注意，以下操作都是针对非分桶表map数量算法
MapTask的个数=输入文件总大小/分片尺寸，个人理解就是输出的文件数量
原因：系统对输入的源文件依照Block的尺寸分片，并在执行Job时安排一个Map Task处理一个Block的或者由mapred.map.task数量决定，但是如果这个参数不合理的话，会失效小文件不分片压缩文件无法被切分优化建议
优化原因
map
转载
2023-07-13 21:10:46
67阅读
# 项目方案：使用Hive进行数据总量统计
## 1. 项目背景
在大数据领域中，数据总量统计是一个常见的需求。Hive作为Hadoop生态系统中的一个重要组件，提供了SQL-like的查询语言，可以方便地对大规模数据进行查询和分析。本项目将利用Hive来实现数据总量的统计，以满足对数据规模的快速了解和分析的需求。
## 2. 方案概述
本项目的目标是使用Hive来统计数据总量。具体来说，
# Hive查询表数据总量
在大数据分析和处理中，Hive是一个非常常用的工具。Hive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HQL，使用户能够用简单的查询语句来操作存储在Hadoop集群中的数据。本文将介绍如何使用Hive查询表的数据总量，以及相关的代码示例。
## 准备工作
在进行Hive查询之前，我们需要先安装和配置Hive环境。首先，确保已经安装了
# 使用Hive统计在库数据总量
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，通常用于对大规模数据集进行存储和分析。在实际的数据处理工作中，我们经常需要对数据仓库中的数据总量进行统计，以便更好地了解数据的规模和特征。本文将介绍如何使用Hive统计在库数据的总量，并通过代码示例进行演示。
## Hive简介
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类似于SQ
# Hive查询数据库总量
数据库总量是指数据库中所有表的数据总量。在Hive中，可以通过执行一系列查询来获取数据库总量。本文将介绍如何使用Hive查询数据库总量的方法，并给出相应的代码示例。
## 概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，称为HQL（Hive Query Language），用于查询和分析大规模的数据集。Hive将查询转换为MapR
## 项目方案：获取Hive中真实的数据总量
### 引言
在大数据项目中，经常需要获取Hive表中的真实数据总量，以便进行数据分析、性能优化等工作。然而，由于Hive表的数据存储方式特殊，直接查询表的行数是非常耗时的。本文将介绍一种快速获取Hive表真实数据总量的方案。
### 方案概述
本方案基于Hive表的分区存储特性，通过查询每个分区的数据量并累加得到整个表的数据总量。这种方案可以避免
?挑战100天不停更，刷爆 hive sql?详情请点击?我的专栏?,共同学习,一起进步~ 文章目录?挑战100天不停更，刷爆 hive sql?NUM: 第30天 -求连续出现的值?那就不废话了, 刷题~~??表结构?建表并插入数据?问题:求至少连续出现三次的数字直接看sql吧?SQL关于sql的规范问题 NUM: 第30天 -求连续出现的值最近一直在找题, 要么题重复了(连续登陆天数,累计求值
转载
2023-07-17 20:58:10
153阅读
简介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，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面
1、个数统计函数: count ***语法: count(*), count(expr), count(DISTINCT expr[, expr_.])返回值: int说明: count(*)统计检索出的行的个数，包括NULL值的行；count(expr)返回指定字段的非空值的个数；count(DISTINCT expr[, expr_.])返回指定字段的不同的非空值的个数hive&g
转载
2023-07-20 21:17:09
1146阅读
目录0 需求描述1 数据结构2 准备工作2.1 准备表2.2 安装TEZ计算引擎3 业务分析3.1 统计视频观看数Top103.2 统计视频类别热度Top103.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数3.4 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别排序3.5 统计每个类别中的视频热度Top10，以Music为例3.6 统计每个类别视频观看数Top103.
转载
2023-08-22 19:56:52
60阅读
Linux是一种自由和开放源代码的操作系统，被广泛用于各种计算机设备和系统上。而对于Linux操作系统来说，红帽（Red Hat）是一个备受关注的公司，因其在Linux技术领域的领先地位而备受瞩目。
红帽公司成立于1993年，总部位于美国北卡罗来纳州的罗利市，是一家专注于开源技术的企业。公司的产品主要包括红帽企业Linux操作系统、开源软件解决方案和各种云计算服务。红帽公司不仅提供具有高度可靠性
文章目录一、实战概述二、提出任务三、完成任务（一）准备数据文件1、在虚拟机上创建文本文件2、将文本文件上传到HDFS指定目录（二）实现步骤1、启动Hive Metastore服务2、启动Hive客户端3、基于HDFS文件创建外部表4、查询单词表，所有单词成一列5、基于查询结果创建视图6、基于视图进行分组统计7、基于嵌套查询一步搞定 一、实战概述在本次实战中，我们任务是在大数据环境下使用Hive进
# MongoDB查询总量
在MongoDB中，查询总量是指对集合中的文档进行计数操作。这个操作在实际开发中非常常见，用来统计集合中符合特定条件的文档数量。在本文中，我们将介绍如何使用MongoDB进行查询总量操作。
## 查询总量操作流程
下面是使用MongoDB进行查询总量操作的简要流程：
```mermaid
flowchart TD
A[连接MongoDB数据库] -->
# 使用Hive SQL每天记录数据总量
在数据分析和处理领域，Hive SQL是一种非常流行的工具，它可以帮助我们对大规模数据进行处理和分析。而在很多情况下，我们需要每天记录数据的总量，以进行监控和分析。在本文中，我们将介绍如何使用Hive SQL来实现每天记录数据总量的功能。
## 1. 创建数据表
首先，我们需要创建一个用来存储数据的表。在这个例子中，我们创建一个名为data_tabl
# 如何实现“mongodb查询表总量”
## 引言
在使用MongoDB时，查询表的总记录数是一个常见的需求。虽然实现起来并不复杂，但对于刚入行的小白来说可能会有些困惑。本文将向小白开发者介绍如何使用MongoDB进行表总量查询，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1(连接MongoDB数据库
这段代码将打印出系统中根目录所在磁盘的总量。如果你希望获取其他磁盘的总量，只需将'/'改为对应的磁盘路径即可。
统计代码仓总量的重要性
代码仓总量是指一个项目或企业中所有代码仓库的总数量。统计代码仓总量对于项目管理和软件开发团队来说非常重要，它可以提供有关代码库规模和复杂性的信息。
为什么要统计代码仓总量？
统计代码仓总量可以提供以下几个方面的信息：
1. 项目规模：代码仓总量可以反映一个项目的规模大小。通过统计代码仓总量，项目管理人员可以更好地了解项目的复杂性和开发进展。
2. 资源分配：代码仓
目录gitlab(centos7)git(windows)github(centos7)git 版本管理（centos7)分支管理bug 分支feature 分支多人协作标签管理git submodule gitlab(centos7)在我看来，这三者的关系是，Git是钥匙，GitHub是公共场所，GitLab是自家房子。 GitLab 1.install gitlabyum -y instal
# 如何实现HBase查看数据总量
## 一、流程概览
下面是实现HBase查看数据总量的步骤概览：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接HBase
连接HBase --> 执行Scan操作
执行Scan操作 --> 统计行数
统计行数 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二、
# 如何实现“sql server 总量B”
## 流程概述
在实现“sql server 总量B”这个功能之前，我们需要先了解整个流程，然后逐步进行实现。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到 SQL Server 数据库 |
| 2 | 编写 SQL 查询语句 |
| 3 | 执行 SQL 查询语句 |
| 4 | 获取查询结
