维护要累死..按日期甚至小时来分区时动辄就好几千上万的分区..手动到哪一年去..?想要用动态分区要先做一些设置来修改默认的配置..set hive.exec.dynamic.partition=true;(可通过这个语句查看：set hive.exec.dynamic.partition;)
set hive.exec.dynam
2、参数项（基于）2.1、参数设置set hive.exec.dynamic.partition=true; -- 设置为true表示开启动态分区功能（默认为false）set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; -- 允许所有分区都是动态的，（默认为strict，表示必须保证至少有一个分区是静态的）set hive.exec.max.dynam
# Hive 动态分区参数设置
## 1. 概述
在Hive中，动态分区参数设置是一种可以动态地创建和管理分区的方法。通过使用动态分区参数设置，可以在运行时根据数据的内容自动创建分区。
本文将介绍Hive动态分区参数设置的流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。
## 2. 动态分区参数设置流程
以下表格展示了Hive动态分区参数设置的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
分区、分桶的作用：我们知道在传统的DBMs系统中，一般都具有表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高了查询效率，当然我们还可以通过进一步在分区上建立索引，进一步提高查询效率。在Hive中的数据仓库中，也有分区分桶的概念，在逻辑上，分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区间的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是
Hive中支持两种类型的分区：静态分区SP（static partition）动态分区DP（dynamic partition）静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。 二）实战演示如何在Hive中使用动态分区1、创建一张分区表，包含两
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2023-08-10 13:49:58
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Hive动态分区和分桶1、 Hive动态分区和分桶1、Hive动态分区1、hive的动态分区介绍2、hive的动态分区配置3、hive动态分区语法2、Hive分桶1、Hive分桶的介绍2、Hive分桶的配置3、Hive分桶的抽样查询 1、 Hive动态分区和分桶1、Hive动态分区1、hive的动态分区介绍 hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive的分区字段值，但是这样的话
# Spark写Hive支持动态分区参数设置
在大数据领域中，Spark和Hive是两个非常重要的工具。Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，而Hive则是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据查询和分析。在使用Spark写Hive时，我们经常需要支持动态分区参数设置，以便更好地管理和优化数据分区。
## 什么是动态分区？
在Hive中，分区是将数据按照某个字段进行分类和
由于hive执行过程中参数必须写死，无法进行传递参数。利用shell脚本和java编程进行解决
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2023-05-27 23:14:45
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文章目录查询优化谓词下推笛卡尔积MR 程序优化参数客户端显示以及 job 任务名和优先级map 与 reduce 内存调整动态分区参数设置开启支持正则表达式mapper 输入文件合并的参数设置 map 输出和 reduce 输出进行合并的参数设置设置 reduce 个数设置 map 个数join 统计聚合之类的 sql ，防止数据倾斜开启 map 输出阶段压缩可以减少 job 中 map 和 R
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2023-08-18 22:24:46
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hive -f 在执行sql脚本文件的时候是可以传递参数的，但是要注意hive版本： 注意：hive在0.9版本之前是不支持-f传递参数的，只有1.0之后才支持次功能。
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2019-01-08 10:55:00
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一、问题描述为了支撑相应的业务需求，本次生产环境通过Hive SQL来完成动态插入分区表数据的脚本开发。但是，动态分区的插入往往会伴随产生大量的小文件的发生。而小文件产生过多的影响主要分为以下两种情况： （1） 从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。 （2）在HDFS中，每个小文件对象约占150byt
往hive分区表中插入数据时，如果需要创建的分区很多，比如以表中某个字段进行分区存储，则需要复制粘贴修改很多sql去执行，效率低。因为hive是批处理系统，所以hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。 1、创建一个单一字段分区表hive>
create table dpartition(id int ,name stri
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2023-08-22 22:06:56
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一、优化1、查看执行计划Explain1.查看简单的执行计划(常用)
explain select xxx from xxx;
2.查看详细的执行计划
explain extended select xxx from xxx;
3.语法
explain 【extended】【dependency】【authorization】 query-sql2、分区、分桶、指定存储文件格式、压缩格式常用
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2023-09-13 15:06:40
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之前说过分区表，分区都是用SQL语句创建的，那么如果需要创建非常多的分区，用户就需 要写非常多的SQL吗？也不是的 ，Hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询 参数推断出需要创建的分区名称。仔细看这个例子INSERT OVERWRITE TABLE dwd_loginPARTITION (year,day)SELECT ...,year,day FROM ods_loginHive根据SEL
目录1. SQL语句优化1. union all2. distinct2. 数据格式优化 3. 小文件过多优化4. 并行执行优化5. 数据倾斜优化6. Limit 限制调整优化7. JOIN优化8. 谓词下推优化最后1. SQL语句优化1. union allinsert into table stu partition(tp)
select s_age,max(s_birth) st
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2023-07-14 11:55:12
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一.引言上周遇到了大表join大表的情况，调试了一天终于调通，期间发现对hive设置参数十分不熟悉才会导致调优花了一天时间，特此整理常用参数供以后参考。二.场景1.Hive 动态分区set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 动态分区的好处是可以根据表字段自动将数据加入到指定分区，相比于写死固定分区更加便捷。以下实例基于your_table是单分
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2023-08-31 01:59:36
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