# Hive数据膨胀的探讨与应对方法
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,可以用于数据的存储、处理和分析。然而,很多用户在长时间使用Hive的过程中,发现数据会出现“膨胀”现象。所谓数据膨胀,是指数据存储的体积远超过实际需要,这不仅浪费存储资源,也可能影响查询性能。本文将探讨Hive数据膨胀的原因,并提供相应的解决方案。
## 一、数据膨胀的原因
1. **重复数据**:由于多次数据导            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-14 08:27:06
                            
                                172阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1.Hive表关联查询,如何解决数据倾斜的问题 1)倾斜原因:map输出数据按key Hash的分配到reduce中,由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。(1)key分布不均匀;(2)业务数据本身的特性;(3)建表时考虑不周;(4)某些SQL语句本身就有数据倾斜;如何避免:对于key为空产生的数据倾斜,可以对其赋予一个随机值。2)解            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-02 13:41:09
                            
                                143阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ## Hive中间数据膨胀及解决方法
在使用Hive进行数据处理时,经常会遇到中间数据膨胀的问题。中间数据膨胀是指在Hive作业执行过程中生成的中间数据量迅速增长,导致性能下降,甚至造成作业失败的情况。这种情况通常发生在数据倾斜或者join操作时,会导致某些task处理的数据远多于其他task,从而造成中间数据膨胀的问题。
### 中间数据膨胀的原因
1. **数据倾斜**:在进行数据处理时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-26 03:34:27
                            
                                56阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            表格中数据求和,可以算得上最基本的数据处理方法之一,针对单条件的求和,SUMIF函数是一个经典,今天小编分享10个SUMIF函数的经典用法,工作中常用的全了,收藏吧!先学习SUMIF函数的语法SUMIF函数【用途】对指定范围内符合指定条件的值求和【语法】SUMIF(条件区域,指定的条件,需要求和的区域)用法一:按名称计算销量合计计算F2单元格中指定名称的销售合计;公式:=SUMIF(            
                
         
            
            
            
               info基本信息表 
 user_idnameagegender1henry16男2jack17男3anny18女4candy19女5kate20女 burke21  frank22  ellen23  ken24  mili25 ............   score成绩表 
 user_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-31 23:11:36
                            
                                137阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            数据倾斜的外在表现是执行时间超长。一般发生在group by 或者join操作上,表现为一个或几个reduce一直没办法做完,原因是key分布不均,某个或某几个key的数据特别大。这种情况下,另外有一个解释:数据倾斜。Group by : 
    若group by聚合时,有count(distinct)或sum(distinct),有时会出现数据倾斜的现象。处理办法有两种:a.检查数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-12 18:44:53
                            
                                269阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            超越halcon速度的二值图像的腐蚀和膨胀,实现目前最快的半径相关类算法(附核心源码)。发布时间:2019-03-20 12:32,浏览次数:1259, 标签:halcon我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七:基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法一文,通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关,而且速度也相当的快,当时在被博文的评论            
                
         
            
            
            
            ## Hive数据膨胀的原因和处理办法
### 1. 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于存储和分析大规模数据集。然而,随着数据量的增加,Hive表中的数据可能会膨胀,导致性能下降和资源浪费。本文将介绍Hive数据膨胀的原因以及相应的处理办法,以帮助开发者解决这个问题。
### 2. 数据膨胀的原因
Hive数据膨胀的主要原因是由于数据的冗余存储和过多的分区导致的。下面是H            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-18 18:23:46
                            
                                501阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1、取分区数据时,如果后续需要回刷历史数据,且可以一次取多天的数据,则可以写成 where dt >= ‘start_date’ and dt < ‘end_date’,这样可以根据传入的开始、结束时间取多天的数据,如果只需取一天的数据,则 where dt = ‘start_date’2、做join或left join时一定要检查左表的关联字段是否有null值,如果有则要进行nvl(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-11 10:23:06
                            
                                253阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhang CONTENT热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhangChapter 11.三个物理量2.范式方程3.功4.热力学第一定律5.热容6.理想气体的内能7.理想气体的绝热过程8.卡诺热机9.熵10.热力学第二定律11.自由能和吉布斯函数Chapter 21.麦氏关系2.热容3.可逆的等焓过程4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-15 06:35:18
                            
                                103阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            Hive 膨胀率是指在使用 Hive 数据仓库的过程中,数据的体积突然增加的现象。这种情况如果不加以控制,可能会导致查询性能下降、存储成本上升,甚至系统的稳定性受到影响。因此,妥善解决 Hive 膨胀率问题对业务的持续运转至关重要。
### 问题背景
在一个大型的金融数据处理系统中,我们使用 Hive 作为数据仓库,管理着数 TB 的历史交易数据。随着数据量的不断增加,原本每月新增的数据量仅为            
                
         
            
            
            
            膨胀系数学习笔记膨胀系数(inflation factor)是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一,可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数?膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下,我们用方差膨胀因子(VIF)来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子,表示一个自变量的方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-07 04:11:53
                            
                                115阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            spark08   这就是广播变量,每个executor中复用一份数据,在driver端将数据广播出去,在executor端使用val bd = sc.broadcast(iparr)
val proRDD = accRDD.map(t=>{
  val province = binarySeach(t,bd.value)
  (province,1)
})&n            
                
         
            
            
            
                  目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷,如Spark,Hive,Presto等,因其友好的SQL语法,被广泛应用于各领域分析,公司内部也有优秀的ODPS SQL供用户使用。      主要分为以下三个部分:     第一部分,会引入数据倾斜与数据膨胀问题。     第二            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-26 07:43:00
                            
                                61阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            1 分区表Hive的分区指把大表按需求分散存储到多个目录,每个目录称为该表的一个分区,使用where查询所需的分区。1.1 分区表基本语法1.1.1 创建分区表--创建分区表
create table dept_partition
(
    deptno int,    --部门编号
    dname  string,    --部门名称
    loc    string    --部门位置            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-06-04 23:39:03
                            
                                55阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            背景:   最近系统生产环境上实例表出现快速膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间,在有效数据量并未发生大的变化的情况下,不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面. 通过SQL查表的空间大小:    SELECT relname, age(relfrozenxid) as xid_age, pg_size_pretty(pg_table_s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-25 10:22:21
                            
                                167阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            当你的数据库快速增长的时候,一定需要注意一件事,那就是“表膨胀”。内置的方法是使用VACUUM或者VACUUMFULL来解决表膨胀问题,但是有一些缺点。 [一、什么是表膨胀] PostgreSQL使用多版本模型MVCC。实现的方法和Oracle和MySQL不同,当执行update或者是delete的时,Oracle和MySQL会在undo中维护前镜像,用于实现数据库的一致性(C            
                
         
            
            
            
            1、【for instance】例如,比如,拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气(于轮胎、气球等); 膨胀(使); 通货膨胀(使); 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应,调整,校正(改变…以); 调准(望远镜等),对准,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-30 19:34:30
                            
                                75阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            背景最近处理了几起线上实例表膨胀的问题。表膨胀是指表的数据和索引所占文件系统的空间,在有效数据量并未发生大的变化的情况下,不断增大。PG使用过程中需要特别关注这方面,我们来给大家解析一下表膨胀的原因。表膨胀的直接触发因素是表上的大量更新,如全表的update操作、大量的insert+delete操作等。而我们知道,PG在更新数据时,是不直接删除老数据的。一个update操作执行后,被更改的数据的旧            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-29 13:20:04
                            
                                92阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Hadoop性能优化思路_数据膨胀&数据倾斜MapReduce执行过程基本概念处理流程1. 数据输入2. map过程3. shuffle过程4. reduce阶段数据倾斜数据倾斜的原因数据倾斜的优化办法开启参数数据仓库设计层面join倾斜优化group by倾斜优化multi distinct倾斜优化数据膨胀 MapReduce执行过程基本概念mapreduce是一种适合大数据处理的编程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-05 14:33:14
                            
                                86阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    