思路:通过开窗函数进行分组,然后实现topN的排序OVER函数按需求查询数据:（1）查询在 2017 年 4 月份购买过的顾客及总人数（2） 查询顾客的购买明细及月购买总额（3）将每个顾客的 cost 按照日期进行累加（4）查看顾客上次的购买时间（5） 查询前 20%时间的订单信息RANK函数使用rank()函数进行排序:使用DESENS_RANK():使用ROW_NUMBER(): OVER函
Hadoop在运行一个mapreduce job之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。首先分析一下job的maptask数，当一个job提交时，jobclient首先分析job被拆分的split数量，然后吧job.split文件放置在HDFS中，一个job的MapTask数量就等于split的个数。 job.split中包含split的个数由FileInputFor
转载
2023-08-15 23:51:13
315阅读
# Hive分桶数如何确定？
在Hive中，分桶是一种数据分区的方法，它将数据分散存储到特定数量的文件或目录中，以提高查询性能。然而，确定Hive分桶数并不是一件简单的任务，它需要综合考虑数据量、查询需求和硬件资源等因素。本文将介绍如何确定Hive分桶数，并通过一个实际问题和示例来说明。
## 确定Hive分桶数的因素
确定Hive分桶数的主要因素有以下几个：
### 1. 数据量
首先
原创
2023-07-31 17:21:48
384阅读
一、join优化Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中
Hive on Tez Mapper 数量计算在Hive 中执行一个query时，我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时，两者生成mapper数量差异较大。主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作，将多个 inputSplit 组合成更少的 groups，然后为每个 group 生成一个 mapper 任务，而不是为每个inputSplit
转载
2023-07-16 22:25:42
278阅读
浪尖，请问如何确定hive分桶数？浪尖浪尖聊大数据今日，有人在星球问了一个比较好的问题：浪尖，请问如何确定hive的分桶数呢？关于这个问题，浪尖想写个文章，谈谈我自己的看法，当然也欢迎有经验的同学么留言。顺便打个广告，更多优质文章和问题答疑及视频教程请点击原文链接，加入浪尖知识星球-Spark技术学院获取。需要了解hive的分区分桶及二者的区别hive的分区和分桶相关hive文章Hive性能优化（
原创
2021-03-18 19:33:28
1029阅读
浪尖，请问如何确定hive的分桶数呢？
原创
2021-07-26 14:13:47
870阅读
# 如何实现“hive 前缀相同求和”
## 一、流程概述
为了实现“hive 前缀相同求和”，我们需要按照以下步骤操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 使用`GROUP BY`语句将数据按照前缀分组 |
| 2 | 使用`SUM`函数对每组数据进行求和 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：使用`GROUP BY`语句将数据按照前缀分组
# 实现Hive判断字段前缀的方法
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Hive中判断字段的前缀。这对于初学者可能有些困难，但通过本文的指导，你将能够轻松掌握这个技巧。
## 流程表格
下面是实现Hive判断字段前缀的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------|
| 1 | 创建临时表 |
| 2 | 使用CASE WHE
# 如何实现“hive sum 前缀相同”
## 一、整体流程
首先，我们需要先创建一个包含需要处理的数据的表。然后，通过Hive SQL查询语句实现“hive sum 前缀相同”的功能。最后，将结果输出到一个新的表中。
```markdown
```mermaid
erDiagram
CUSTOMERS ||--o| ORDERS : has
ORDERS ||--| OR
9. 优化
9.1 HADOOP计算框架特性数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。 count(d
# 使用 Hive 确定字符位置的指南
在数据分析和数据处理的过程中，时常需要提取或操作字符串数据。Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，它提供了一些丰富的函数来处理字符串数据。本文将带您逐步了解如何在 Hive 中确定字符位置，帮助您顺利完成这一操作。
## 整体流程
首先，我们来梳理一下整个过程。下表列出了实现的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|:-----|:
# Hive 替换数字前缀
在Hive中，有时候我们需要对数据进行前缀的替换操作。例如，我们可能需要将一个字符串列中的所有数字前缀替换成另一个数字前缀。本文将介绍如何使用Hive来实现这个功能，并提供代码示例。
## 1. 前提条件
在开始之前，确保你已经安装了Hive并具备一定的Hive操作经验。如果还没有安装Hive，可以参考Hive官方文档进行安装。
## 2. 方案介绍
为了实现
原创
2023-10-31 12:42:06
37阅读
# 教你实现Hive字符串前缀
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何在Hive中实现字符串前缀。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对存储在分布式存储系统上的大数据进行查询和管理。在Hive中，字符串操作是常见的数据处理任务之一。本文将详细介绍如何在Hive中实现字符串前缀的查找和处理。
## 步骤概览
首先，我们通过一个表格来展示实现Hive字符串前缀
# 使用Hive SQL提取邮箱前缀
随着互联网的发展，电子邮件已经成为了日常生活中不可或缺的部分。通常情况下，邮箱地址的构成形式为`前缀@域名`，例如在邮箱地址`example@domain.com`中，`example`就是邮箱的前缀。本文将介绍如何使用Hive SQL提取邮箱前缀，并结合代码示例进行详细说明。
## 1. Hive SQL概述
Apache Hive是一个用于数据分析的
# Hive Job数的确定方案
在大数据处理领域，Hive作为一种基于SQL的Hadoop数据仓库工具，常用于处理海量数据。在进行Hive查询时，合理确定Hive Job的数量对于提高查询性能至关重要。本方案将结合具体问题，详细讨论如何确定Hive Job的数量。
## 一、背景
在一次数据分析项目中，用户希望从大数据中提取用户的购买记录并生成购买分析报告。由于数据量非常庞大，合理确定Hi
# 使用 Hive 进行字符位置查找：实现 charindex 的方法
在大数据分析中，Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，可以用来处理和分析数据。执行字符位置查找的功能，即 `charindex`，可以帮助我们找到子字符串在字符串中的位置。对于初学者来说，了解 Hive 中字符位置的查找功能非常有帮助。接下来，我们将逐步实现这一功能。
## 实现流程
为了帮助你更好地理解，我们将整个流
一、总体思想1、让服务器尽可能的多做事情，榨干服务器资源，以最高系统吞吐量为目标再好的硬件没有充分利用起来，都是白扯淡。比如:(1) 启动一次job尽可能的多做事情，一个job能完成的事情,不要两个job来做 通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此紧密相连的是模型设计,好的模型特别重要.(2) 合理设置reduce个
# Hive SQL中的字符串前缀
在Hive SQL中，字符串前缀是指字符串的开头一部分，通常用于匹配查找或过滤操作。在实际的数据处理中，经常会遇到需要根据字符串前缀进行筛选或分组的情况。因此，了解如何在Hive SQL中操作字符串前缀是非常重要的。
本文将介绍在Hive SQL中如何使用字符串前缀进行数据处理，并通过代码示例来演示具体操作。
## 字符串前缀的操作
在Hive SQL中
# 利用Hive判断字符串的前缀
在数据处理的过程中，经常会遇到需要判断字符串前缀的情况，比如筛选出符合某种规则的数据。在Hive中，我们可以利用一些内置的函数来实现这个功能，来帮助我们更高效地处理数据。
## Hive中的函数
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一套SQL-like的查询语言来处理大规模数据。在Hive中，我们可以使用一些内置的函数来对数据进行处理，其中
