目录Java实现队列队列的经典题目 1.Java实现队列1.1.概念 队列
：只允许在一端进行插入数据操作，在另一端进行删除数据操作的特殊线性表，队列具有先进先出的特点
：进行插入操作的一端称为
队尾(
Rear)
出队列: 进行删除操作的一端称为
队头（Front） 因为Queue是一个接口，所以不能自己实例化，所以需要通过链表和数组两种方式来实现它，
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2023-08-04 16:42:00
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目前，我们可以通过HUE连接到impala集群来提交SQL，进行一些数据分析和测试验证工作，非常方便，不用再额外配置beeline环境或者在java代码里面通过jdbc调用。但是，在hue上面提交SQL的时候，默认是会提交到default队列上，而线上集群往往都会根据业务设置相应的队列。因此，default上预留的资源一般不会很多，当需要跑一些比较大的SQL的时候，就需要选择相应业务的队列，否则可
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2023-07-26 14:30:10
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# Hive队列科普知识
Apache Hive 是一个用来处理大规模数据的工具，广泛应用于大数据分析。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（称为 HiveQL），使分析师能够方便地进行数据查询和分析。在 Hive 的执行过程中，任务管理和资源分配是保证高效运行的一个关键部分，而 Hive 队列的概念正是为了解决这些问题而引入的。
## 什么是 Hive 队列
Hive 队列是一个资源管理
#设置map端内存,设置的是 Container 的内存上限,运行map和reduce任务的JVM，内存通过mapred.child.java.opts属性来设置，
尽可能设大内存。容器的内存大小通过mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb来设置，默认都是1024M。
通过提高运行任务的容器内存上限，来达到优化目的。
set mapred
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2023-06-27 07:44:43
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1、Hive是Hadoop的一个子项目利用MapReduce编程技术，实现了部分SQL语句。而且还提供SQL的编程接口。Hive推进Hadoop在数据仓库方面的发展。Hive是一个基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构。主要功能：数据的ETL(抽取，转换，加载)工具，数据存储管理，大型数据集的查询与分析能力。Hive定义了类SQL的语言，Hive QL，它允许用户进行和SQL相似的操作。还允许使
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2023-07-12 22:28:03
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菜鸡一只，如果有说错的地方还请大家指出批评！很多人，会有这样的想法：这个东西，很简单嘛，这样这样这样，就可以。当然一部分情况确实是这样的，不过有些时候，让你亲身去做这件事情，你又会觉得完全和想的是两码事，觉得困难重重。没错，我就是这样！我一直觉得hive建表，建库很简单啊！但是老是会忘记命令的具体写法，所以特地开一篇帖子来记录下我这个缺点和相关的sql。 1、数据类型：官网：https:
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2023-07-12 13:59:54
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set hive.vectorized.execution.enabled=false;
set mapreduce.map.speculative=false;
set mapreduce.reduce.speculative=false;
use ads_chpp_dev;
set mapreduce.job.queuename=badm;
set mapreduce.ma
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2024-04-07 21:44:03
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背景 我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2，目前的任务使用Hive SQL构建，分为两种类型：手动任务（临时分析需求）、调度任务（常规分析需求），两者均通过我们的Web系统进行提交。以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列，为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张，我们在调度系统中构建了
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2023-06-12 21:14:51
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1. 两者分别是什么？Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在
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2024-05-26 21:47:36
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文档编写目的Fayson在CDP7.1.1 的使用过程中，发现在使用Hive SQL 中默认无法修改Hive 的资源池，只能提交到defalut 或者 root.hive 队列下，而且显示的提交用户都是hive。这对于一个生产环境中的资源池管理是致命的缺陷，本文主要介绍在CDP7.1.1中如何配置用户的Hive SQL 的资源池队列 测试环境1.操作系统Redhat7.62.CDP DC7.1.1
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2023-07-13 23:27:06
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目录一、基本数据类型二、集合数据类型实例三、类型转换一、基本数据类型HIVEMySQLJAVA 长度例子TINYINTTINYINTbyte1byte有符号整数2SMALINTSMALINTshort2byte有符号整数20INTINTint4byte有符号整数20BIGINTBIGINTlong8byte有符号整数20BOOLEAN无boolean布尔类型，true或者falseTRUE &nb
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2023-09-08 14:57:26
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Hive笔记3：Hive分桶、Hive JDBC目录Hive笔记3：Hive分桶、Hive JDBC一、Hive分桶1、开启分桶开关2、建立分桶表3、往分桶表中插入数据注意：二、Hive JDBC1、启动hiveserver22、新建maven项目并添加两个依赖3、编写JDBC代码一、Hive分桶分桶实际上是对文件（数据）的进一步切分Hive默认关闭分桶作用：在往分桶表中插入数据的时候，会根据
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2023-07-12 21:33:16
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指定是否启用矢量化处理复杂数据类型在 Hive 中，hive.vectorized.complex.types.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化处理复杂数据类型。以下是有关该参数的一些解释：用途： 该参数用于控制是否启用 Hive 的矢量化执行引擎对复杂数据类型（例如结构体、数组、映射等）进行矢量化处理。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。默认值：
# Hive 设定队列的完整指南
在大数据环境中，队列的设定对资源的高效使用至关重要。Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，它允许用户通过 SQL 查询在大型数据集上运行分析。本文将指导你如何在 Hive 中设置队列，并为你提供一个详细的步骤流程以及示例代码。
## 设定流程
以下是 Hive 设定队列的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-09 09:51:39
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Hive提供三种可以改变环境变量的方法，分别是：（1）、修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件；（2）、命令行参数；（3）、在已经进入cli时进行参数声明。下面分别来介绍这几种设定。方法一： 在Hive中，所有的默认配置都在{HIVE_HOME}/conf目录下。里面可以对一些配置进行个性化设定。在hive-site.xml的格式如下：<configu
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2023-09-20 04:50:51
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设置队列Hive中所有MapReduce作业都提交到队列queue1中,对本次启动的会话有效，下次启动需要重新配置hive --hiveconf mapreduce.job.queuename=queue1设置执行引擎set hive.execution.engine=mr;
set hive.execution.engine=spark;控制Hive中map的数量hive.merge.mapfi
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2024-02-02 08:15:27
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# Hive 设置队列
## 概述
在使用 Hive 进行数据分析时，我们经常需要将作业分配到不同的队列中，以便实现任务的优先级管理和资源分配。本文将介绍如何在 Hive 中设置队列，以及每个步骤需要进行的操作和所需的代码。
## 设置队列的流程
下表展示了设置队列的步骤及其对应的操作和代码：
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1. 查看集
原创
2023-09-25 08:35:28
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大数据技术Hbase和Hive详解，今天给大家介绍一下关于零基础学习大数据之HBASE和HIVE是多么重要的技术，那么两者有什么区别呢?下面我们一起来看一下吧。ApacheHive是一个构建在hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce.虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive
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2023-07-13 16:04:42
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Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了在Hadoop分布式存储上对大数据集使用SQL进行查询、修改、管理数据的功能。Hive提供标准SQL功能，包括SQL：2003，SQL：2011和SQL：2016分析功能。Hive的SQL也可以通过用户自定义的函数（UDF），用户自定义聚合（UDAF）和用户自定义的表函数（UDTF）使用用户代码进行扩展。Hive不要求数据存储为某种特定的格式，Hiv
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2023-08-18 23:47:18
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基础设置队列选择yarn队列分配，选择合适的队列进行运行，避免都在同一个繁忙的队列中运行。SET mapreduce.job.queuename=xx;控制mapper&reducer数目合理控制文件切分的各种参数，使Mapper和Reducer数目达到一个合适的值，可以加快处理速度。// HiveInputFormat文件格式
# 文件分割最大大小
set mapreduce.input
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2023-08-30 11:13:11
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