1.使用multi-table-insert写法对union all进行优化（1）原SQL（目标是往一个新表user_new里，插入最大值和最小值的数据）insert into table user_new
select sex, max(age) as stat, 'max' as class
from user
group by sex
union all
select sex, min(ag
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2023-08-21 09:20:43
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Hive 的SQL 运行优化 ，我们可以从以下几个方面着手 优化方向简介场景一 .去重场景问题场景二.通过一定方式去减少JOB数量场景三.合理控制并行数量场景四.控制任务中 节点 / 文件 数量场景五.排序问题场景六.通过让Map端多承担压力, 减少Reduce计算成本和数据传输成本场景七.数据倾斜问题场景八.数据裁剪问题场景九.减少IO次数场景十.JVM重用 下面我们细化的去
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2023-11-01 13:16:47
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# 优化HiveSQL中的Union All操作
在Hive环境下，我们经常需要使用Union All操作来合并不同数据源的数据。但是，Union All操作在处理大数据量时可能会导致性能问题。针对这个情况，我们可以通过一些优化方法来提升Union All操作的性能。
## Union All操作简介
Union All操作是将两个或多个查询的结果集合并到一起，不去重。在Hive中，Unio
原创
2024-03-05 06:33:15
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工作几年，越来越发现行列转换非常重要，为了和上篇文章（hive函数--排序row_number,rank over）保持一致，这次继续用学生成绩的例子吧。1.行转列 union all：表result：student_id,class,score学生的语数外物化都在一张表里，每个学生对应有五行数据，如何变成：student_id,chinese_score,math_score,english_s
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2023-07-12 19:04:23
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1.Hadoop计算框架的特点数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业效率相对比较低，比如即使有几百万的表，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端的汇总并优化，使数据倾斜不成问题。count（distinct），在数据量大的情况
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2024-04-12 22:52:44
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目录减少处理的数据量合理的设置map、reduce数量小文件合并Shuller过程优化join优化数据倾斜优化减少处理的数据量分区裁剪为了尽早的过滤掉数据，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区查询涉及分区表时，在where子句或on子句中限制分区范围 select * from table where ds='2020-07-29' 列裁剪值读取需要的列，忽略其他不关心的列，避免全表扫描
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2023-08-22 11:33:18
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目录0- 描述1- HQL语句优化1.1- 使用分区剪裁、列剪裁1.2- 尽量不要用COUNT DISTINCT1.3- 使用with as1.4- 大小表的join1.5- 数据倾斜 0- 描述Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。优化的核心思想是：减少数据量（例如分区、列剪裁）避免数据倾斜（例如加参数、Key打散）
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2023-10-30 17:47:55
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谨记：union all 只检查前后表的字段类型在顺序上一致，不会检查别称是否一致 愚蠢的处理：昨天，重另一个哥们接过一段SQL（SQL篇幅很大），需要在一天内将该段SQL的逻辑移植更换我现有的简单处理，草草看过SQL，然后干别的事情去了。半天后，稍稍整理了一下那段SQL，发现通过抽层，可以很好的把这段SQL嵌入到我现有的代码，SQL改动不大。一顿修改，很快可以执行成功了。于是，简单的补
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2023-06-30 10:54:11
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# 如何实现hive sql多个union all
## 一、流程概述
在Hive中实现多个`UNION ALL`的操作，可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------|
| 1 | 创建临时表 |
| 2 | 使用Union All连接临时表 |
| 3 | 查询结果 |
#
原创
2024-03-22 06:30:48
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这里只是总结了一下HQL上面的一些优化点，并不考虑Hadoop层面的参数、配置优化目录 Hive SQL调优总结目录使用分区剪裁、列剪裁少用count（distinct）多对多的关联合理使用MapJoin合理使用Union ALL并行执行job使用本地MR合理使用动态分区避免数据倾斜控制Map数和Reduce数中间结果压缩其他 使用分区剪裁、列剪裁意思是，在select中，只拿需要的列，如果有，尽
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2024-03-11 14:37:12
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## 解决HiveSQL Union All数据丢失问题
### 1. 问题描述
在使用HiveSQL的UNION ALL操作时，有时会发生数据丢失的问题。这是因为HiveSQL的默认行为是将结果写入本地磁盘，而不是返回给用户。这就导致了数据丢失的情况。
### 2. 解决方案
要解决HiveSQL Union All数据丢失的问题，可以采用以下步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-01-28 10:00:39
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# Hivesql中SELECT UNION SELECT
在Hive SQL中，我们经常需要从多个表中检索数据，并将结果合并成一个结果集。为了达到这个目的，Hive提供了UNION SELECT语句，可以将多个SELECT语句的结果合并在一起。本文将介绍Hive中的SELECT UNION SELECT语句，并提供一些代码示例来说明其用法。
## SELECT UNION SELECT语句的
原创
2023-12-23 07:19:33
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一、join优化 在Hive中，优化JOIN操作是提高查询性能的关键之一。JOIN操作是将两个或多个数据集中的记录基于某个共同字段进行关联的操作，它可能会消耗大量的计算资源和时间，尤其是在处理大型数据集时。优化Hive JOIN操作可以通过数据预处理、分区、数据倾斜处
索引优化分析性能下降，SQL慢、执行时间长、等待时间长数据过多——分库分表关联太多的表，太多join——SQL优化没有充分利用到索引 ——索引建立服务器调优及各个参数设置——调整my.cnf其中优化手段“建立索引”最快捷也最常用。预热—常见通用的join查询其中：union关键字在使用时，两个结果的字段相等、字段数相等、字段顺序一致。union all和union的区别在于去重，union会去重。
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2023-12-09 16:40:19
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五、条件列表值如果连续使用between替代in 六、无重复记录的结果集使用union all合并MySQL数据库中使用union或union all运算符将一个或多个列数相同的查询结果集上下合并成为一个查询结果集。其中union会合并各个结果集中相同的记录行，重复记录只显示一次外加自动排序，而union all运算符不去重不排序。因此，对于
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2024-04-20 21:55:39
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# Hive SQL语句优化指南
## 引言
在大数据领域，Hive是一种常用的数据仓库基础设施工具，可以处理大规模数据集并提供SQL接口。然而，随着数据规模的不断增长，Hive SQL语句的性能优化变得尤为重要。本文将向你介绍Hive SQL语句优化的步骤以及相应的代码示例，并帮助你更好地理解和应用这些优化技巧。
## 步骤概述
下面的表格展示了优化Hive SQL语句的一般步骤：
|
原创
2023-12-24 06:04:33
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# 在HiveSQL中进行调优优化
## 简介
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在HiveSQL中进行调优优化。在本文中，我将逐步介绍整个调优优化的流程，以及每一步所需的代码和操作。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个调优优化的流程。
```mermaid
journey
title 调优优化流程
section 开始
开始 --> 数据分析
原创
2024-03-05 07:44:58
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1 建表如下CREATE TABLE t92 ( a1 int(10) unsigned NOT NULL , b1 int(10) DEFAULT NULL, UNIQUE KEY (a1) ) ENGINE=Innd NOT NULL, b2
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2022-10-26 10:09:54
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相信在Etl的过程中不可避免的实用union all来拼装数据，那么这就涉及到是否并行处理的问题了。在hive中是否适用并行map，可以通过参数来设定：set hive.exec.parallel=true; 那么还是实用上一篇博客的数据
原创
2021-08-24 16:13:58
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# Hivesql多个union之间是并发吗
在使用HiveSQL进行数据查询时，我们经常会使用Union操作符来合并多个查询结果。但是，很多人对于HiveSQL多个Union之间究竟是并发执行还是顺序执行并不清楚。本文将为大家科普一下这个问题。
## 并发执行还是顺序执行
在HiveSQL中，多个Union之间是并发执行的。这意味着HiveSQL会同时执行多个Union查找，并将结果合并在
原创
2024-06-02 05:18:14
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