在用Excel做表格时为何很卡如果簿本身并不大，估计是该工作有一些数式，数组公式会表格的计算速度。鉴定方法是在EXCEL中按“工具－选项”，在弹出窗口中选择“重新计算”选项卡，将其中勾选“手工重算”，确定。如果这样更改后不再卡了，就是数组公式引起的。excel太大，运行缓慢该怎么办肯定有用，就怕你不肯加分。那就是。。。换新电脑excel在进行筛选操作时，运行特别慢是什么原因？你在筛选计算时，如果造
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2024-01-29 03:11:37
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(x^2 + (9/4)y^2 + z^2 - 1)^3 - x^2z^3 - (9/80)y^2z^3 = 0有人留言说这第一个3D图的参数有误，那么我在编辑一下：那天看到笛卡尔的情书，于是想看看有没有加强版的爱心图，就发现了某位大侠用mathmatica画出来的这张图。好像很多人蛮喜欢的，那把最原始的故事发上来：笛卡儿，１７世纪时出生于法国，他对于后人的贡献相当大，他是第一个发现直角坐标的人，
调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2023-07-12 09:55:19
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# Hive中的笛卡尔积（Cartesian Join）
在数据处理和分析中，我们经常需要结合来自不同表的数据。笛卡尔积（Cartesian Join）是一种常见的 SQL 操作，它将两个表中的所有记录组合在一起。然而，需要注意的是，这种操作导致结果集的行数迅速增加，尤其是当每张表中的行数非常大时。本文将带你通过步骤逐步了解如何在 Hive 中实现笛卡尔积连接，并给出每一步的代码示例及注释。
# 如何实现“hive left join 笛卡尔”
## 1. 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建两个表（表A和表B）用于左连接 |
| 步骤二 | 使用左连接将表A和表B连接起来 |
| 步骤三 | 如果需要笛卡尔积，可以在左连接的基础上再进行一次笛卡尔连接 |
## 2. 代码示例
### 步骤一：创建表A和表B
```sql
-
原创
2024-06-16 03:22:44
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在大数据处理领域，Hive SQL 是一种流行的工具，而涉及到的“笛卡尔积”（Cartesian Product）问题常常让开发者头疼。笛卡尔积发生在两个或多个表连接时，尤其是没有合理的条件过滤，结果可能会产生巨大的数据集，导致性能下降或内存不足的问题。本文将为你深入讲解如何解决 Hive SQL 中的笛卡尔积问题，涵盖了多个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
# Hive中的内连接与笛卡尔积概述
在大数据处理场景中，Hive是一种常用的数据仓库工具，基于Hadoop，为用户提供了类SQL的查询接口。Hive支持各种类型的连接，其中内连接和笛卡尔积是比较基础的概念。本文将对此进行详细介绍，并提供相应的代码示例。
## 内连接（Inner Join）
内连接是连接操作中最常见的一种。在内连接中，只有在两个表中都有的记录才会被返回。假设我们有两个表：`
原创
2024-10-29 06:37:56
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05_SparkCore的调优SparkCore的调优的一般方向1、避免重复创建RDD2、尽可能复用同一个RDD3、对多次使用的RDD进行持久化sc..cache()或者sc.persist() :前者缓存，后者参数可选放到内存或者磁盘中4、尽量避免使用shuffle类算子Broadcast与map进行join5、使用map-side预聚合的shuffle操作6、使用高性能的算子7、广播大变量*
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2024-09-03 07:43:01
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# Hive Join 获得笛卡尔积
在大数据的处理和分析中，Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，使用户能够以类 SQL 的方式查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据。当我们在 Hive 中执行 JOIN 操作时，获得笛卡尔积的情况时有发生。本文将通过流程图和示例代码来详细讲解如何在 Hive 中实现笛卡尔积，以及何时应该谨慎使用这种操作。
## 笛卡尔积的概念
join 一共有四个 左右 内外join inner joinleft join outer joinright join outer joinfull join &n
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2024-06-02 18:41:16
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数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。总结笛卡尔积select * from Student b , Score a想必写这句select * from tablea ,tableb where tablea.id=tableb.id sql肯定有人写过无数次了吧，肯定还是有人会这样写，并且依然没有看出问题，select * from
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2024-02-19 19:35:43
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理解笛卡尔集笛卡尔集是积集合的一种,假设A和B都是集合，A和B的笛卡尔用A X B来表示，是所有有序偶（a,b）的集合，其中a属于A，b属于B。A X B={（a,b)|a属于A且b属于 B} ,则AXB所形成的集合就叫笛卡尔集。SQL查询语句有很多使用到笛卡尔集概念的例子，比如 from A,B left join C on A.id=C.aid and B.id=C.bid这样的语句
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2023-12-14 10:47:25
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sql 各种 Join用法详解在关系代数中，连接运算是由一个笛卡尔积运算和一个选取运算构成的。首先用笛卡尔积完成对两个数据集合的乘运算，然后对生成的结果集合进行选取运算，确保只把分别来自两个数据集合并且具有重叠部分的行合并在一起。连接的全部意义在于在水平方向上合并两个数据集合（通常是表），并产生一个新的结果集合，其方法是将一个数据源中的行于另一个数据源中和它匹配的行组合成一个新元组。SQL提供了多
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2023-11-12 16:52:22
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在使用hive过程中遇到这样的一个异常： FAILED: ParseException line 1:18 Failed to recognize predicate 'a'. Failed rule: 'kwInner' in join type specifier 执行的hql语句如下： [root@javachen.com ~]# hive -e 'select a.* from t
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2023-09-21 08:37:45
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# 如何在 Hive SQL 中实现 Join 造成笛卡尔积
在数据分析和数据库管理中，笛卡尔积是一个我们需要密切注意的概念。当我们在多个表之间使用 JOIN 语句时，如果没有适当的条件限制，就可能会产生笛卡尔积。这将导致数据量急剧增加，使查询变得非常低效。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你理解和实现 Hive SQL 中的笛卡尔积。
## 整体流程
下面是实现 Hive SQL 中组合操
我在实际使用时，设置了set hive.mapred.mode=nonstrict; 但是依旧报错。最后只好全部改成了inner join，这样子写起来很费劲。 而且最后算出来的数据跟网上的实例不太一样，不知道是什么原因？=============================摘要： 在使用hive过程中遇到这样的一个异常： FAILED: ParseException line 1:18
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2023-11-02 11:14:40
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目录一、join1、概述2、案例二、查询和排序1、having2、排序三、beeline1、概述2、步骤四、文件格式1、概述2、orc五、基本架构六、优化1、Fetch值修改2、map side join3、启用严格模式4、JVM重用一、join1、概述在Hive中，同MySQL一样，提供了多表的连接查询，并且支持left join，right join，inner join，full outer
# 项目方案：解决Hive Join中如何绕开笛卡尔积的问题
## 背景
在Hive中进行Join操作时，如果不谨慎，很容易出现笛卡尔积（Cartesian Product）的情况，导致查询结果不准确且效率低下。为了提高查询效率，我们需要找到一种方案来绕开笛卡尔积。
## 解决方案
### 1. 使用Join条件
在进行Join操作时，一定要明确指定Join的条件，避免没有明确关联条件的表进行
原创
2024-05-28 06:39:54
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一、基础查询1.语法1.1查询列表可以是：表中的字段、常量值、表达式、函数1.2查询的结果是一个虚拟的表格2.查询表中的单个字段select 查询字段 from 表名;3.查询表中的多个字段select 查询字段,字段名，字段名... from 表名;select *from 表名;4.查询常量值select 常量;select 字符串;5.查询表达式select 表达式; --如100*986.
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2023-10-24 08:38:51
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在这篇博文中，我将整理有关 MySQL 中“笛卡尔 Join”问题的解决方法。笛卡尔 Join 是一种特殊的连接方式，它通常会造成不必要的数据冗余，影响系统性能，因此我们需要深入了解其背后的原理及有效的解决方案。
### 协议背景
在早期的数据库设计中，由于对数据建模和查询的理解不足，笛卡尔积（Cartesian Product）经常发生。这种现象通常出现在没有合理添加连接条件的情况下，导致两
