接上篇第9章的9.3.10：Hive第四天：Hive函数、Hive压缩配置、Hive文件存储格式、Orc与Parquet、Hive企业级调优、Hive大小表Join、MapJoin、GroupBy、行列过滤去重统计、动态分区调整9.4数据倾斜 9.4.1合理设置Map数 9.4.2小文件进行合并 9.4.3复杂文件增加Map数 9.4.4合理设置Reduce数 9.5并行执行 9.6严格模式 9.
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性能调优的方式为什么都说性能优化这项工作是比较难的，因为一项技术的优化，必然是一项综合性的工作，它
在运行Hive Sql时，有时候Hive本身的优化机制，是不启动MapReduce任务，可以快速实现查询，但是有时候也会因为这种机制，造成查询时间过长，这时我们可以添加一个参数，强制使Hive转MapReduce任务执行。set hive.fetch.task.conversion = none;在执行Sql前，先执行即可。...
原创
2023-10-13 10:11:23
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目录前提条件数据准备探讨HQL是否转为MapReduce程序执行1.设置hive.fetch.task.conversion=none2.设置hive.fetch.task.conversion=minimal3.设置hive.fetch.task.conversion=more前提条件Linux环境下安装好Hive，这里测试使用版本为：Hive2.3.6创建hive表hive> creat
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2023-10-26 06:26:24
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开启union all并行参数hive
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现“开启union all并行参数hive”。下面我将为你提供整件事情的流程，并告诉你每一步需要做什么，以及需要使用的每一条代码及其注释。
步骤 | 操作 | 代码 | 注释
-------|-------|--------|--------
1 | 进入Hive命令行终端 | hive
原创
2024-02-07 08:15:09
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MapReduce整体处理过程MapReduce是一种计算引擎，也是一种编程模型。MapReduce提供了两个编程接口，即Map和Reduce，让用户能够在此基础上编写自己的业务代码，而不用关心整个分布式计算框架的背后工作。这样能够让开发人员专注自己的业务领域，但如果发生Map/Reduce业务代码以外的性能问题，开发人员通常束手无策。 MapReduce会经历作业输入（In
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2023-08-18 22:59:00
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Mapreduce的过程整体上分为四个阶段：InputFormat 、MapTask 、ReduceTask 、OutPutFormat，当然中间还有shuffle阶段 读取（InputFormat）:我们通过在runner类中用 job.setInputPaths 或者是addInputPath添加输入文件或者是目录（这两者是有区别的）默认是FileInputFor
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2023-06-12 20:27:58
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包括Mapper（Mapper类)阶段和Reducer(Reducer类)阶段，其中Map阶段和Reduce阶段都包含部分Shuffle阶段工作。 Map阶段block块切分成多个分片，每个输入分片会让一个map进程来处理任务: i. 初始化: 创建context，map.class实例，设置输入输出，创建mapper的上下文任务把分片传递给 TaskTrack
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2023-07-06 21:55:40
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MapReduce，作为Hadoop的原生计算引擎，在早期的大数据市场当中，无疑是得到重用的，而后面随之而来的Spark开始逐渐侵占市场，MapReduce似乎走向末没落。但是从本质上来说，Spark也源自MapReduce思想。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲MapReduce算法入门解析。Hadoop中的MapReduce在大规模数据处理时，MapReduce在三个层面上的基本构思如何对
PS：实操部分就省略了哈，准备最近好好看下理论这块，其实我是比较懒得哈！！！<?>MapReduce的概述MapReduce是一种计算模型，进行大数据量的离线计算。MapReduce实现了Map和Reduce两个功能：其中Map是滴数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键——值对形式中间结果。其中Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约（分类和归纳），以得到最终结果。&
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2024-03-22 13:58:33
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一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示： 整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的
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2023-08-18 22:26:54
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1.MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型.是由Google提出的,主要是解决海量数据的计算。MapReduce主要分为两个阶段:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()即可实现分布式计算.2.MapReduce实现流程3.MapReduce原理解析:1.阶段是Map阶段: 1.1 读取HDFS中的文本.将每一行都解析成一个个<k,v&
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2023-07-20 19:58:46
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1：最简单的过程： map - reduce2：定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（优化） map - combin(本地reduce) - partition - reduce 基本上，一个完整的mapreduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面
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2023-07-12 18:46:42
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文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
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2023-12-06 23:54:31
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MapReduce过程 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架，它由两个阶段组成：map阶段和reduce阶段。在map阶段中： 首先读取HDFS中的文件，每个文件都以一个个block形式存在，block中的数据会被解析成多个kv对，然后调用map task的map方法；map方法对接收到的k
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2023-09-08 11:47:00
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mapreduce 和hive 的区别首先： 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
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2024-08-17 17:23:51
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MapReduce定义MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖
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2023-08-18 23:26:13
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Hive 常见面试题总结：1、Hive的HSQL转换为MapReduce的过程？1、HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树2、请说明hive中 Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute
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2023-07-14 23:38:25
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之前我们说过了MapReduce的运算流程，整体架构方法，JobTracker与TaskTracker之间的通信协调关系等等，但是虽然我们知道了，自己只需要完成Map和Reduce 就可以完成整个MapReduce运算了，但是很多人还是习惯用sql进行数据分析，写MapReduce并不顺手，所以就有了Hive的存在。首先我们来看看MapReduce是如何实现sql数据分析的。MapReduce实现
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2023-07-14 12:52:40
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# HIVE 并行
## 1. 引言
在大数据处理领域，Hadoop是一种被广泛使用的分布式计算框架。而在Hadoop生态系统中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种查询和分析大规模数据的方式。Hive是基于SQL的，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统HDFS上，并通过MapReduce进行处理。然而，随着数据量的增加，单一MapReduce任务的执行
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2023-09-07 18:42:21
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