2. Hive 的基本概念2.1. Hive 简介什么是 HiveHive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。其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端
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2023-07-12 16:36:02
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# Hive性能瓶颈解决方案
作为一名经验丰富的开发者，你对于Hive性能瓶颈的解决方案非常熟悉。下面我将指导你如何解决这个问题。首先我们来看一下整个过程的步骤。
## 整个过程的步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定性能瓶颈的类型 |
| 2 | 优化Hive查询 |
| 3 | 优化Hive表设计 |
| 4 | 配置Hive和集群参数 |
| 5
原创
2023-07-29 05:47:24
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# Hive数据瓶颈分析及解决方案
Hive作为一个用于处理和查询大规模数据的框架，常常在大数据环境中被广泛应用。然而，在实际使用中，我们常常会遇到数据瓶颈问题，这导致查询速度慢、性能下降等现象。本文将从多个方面分析Hive数据瓶颈及其解决方案，并附带示例代码。
## 数据瓶颈的表现
Hive数据瓶颈的表现形式通常包括：
1. **查询延迟**：查询执行时间过长。
2. **资源占用高**
原创
2024-08-31 09:48:11
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第1章 Hive基本概念
1.1 什么是Hive
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 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表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 （1）Hive处理的数据存储在HDFS （2）Hive分析数据底层的实现是MapRedu
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2023-05-30 19:44:37
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关于Spring Framework，今年夏天你可能已经听见很多的议论。在本文中,我将试图解释Spring能完成什么，和我怎么会认为它能帮助你开发J2EE应用程序。 又来一个framework？ 你可能正在想“不过是另外一个的framework”。当已经有许多开放源代码(和专有) J2EE framework时，为什么你还要耐下心子读这篇文章或去下载Spring Framework？ 我相信Spr
01.请慎重使用COUNT(DISTINCT col);原因：distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM解决方案：所以，可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT
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2024-05-14 13:40:09
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hive单表分区数过多执行查询报错（实际上分区数越多查询越慢，应控制分区数在5000以下）： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 参考：OOM occurs when query spans to a large number of partitions 原因： hive会在执行查询时先将元数据中的分区信息加载到内存中，包括PARTITI
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2023-09-01 16:34:52
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Hive企业级性能优化Hive作为大数据平台举足轻重的框架，以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。但是如果我们只局限于会使用Hive，而不考虑性能问题，就难搭建出一个完美的数仓，所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能。本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧。#Hive性能问题排查的方式当我们发现一条SQL语句执行时间过长或者不合理时，我们就
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2024-01-02 10:27:13
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据国外媒体报道称，苹果作为如今全球市值最高的科技企业之一拥有着巨额现金流可供支配。但依旧有不少业内分析人士担心，过去多年来已经显现出创新不足迹象的苹果或许在明年的iPhone 8问世后就将面临长达十年的瓶颈期。知名券商奥本海默分析师安德鲁-尤克纬兹（Andrew Uerkwitz）认为，iPhone的销量将随着明年十周年机型iPhone8的问世而达到顶峰，该系列机型在2018财年的总销量有望达到2
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2023-09-10 20:11:24
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一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点：）计算机性能、内存、磁盘健康、网络）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）map运行时间太长，导致reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等。
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2023-08-10 09:32:31
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目录一、性能优化考虑点1、当前系统结构瓶颈2、了解业务模式3、性能与安全二、系统与Nginx性能优化1、文件句柄2、cpu的亲和配置3、事件处理模型优化4、设置work_connections 连接数5、keepalive timeout会话保持时间6、GZIP压缩性能优化7、proxy超时设置8、高效传输模式9、Linux系统内核层面一、性能优化考虑点当我需要进行性能优化时，说明我们服务器无法满
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2024-04-07 12:49:44
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一、简单聊下redis的瓶颈redis很快。原因是redis的数据是存储在机器内存上的，那么redis在拿数据的时候不会从硬盘上面读取，也就大大减少了IO次数。redis是单线程。在处理网络请求时只有一个线程来处理，也就避免了多线程情况下由加锁之类带来的的cpu处理机消耗。使用多路I/O复用模型。多路指的是多个请求，复用指的是复用同一个线程，采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连
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2023-08-10 13:42:29
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Redis作为NoSQL最受欢迎的数据库之一，在国内市场长期占据Key-Value NoSQL市场的榜首。它的高性能，易用性和提供的常用数据结构极大的简化了开发人员和用户的开发和使用，能够更好更快的构建出客户系统。Redis在使用时也有一些短处，经常遇到的有：没有管控系统。Redis只提供一个存储核心，无论是生存周期管理还是参数配置都需要自己开发。单线程模型，容易卡住。Redis使用了无锁的单线程
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2023-07-21 21:31:58
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瓶颈期”很容易令设计师们手足无措，但事实上，瓶颈期并非不可预见。@Goodmor宁与诸多设计从业者交流探讨后，总结出设计师的六大“瓶颈期”及其应对方法，希望可以帮助更多青年设计师顺利度过 >>> 那么什么是“瓶颈”呢？“瓶颈”就是一种停滞不前的状态；就像瓶子的颈部一样是一个关口，再往上便是出口，如果没有找到正确的方向就有可能一直被困在瓶颈处。不管你从事的是哪一种职业，都需要有一个
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2023-07-21 14:29:00
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技术的瓶颈实际也就是思想的瓶颈。所谓思想的创新，就是理性的延伸。现今，国内几乎无技术所言。我们始终在别人的基础上实施使用功能，创新的精神已经磨灭了。所以，我对中国软件行业的将来感到担忧。应该说一流额人才没有在这个行业中。大家基本都还挣扎在温饱的环境中，所以，创新也是很难的。因为思维的重点不是在技术，而是在金钱。
原创
2009-02-25 09:15:20
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# 解决Redis瓶颈问题的方法
## 简介
在开发过程中，当系统使用Redis作为缓存数据库时，可能会遇到Redis性能瓶颈的情况，导致系统性能下降。本文将介绍如何识别和解决Redis瓶颈问题，帮助开发者优化系统性能。
## 流程概述
下面是解决Redis瓶颈问题的一般流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 识别瓶颈
识别瓶颈 --> 优化R
原创
2024-02-22 06:47:33
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MongoDB是一种开源的面向文档的NoSQL数据库，它以高性能和高可伸缩性而闻名。然而，就像任何其他数据库一样，MongoDB也存在一些可能成为瓶颈的方面。本文将介绍MongoDB的一些潜在瓶颈，并提供相应的代码示例来解决这些问题。
## MongoDB的瓶颈
### 1. 内存限制
MongoDB使用内存来缓存数据和索引，提高读取和查询性能。如果服务器上的数据量超过了可用内存的限制，就可
原创
2023-10-17 08:37:26
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6.2 诊断性能瓶颈有的时候作业的执行时间会长得惊人。想靠猜也是很难猜对问题在哪。这一章中将介绍如何界定问题，找到根源。涉及的工具中有的是Hadoop自带的，有的是本书提供的。系统监控和Hadoop任务在Hadoop的0.20.x版本中，并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法。不过在0.22版本中，CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中。并且可以通
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2023-10-27 19:47:17
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在数据库运维过程中，如果运维不规范，未建立容灾环境并未制定合适的备份策略并备份，在某些极端情况下(比如主机异常断电)，可能导致数据库实例无法启动。此时，怎么尽最大的可能拯救数据？在Oracle中，提供了一些隐含参数或者方法让数据库强制启动，并在捞出数据后重建数据库，或者利用DUL等工具尽可能的进行数据提取。那么在mongodb数据库的运维过程中，遭遇数据库文件损坏，实例无法启动的时候怎么办？我们都
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2023-08-01 13:01:34
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一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
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2024-06-03 19:51:39
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