8 Hive Shell操作8.1 Hive bin下脚本介绍8.2 Hive Shell 基本操作1、Hive 命令行 hive [-hiveconf x=y]* [<-ifilename>]* [<-f filename>|<-e query-string>] [-S] -i 从文件初始化HQL-e &nbs
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2023-09-13 15:34:42
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代码优化一个很重要的课题。可能有些人觉得没用，一些细小的地方有什么好修改的，改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢？这个问题我是这么考虑的，就像大海里面的鲸鱼一样，它吃一条小虾米有用吗？没用，但是，吃的小虾米一多之后，鲸鱼就被喂饱了。代码优化也是一样，如果项目着眼于尽快无BUG上线，那么此时可以抓大放小，代码的细节可以不精打细磨；但是如果有足够的时间开发、维护代码，这时候就必须考虑每个可以优化的细
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2023-09-29 07:57:58
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目前安全框架shiro使用较为广泛，其功能也比较强大。为了分布式session共享，通常的做法是将session存储在redis中，实现多个节点获取同一个session。此实现可以实现session共享，但session的特点是内存存储，就是为了高速频繁访问，每个请求都必须验证session是否存在是否过期，也从session中获取数据。这样导致一个页面刷新过程中的数十个请求会同时访问redis,
## Hive 频繁锁表解决
在使用 Hive 进行数据处理的过程中，经常会遇到频繁锁表的问题。频繁锁表的现象会导致任务的并发性能受到影响，严重时可能会导致任务长时间阻塞无法完成。为了解决这个问题，我们可以采取一些措施来优化和调整 Hive 表的锁定机制。
### 1. 问题分析
首先我们需要了解 Hive 表的锁定机制。Hive 通过表锁来保证多个任务对同一个表的访问不会发生冲突。当一个任
原创
2023-09-17 09:30:26
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## 实现“频繁操作写redis失效”操作指南
### 一、流程图
```mermaid
journey
title 实现“频繁操作写redis失效”操作指南
section 整体流程
开发者 -> 新手: 说明事情流程
开发者 -> 新手: 指导每一步操作
开发者 -> 新手: 教授需要使用的代码
```
### 二、操作步骤
# 优化Redis频繁写操作
## 引言
Redis是一个高性能的内存数据库，广泛应用于各种场景中。在一些特定的应用场景中，可能会遇到频繁写入的问题，例如实时排行榜、计数器等。由于Redis是单线程的，频繁的写入操作可能导致性能瓶颈和延迟增加。因此，我们需要对频繁写入操作进行优化，以提高Redis的性能和稳定性。
本文将重点介绍如何通过使用Redis的事务、Pipeline和批量写入等技术来
原创
2023-09-12 11:52:12
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自己测试了一下，SSD硬盘所以快些，JDK1.5，方法重要，硬件也重要。//1000行
FileOutputStream执行耗时:9 豪秒
BufferedOutputStream执行耗时:7 豪秒
FileWriter执行耗时:2 豪秒//10000行
FileOutputStream执行耗时:64 豪秒
BufferedOutputStream执行耗时:19 豪秒
FileWrit
# 如何实现“python频繁写文件内存飙升”
## 介绍
在Python开发中，我们经常需要对文件进行读写操作。然而，频繁写入大量文件可能会导致内存飙升的问题。本文将向刚入行的小白介绍如何实现“Python频繁写文件内存飙升”。
## 流程概述
下面是整个流程的概述，我们将通过表格的形式展示每个步骤和所需的代码。
步骤 | 代码 | 说明
--- | --- | ---
1. 导入所需模块
原创
2023-08-20 09:00:25
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# 如何实现“Python频繁写图片内存飙升”
## 目录
1. 引言
2. 整体流程
3. 代码实现
4. 总结
## 1. 引言
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，但在处理大规模图片数据时，可能会遇到内存飙升的问题。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何实现“Python频繁写图片内存飙升”的过程。我们将逐步介绍整个流程，并提供相应的代码示例，以帮助你理解和解决这个问题。
##
原创
2023-08-15 14:52:29
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前言「1024，1GB，一级棒！程序仔们节日快乐！」 指尖流动的 1024 行代码，到底是什么？是10行的迷茫？是101行的叛逆？是202行的理性思考？是307行对渴望的冲动？还是404行对未知的追寻？你心中，一定会有答案！祝各位秃头小宝贝节日快乐~言归正传，前几天我们陆陆续续聊过了 Hadoop原理实战、 Hive 的底层原理实践，今天就来聊一聊大家最关心的 Hive 优化实践。实际搞过离线
Redis一、基础：Redis选择
性能：缓存，读取速度快。并发：频繁访问数据库会导致连接异常，redis作为缓冲，可以使得请求先访问redis，而不是直接访问数据库。 redis缺点：
缓存与数据库双写一致性问题缓存雪崩 问题缓存击穿问题缓存的并发竞争问题redis单线程为什么快：
纯内存操作单线程操作，避免频繁切换上下文采用了非阻塞I/O多路复用机制（队列，redi
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2023-08-04 22:02:31
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文章目录项目场景：问题描述原因分析：分析hive的MV策略如下：hdfs mv原理解决方案：方案一：修改临时目录方案二： 项目场景：spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。问题描述数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时
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2023-07-28 13:46:28
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Redis 是开源的，免费的，高性能的 非关系形数据库。数据存储在内存，以key-value形式存储，类似于我们学习的字典 {name: ‘jack’ }可以设置过期时间，过期自动删除，也可以做持久化Redis 优势:性能极高 – Redis读的速度是11w次/s,写的速度是8.1w次/s ,都是基于内存的,读写速度比较快。丰富的数据类型 – Redis支持 Strings, Lists, Has
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2023-07-04 17:13:55
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通过show status可以提供服务器状态信息，也可以使用 msyqladmin-extende status命令获得show status可以根据需要显示session级别的统计结果和global 级别的统计结果以下几个参数对Myisam和innodb存储引擎都计数：1.Com_select 执行select操作次数，一次查询只累加1；2.Com_insert 执行了insert操作次数，对于
关联分析中如何通过FP-Growth方法计算出频繁项集
关联分析是数据挖掘中常用的分析方法。一个常见的需求比如说寻找出经常一起出现的项目集合。引入一个定义，项集的支持度（support），是指所有包含这个项集的集合在所有数据集中出现的比例。规定一个最小支持度，那么不小于这个最小支持度的项集称为频繁项集（frequent item set）。 如
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2023-09-27 16:27:54
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1. 概述 UDF函数其实就是一个简单的函数，执行过程就是在Hive转换成MapReduce程序后，执行java方法，类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件，方便扩展。UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAF。 Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF，来在查询中使用。2. UDF类型 Hive中有3种UDF： U
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2023-07-14 21:54:02
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# Hive写循环
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模的结构化数据。Hive提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，它允许用户使用类似于SQL的语法来编写和执行查询。
在Hive中，没有像传统编程语言中的循环结构（如for循环或while循环）来处理重复性任务。然而，Hive提供了一种称为**UDF（用户自定义函数）**的机制来实现循环逻辑。
##
原创
2023-09-26 22:57:52
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# 使用DataStreamSource写Hive
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用DataStreamSource将数据写入Hive。作为一个经验丰富的开发者，我会为你提供详细的步骤和代码示例。让我们开始吧！
## 整体流程
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 使用DataStreamSource写Hive
section 创建D
原创
2023-08-19 13:24:50
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# Spark 写 Hive
## 简介
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，提供了类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，用于分析和查询大规模数据集。Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，提供了大规模数据处理的能力。在 Spark 中，我们可以使用 Hive 的数据仓库基础设施来进行数据处理和分析。
本文将介绍如何使用 Spark 写入 Hive
# DataX Hive写实现流程
## 1. 数据准备
在使用DataX写入Hive之前，需要准备好数据，并将数据存储在Hadoop中，以便后续导入Hive表中。这些数据可以是文本文件、关系型数据库中的数据等。
## 2. 安装配置DataX
首先需要确保已经正确安装配置好DataX。DataX是一个开源的数据同步工具，可以用于数据导入导出，支持多种数据源和目的地。可以从DataX的官方网站
原创
2023-08-23 09:12:55
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