## 通过Hive生成Map
在大数据处理中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于管理和分析大规模的数据集。在Hive中，我们可以通过SQL-like查询语言进行数据处理和分析。有时候，我们需要将Hive中的查询结果生成为Map类型的数据结构，以便后续的数据处理和分析。下面将介绍如何在Hive中生成Map，并提供相应的代码示例。
### 生成Map的步骤
在Hive中生成M
目录1. 连续值第1步：先按照条件开窗分组排序，得到分组排序的结果。排序字段值 减去 排序序列号第2步：按照用户id 和 差值gid 分组。聚合得到一个总行数count，再按照连续值去过滤总行数count。2. topN第1步：开窗分组排序第2步：求相邻排名间的分差，3. 行转列 翻转转换step a. 按照用户分组step b. 使用case when 新增字段，并赋值。分组聚拢ste
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2023-08-22 10:50:53
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# Hive生成Map类型
在Hive中，Map类型是一种键值对的数据结构，类似于字典或哈希表。它可以存储一组键值对，其中每个键都是唯一的。Hive提供了一些内置的函数和语法来操作和查询Map类型的数据。本文将介绍如何在Hive中生成和使用Map类型，并提供相关的代码示例。
## 什么是Map类型
Map类型是一种复杂数据类型，用于存储键值对。每个键都是唯一的，并且可以通过键来访问对应的值。
# Hive中select生成map类型的实现方法
## 概述
在Hive中，如果我们需要从一个表中查询出一列作为key，另一列作为value，并将它们封装成一个Map类型的列，可以使用`MAP`函数来实现。本文将介绍实现这一目标的详细步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面的表格展示了实现“hive select生成map类型”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-08-23 09:00:40
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# Hive生成Map数组的实际应用
在大数据处理中，Hive是一个强大的数据仓库和分析工具。Hive使用类似于SQL的查询语言HiveQL来处理和分析数据。在某些情况下，我们需要将Hive中的数据生成Map数组，以便更好地进行进一步的分析和处理。
## 实际问题
假设我们有一个电子商务网站的订单数据，其中每个订单包含订单号、用户ID、商品ID和订单金额。我们需要统计每个用户购买的商品列表。
原创
2023-10-06 06:42:33
248阅读
# 使用Hive生成Map类型
在Hive中，Map类型是一种键值对的数据结构，可以用来存储复杂的数据。本文将介绍如何在Hive中生成Map类型，并提供一个具体的示例来解决一个问题。
## 问题描述
假设我们有一个包含学生姓名和成绩的表格，我们想要计算每个学生的平均成绩，并将结果以Map类型返回。
## 方案
在Hive中生成Map类型的主要步骤包括以下几个方面：
1. 创建表格并导入
yarn-site.xml配置错误 yarn.nodemanager.aux-services 中的-原先配置为_ 导致错误。。。。。。
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2023-06-27 22:05:29
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一、Map阶段的优化（Mapphase）1. Map数的计算公式为： num_Map_tasks=max[${Mapred.min.spilt.size},min(${dfs.block.size},${Mapred.max.split.size})]Mapred.min.spilt.size指的是数据的最小分割单元大小（默认为1B）Mapred.max.split.size指的是数据的
1、UDTF之explode函数explode(array)将array列表里的每个元素生成一行； explode(map)将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列； 一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。explode函数单数使用 select explode(array(11,22,33)) as ite
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2023-08-18 22:35:24
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什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。 MapJoin的原理：即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中
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2023-08-24 18:58:37
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1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结构复杂的数据估计很难处理。小结：业务比较复杂的，
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2023-08-18 22:59:57
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map/reduce数量的多少是如何决定的？input目录下文件的大小和数量决定map任务的数量a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）
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2023-05-23 14:42:04
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1. 决定map的数据的决定因素有: input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；
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2023-06-02 21:07:58
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一、控制Hive中Map和reduce的数量
Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。
除了要控制数据量和Hive生成的Job的数量外，也要根据实际情况调节map和reduce的数量。
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2023-07-17 22:55:43
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## 实现"Hive Map"的流程
为了实现"Hive Map"，我们将按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个Hive表，用来存储地图相关的数据。
2. 导入地图数据到Hive表中。
3. 编写Hive查询语句，实现"Hive Map"功能。
4. 可选：将查询结果导出为CSV文件或在Hive中显示。
下面将逐步详细说明每个步骤以及所需的代码。
### 步骤 1: 创建Hive表
首先
原创
2023-08-29 06:42:34
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一、控制Hive中Map和reduce的数量 Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。 除了要控制Hive生成的Job的数量，也要控制map和reduce的数量。 1、 map的数量，通常情况下和split的大小有关系，之前写的一篇blog“map和reduce的数量是
Hive之explodeselect explode(array_col) as new_col from table_name1.2. 用于map类型数据时的语法如下由于map是kay-value结构的，所以它在转换的时候会转换成两列，一列是kay转换而成的，一列是value转换而成的。table_name 表名map_col 为map类型的字段may_key_col, may_value_co
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2023-06-12 21:14:59
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一、控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2. 举例： a) 假设input目录下有1个文
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2023-08-29 17:02:17
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Hive优化一、Hive任务创建文件数优化1.1 Map端文件合并减少Map任务数量一般来说，HDFS的默认文件块大小是128M，如果在Hive执行任务时，发现Map端的任务过多，且执行时间多数不超过一分钟，建议通过参数，划分(split)文件的大小，合并小文件。如：set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInpu
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2023-09-20 06:32:51
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一·定义一个可以通过指定格式字符串变成map,然后通过第二个参数作为key,返回key对应的value的方法getValue 示例：name=zhangsan&age=18&habits=eatpackage programmer.homework.day07.work.complex.map;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Desc
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2023-07-12 21:43:03
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