在进行大数据开发过程中，避免不了遇到数据错位的情况，出现数据错位的情况通常处于大数据开发的上游环节，为了保证数据质量需要对Hive表数据进行修复处理，本文由一次真实的Hive数据错位修复经历所启发，在这个基础上总结和扩展数据错位发生场景、数据错位修复思路和修复案例演示demo。
1.前言在进行大数据开发过程中，避免不了遇到数据错位的情况，出现数据错位的情
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2023-07-12 10:59:39
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基本通用的SQL语句Hive数据类型Hive所有的数据类型分为如下四种：列类型整形 INT，当数据范围超过INT时需要使用BIGINT字符串类型 可以使用单引号或双引号来指定，包含VARCHAR和CHAR两种数据类型。时间戳 支持传统的UNIX时间戳可选纳秒的精度日期 DATE小数点联合类型文字浮点类型十进制类型Null 缺少值通过特殊值 NULL 来表示复杂类型数组映射结构体创建数据库，删除数据
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2023-07-21 23:55:18
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hive：对数据的处理（客户端）hive是将类sql（HQL）语句转换成功 mapreduce程序执行的（默认，还可以将hql语句转换为spark程序处理）。
所以hive会将要处理的数据和表、数据库、字段做一个映射（hive的元数据），hive元数据的保存方式就决定了hive的运行、安装模式。hive的安装使用,hive安装模式：1. 嵌入模式：hive自带有 Derby 数据库用来存储元数据。
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2023-08-18 22:55:19
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hive或者MR处理数据，不怕数据量大，就怕倾斜。hive里大表join的时候，数据倾斜就是个很头疼的问题。本博主就遇到了一个真实案例，特意记录下来，有需要的同学可以参考1.查了5个小时还没结束的sql语句set mapred.reduce.tasks = 30;
insert overwrite directory 'xxx'
select
cus.idA,cus.name,addr.bb fr
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2024-02-20 11:18:00
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Hive中数据倾斜的表面原因可能各种各样，但是底层都是一个Reducer的节点计算压力过大，造成某一个节点一直在运算造成的。今天运行SQL的时候，遇到了一次，分享下（由于数据使用公司数据，表名都重新换过，数据量保持不变）表名信息如下，假设有两张表:tmp_user，数据量：267772tmp_user_log,数据量：5,617,310,131初始SQL如下：SELECT /*+mapjoin(a
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2023-08-12 01:46:13
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# 使用Hive进行数据批处理的流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Hive进行数据批处理。下面是整个流程的概述：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[创建表]
B --> C[加载数据]
C --> D[数据处理]
D --> E[输出结果]
```
接下来，我将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代
原创
2023-12-27 09:17:25
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本文可以认为是的读后感，我是按照我理解的语言重新表述了一下而已。海量数据处理的常用方法包括一下几种：1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；2.双层桶划分3.Bloom filter/Bitmap；4.Trie树/数据库/倒排索引；5.外排序；6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 1. 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归
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2024-07-22 21:32:58
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# Hive分层处理数据：从基础到高级
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了一套 SQL 类似的查询语言 (HiveQL) 以方便地进行数据处理。Hive 可以将结构化数据文件映射为数据库表，并提供了用于查询和分析的数据处理能力。使用 Hive 进行分层处理，可以帮助我们更好地管理和组织大量数据。本文将探讨 Hive 的分层数据处理，同时提供实用的代码示例及
Hive调优作用：在保证业务结果不变的前提下，降低资源的使用量，减少任务的执行时间。1、调优须知（1）对于大数据计算引擎来说：数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。（2）Hive的复杂HQL底层会转换成多个MapReduce Job并行或者串行执行，Job数比较多的作业运行效 率相对比较低，比如即使只有几百行数据的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个Job，耗时很长。 原因是 MapReduce 作
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2023-07-20 20:12:16
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Hive 高级应用（四）之 Hive 优化策略1、Hadoop 框架计算特性2、优化常用手段3、排序选择4、怎样做笛卡尔积5、怎样写 in/exists 语句6、设置合理的 maptask 数量7、小文件合并8、设置合理的 reduceTask 的数量9、合并 MapReduce 操作10、合理利用分桶：Bucketing 和 Sampling11、合理利用分区：Partition12、Join
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2023-07-12 19:46:05
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1.含义： Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载(ETL),可以将结构化的数据文件hdfs映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,实现快速MapReduce的统计。使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。适用于离线的批量数据计算。 通过元数据来描述Hdfs上的结
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2023-07-12 20:40:50
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# Python处理Hive数据
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模的结构化和半结构化数据。Python是一种简单易用且功能强大的编程语言，可以方便地与Hive进行交互和处理数据。本文将介绍如何使用Python处理Hive数据，并提供一些示例代码。
## 安装依赖
在使用Python处理Hive数据之前，需要安装一些必要的依赖库。首先，需要安装`pyhive`库，该
原创
2023-07-25 20:57:51
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Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、j
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2023-07-27 16:43:03
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数据倾斜的直白概念：数据倾斜就是数据的分布不平衡，某些地方特别多，某些地方又特别少，导致的在处理数据的时候，有些很快就处理完了，而有些又迟迟未能处理完，导致整体任务最终迟迟无法完成，这种现象就是数据倾斜。针对mapreduce的过程来说就是，有多个reduce，其中有一个或者若干个reduce要处理的数据量特别大，而其他的reduce处理的数据量则比较小，那么这些数据量小的reduce很快就可以完
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2023-07-14 11:55:04
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背景大数据时代,日常工作中经常会处理数以亿计的数据。 笔者近期就遇到了一个十亿级以上的数据排序需求,并输出序号。 如果是小规模数据我们直接使用row_number全局排序就可以了，但是当数据规模达到十亿或者以上时，直接使用row_number肯定是不太现实。 因为全局排序的时候变成了单节点任务，要么超内存，要么就超时。经过几轮调试，问题解决了，并且性能还不错，笔者把处理这个问题的思路与解决方案分享
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2023-07-12 20:42:31
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步骤：启动metastore启动hiveserver2使用beeline进行连接测试，查看地址等是否能够成功连接（确认无误可以跳过）使用python连接
hive（粗暴的文件配置以及完整操作见文末）一.启动hiveserver21.配置mode为http，端口为10001（默认）<property>
<name>
hive.server2.transport.mode<
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2023-06-20 18:47:03
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1. Hive是什么Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案。由于Hadoop本身在数据存储和计算方面有很好的可扩展性和高容错性，因此使用Hive构建的数据仓库也秉承了这些特性。这是来自官方的解释。简单来说，Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口，可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行，这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析，而不必使
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2023-08-31 20:58:40
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一、数据倾斜的定义数据倾斜是指在并行进行数据处理的时候，由于单个partition的数据显著多余其他部分，分布不均匀，导致大量数据集中分布到一台或者某几台计算节点上，使得该部分的处理速度远低于平均计算速度，成为整个数据集处理的瓶颈，从而影响整体计算性能。二、几种数据倾斜的解决方案1、空值引发的数据倾斜在数据采集时，判断导致数据倾斜的key是不是提前过滤掉了。在inner join，也就是使用内连接
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2023-07-24 15:39:43
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# Hive 大数据数据分层处理指南
在大数据处理的过程中，分层处理是一个非常重要的概念。Hive作为一个方便的工具，可以帮助我们对大数据进行分层存储和处理。本文将详细阐述如何实现Hive的数据分层处理，并通过代码示例来帮助刚入行的小白理解整个流程。
## 流程概述
分层处理一般涉及数据的提取、清洗、转换和加载。以下是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-26 06:53:06
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# Hive 数据处理案例
在大数据领域，Hive 是一个数据仓库基础架构，可以通过类 SQL 查询语言(HiveQL)方便地对数据进行分析和处理。本文将以一个实际的案例来介绍 Hive 的使用，并提供相应的代码示例。
## 背景
假设我们有一个电商平台，每天都会有大量的用户购买商品，并且每个购买行为都会被记录下来。我们希望通过分析用户的购买行为，了解用户的偏好，并为用户提供个性化的推荐。
原创
2023-09-04 05:03:00
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