今天遇到一个Hive的问题，如下hive sql：select f.a,f.b from A t join B f on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802) 该语句中B表有30亿行记录，A表只有100行记录，而且B表中数据倾斜特别严重，有一个key上有15亿行记录，在运行过程中特别的慢，而且在reduece的过程中遇有内存不够而报错。为了
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2024-08-22 22:17:43
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map 结构1. 语法：map(k1,v1,k2,v2,…) 操作类型：map ，map类型的数据可以通过'列名['key']的方式访问案例： select deductions['Federal Taxes'],deductions['State Taxes'],
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2023-05-18 14:02:24
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概述MAP：MAP包含key->value键值对，可以通过key来访问元素。比如”userlist”是一个map类型，其中username是key，password是value；那么我们可以通过userlist['username']来得到这个用户对应的password；操作实例1、创建表hive> create table map_test(id string,perf map<
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2023-06-07 14:36:56
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Hive 数据类型数据类型中最常用的是基本数据类型中的 INT、BIGINT、BOOLEAN、DOUBLE以及STRING。基本数据类型对于 Hive 的 String 类型相当于数据库的 varchar 类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储 2GB 的字符数。集合数据类型Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARR
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2023-08-18 15:34:24
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HIVE如何校验map数据 内容目录HIVE如何校验map数据一、描述二、思路三、实现：实现方法1:实现方法2改进 在数据校验中，一般会进行checksum，即比较变换前后的hash值的和是否相同，再不考虑哈希碰撞的特别情况下，如果checksum的结果一致，就可以认为变更的结果是无误的。但是hash只能对一些基本数据类型使用，对于map等类型来讲，其实并不太准确，那么如何进行map类型check
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2023-10-23 10:10:30
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笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。1 Hive Common Join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shu
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2024-06-17 19:52:06
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Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）一、Map Join作用及原理作用简单来说，在Map阶段进行join，而不是Common Join那样在Reduce阶段按照join列进行分发后在每个Reduce节点上进行join，一来省去Shuffle这个代价昂贵的阶段，二来不需要分发也就没有倾斜的问题。ps：关于Shuf
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2023-09-15 20:48:22
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HIVE中map类型操作前言今天写了一下hive中map类型字段，如何在原有基础上在增加新的值。1.建表代码如下（示例）：create table aa_test(
name string,
age int,
source map<string,string>
)
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by '\t'
collection ite
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2023-08-15 22:26:56
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map和reduce 个数的设定 （Hive优化）经典 一、 1. 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.
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2024-08-22 16:12:37
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# 如何在 Hive 中实现 Map 类型
在大数据开发中，Hive 作为一种数据仓库工具，广泛用于查询和分析大规模数据。Map 类型是一种非常有用的复杂数据类型，它允许我们以键值对的形式存储数据。这对于高效地处理无模式的数据尤其有用。本文将逐步指导你如何在 Hive 中实现 Map 类型的数据。
## 整体流程
以下是实现 Map 类型 Hive 所需的步骤：
| 步骤 | 描述
利用Spark往Hive中存储parquet数据，针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题？为了更好的说明导致问题的原因、现象以及解决方案，首先看下述示例： -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表
CREATE EXTERNAL TABLE `t1`(
`id` STRING,
`map_col` MAP<STRING, STRING&
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2024-07-26 13:07:22
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map/reduce数量的多少是如何决定的？input目录下文件的大小和数量决定map任务的数量a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）
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2023-05-23 14:42:04
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一、控制Hive中Map和reduce的数量
Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。
除了要控制数据量和Hive生成的Job的数量外，也要根据实际情况调节map和reduce的数量。
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2023-07-17 22:55:43
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一、 控制hive任务中的map数:1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.&
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2023-08-29 17:01:30
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--首先进行一些基础配置设置：SET mapred.job.queue.name=queue3;SET hbase.client.scanner.caching=5000;SET hbase.zookeeper.quorum=datanode06,datanode07,datanode08;SET zookeeper.znode.parent=/hbase;--然后对hbase的表建立外部表：CR
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2014-11-26 18:10:00
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今天遇到一个Hive的问题，如下hive sql：select f.a,f.b from A t join B f on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802) 该语句中B表有30亿行记录，A表只有100行记录，而且B表中数据倾斜特别严重，有一个key上有15亿行记录，在运行过程中特别的慢，而且在reduece的过程中遇有内存不够而报错。为了解决用户的这个问题，考虑使用m
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2024-02-20 11:45:36
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文章目录1.MapTask的数量决定2.如何来调整MapTask的数量2.1 增加map的数量 : 调小maxsize (要小于blockSize才有效,比如100byte)2.2 减少map的数量 : 调大minSize （要大于blockSize才有效，比如250M）2.3生产中一般不调整，但是要知道原理。3. ReduceTask的数量决定3.1 在执行hive shell的时候可以看到下
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2023-07-12 20:40:40
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map数计算方式long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,
long maxSize) {
return Math.
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2023-09-03 00:55:42
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目录# 集合函数 Collection Functions# 日期函数 Date Functions# 条件函数 Conditional Functions# 相关文章# 集合函数 Collection Functions ## size(Map<K.V>)返回结果：返回Map中的元素个数返回类型：int* select size(str_to_map('k1: v
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2023-07-12 21:43:23
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Hive的定义 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。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。MR job的执行过程 一个InputSplit输入到map，会
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2024-05-29 10:30:59
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