1.order by与sort by以及distribute by 配合sort by 和cluster by的区别先记结论：order by: 全局排序，全局有序，无论数据量多大，只会有一个reducetask运行，所以当数据量比较大的时候，性能会大打折扣。（手动设置reducetask对其没有影响）sort by: 会根据数据量自动调整reducetask的个数的（hive2.x默认mapre
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2023-10-14 23:17:17
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步mysql中有order by函数，而且是使用频率相当高的一个函数。之前看过一个数据，说计算机25%的工作量都用在排序上面（数据的真伪性没有考证）。从这也就不难看出为什么数据库里order by的操作这么重要了。hive中除了order b
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2023-09-01 13:28:43
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1. order by在hive中order by是进行全局排序的，这也就是说会最后会在一个reduce
中进行统一的排序，所以说使用order by进行全局排序尽量不要对数据量很
大 的表进行全局排序，这样效率会很低，会对进行排序的那一个reduce所在
的节点造成内存压力。
使用order by会受到如下属性的约束：set hive.mapred.mode=nonstrict;
set hiv
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2023-12-09 16:15:35
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## Hive Distribute：分布式数据仓库的工作机制
### 引言
随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始使用分布式计算架构来处理海量数据。在这其中，Apache Hive作为一个数据仓库工具，通过提供SQL风格的查询语言HQL（Hive Query Language）和与Hadoop的兼容性，使得用户能够更高效地对数据进行处理和分析。本文将深入探讨Hive的分布式机制，并提供
# 如何使用Hive中的DISTRIBUTE BY
## 介绍
在Hive中，DISTRIBUTE BY是一种用来对数据进行分布式处理的指令。它可以根据指定的列对数据进行分片，并将具有相同值的行分发到相同的Reducer上进行处理。
在本文中，我将向你介绍如何使用Hive中的DISTRIBUTE BY指令。我将分为以下几个步骤来详细说明整个过程。
## 整体流程
在使用Hive中的DIS
原创
2023-09-22 11:41:34
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当数据量很大时，需要查找一个数据的子集用于加快数据的分析，这种技术就是抽样技术。Hive中，数据抽样分为以下三种：随机抽样；桶表抽样；块抽样；1 随机抽样1）语法结构使用Rand（）和LIMIT关键字得到抽样数据，Distribute和Sort关键字确保数据在mappers和reducers之间高效的随机分布，也可以使用order by rand（）实现，但是性能不好。语法：SELECT * FR
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2023-06-12 20:52:51
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# Hive Distribute By 测试指南
在大数据处理领域，Hive 是一个广泛使用的工具。在 Hive 中，使用 `DISTRIBUTE BY` 子句可以帮助我们根据指定的列将数据分散到不同的 Reducer 中。这不仅能提高查询效率，还能在进行数据处理时保持数据的均匀性。本文将为你提供关于在 Hive 中使用 `DISTRIBUTE BY` 的详细步骤。
## 流程概述
在进行
原创
2024-08-16 10:08:14
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# 分布式计算之hive distribute by 列
在大数据领域，分布式计算是一个非常重要的概念。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言，使用户可以方便地处理存储在Hadoop上的大规模数据。在Hive中，使用`distribute by`可以根据指定的列将数据进行分布式处理，提高计算效率。
## distribute by的作用
在Hive中，`d
原创
2024-03-01 07:41:00
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1.分区排序（Distribute By） Distribute By： 类似 MR 中 partition， 进行分区， 结合 sort by 使用。 注意， Hive 要求 DISTRIBUTE BY 语句要写在 SORT BY 语句之前。 对于 distribute by 进行测试， 一定要分配多 reduce 进行处理， 否则无法看到 distribute by的效果。 案例实操： （1）
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2023-09-01 16:12:29
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hive数据类型基本数据类型常用的 ：INT BIGINT DOUBLE STRING集合数据类型STRUCT: struct(street:string,city:string)
MAP: map(string,int)
ARRAY: array(string)**注意：**我们在导入数据是一行一行导入，因此我们需要额外的字段来匹配文件中的字符字段解释：row format delimited
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2023-12-21 22:01:49
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Hive的order by、sort by、distribute by和cluster by 文章目录Hive的order by、sort by、distribute by和cluster by作用order bysort bydistribute bycluster by示例准备测试数据order bysort bydistribute bycluster by 作用order by只产生一个r
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2023-11-03 05:52:02
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# 实现"Hive distribute by"合并文件的方法
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title Hive distribute by 合并文件流程图
section 安装和配置Hive
安装Hive: 2021-10-01, 2d
section 创建表
创建表结构: 2021-10-03, 1d
sect
原创
2024-06-13 05:21:58
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连接： 1. order by
Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的，会对查询的结果做一次全局排序，所以说，只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理（不管有多少map，也不管文件有多少的block只会启动一个reducer）。但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行。
# 如何实现 Hive 中的“distribute by rand”用于处理 Join
在大数据处理的场景中，Hive 是一个强大的工具，用于执行 SQL 查询以处理海量的数据。当我们需要将两个或更多的表进行 Join 操作时，选择合适的分发策略非常重要，特别是在性能和资源利用方面。本文将详细介绍如何使用 Hive 中的 `DISTRIBUTE BY RANDOM` 来处理 Join 操作，并呈
原创
2024-09-17 04:25:35
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hive的分区排序 需求：对插入的数据分组，并且排序 案例实操： （1）先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。 hive (default)> set mapreduce.job.reduces=3; hive (default)> insert overwrite local directo ...
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2021-08-31 19:14:00
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# 实现“hive distribute by 合并小文件”教程
## 概述
在Hive中，当我们使用`distribute by`语句时，会导致产生大量小文件，这对于后续处理可能会造成性能问题。因此，我们需要对这些小文件进行合并，以提高查询效率。
本文将向您介绍如何通过Hive来合并小文件，并展示整个过程的步骤和相应的代码示例。
## 整个过程流程
下表展示了整个过程的步骤：
| 步骤
原创
2024-06-27 04:05:04
187阅读
# 解决Hive数据倾斜问题的方法
## 1. 理解问题
在使用Hive时，数据倾斜是一个常见的问题，当数据在进行shuffle过程中，某些分区或者key的数据量远远大于其他的分区或者key，导致计算速度变慢。为了解决这个问题，我们可以使用“distribute by”来进行数据分发，使数据在reduce阶段均匀分布，提高计算效率。
## 2. 解决方法
下面是解决Hive数据倾斜问题的流
原创
2024-05-16 05:48:55
116阅读
# Hive小文件合并distribute by
在使用Hive进行数据分析的过程中，我们经常会遇到一个问题，就是当数据量过大时，会产生大量的小文件。这种情况下，对数据的查询和处理会变得非常低效。为了解决这个问题，我们可以使用Hive的`distribute by`功能来合并小文件，提高查询效率。
## 什么是小文件问题？
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，文件被分割为多个块（bl
原创
2024-01-11 10:15:48
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目录简述Hive工作原理hive 内部表和外部表区别创建表格导入数据练习1创建表格导入数据练习2下面是hive基本练习，持续补充中。简述Hive工作原理hive是基于hadoop，可以管理hdfs上的数据的工具，它本质上是执行MapReduce程序，只是使用了类sql语句更加方便开发，hive驱动器会将类sql语句转换成MapReduce的task来执行，因此执行速度会比较慢。hive的核心是驱动
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2023-07-05 13:59:44
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数据倾斜 在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将
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2023-08-24 22:38:59
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