Hive优化与数据倾斜a.优化：
1.使用mapJoin功能，默认为打开状态
2.创建表的时候，采用分区表和分桶表，可以避免全表扫描，加快速度
3.采用行列过滤，join where 改为 先where再join
4.小文件方向：
-- JVM重用，重用次数10~20次
-- conbineHiveInputformat合并小文件，可以减少mapTask数量
--
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2023-10-24 08:14:16
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# Hive File Merge 教程
在大数据处理环境中，Hive 是非常常用的数据仓库工具。由于 Hive 在处理数据时会生成多个小文件，尤其是在执行了大批量的数据插入或更新操作后，这些小文件会影响查询性能。因此，合并这些小文件（即文件合并）是非常有必要的。本文将介绍如何在 Hive 中实现文件合并，并提供详细的步骤和代码示例。
## 文件合并流程
以下是Hive文件合并的基本流程概述
环境宿主机：Windows 10 64_bit虚拟机：VMware pro 12
CentOS 7.5 64_bit（3台：1个master、2个slave）Hadoop-2.6.5MariaDB-5.5.60Hive 1.2.2ssh工具：SecureCRT 7.3目录0、DML----0.0 load-加载文件到表中----0.1 insert-插入数据----|----0.1.0 从查
最近对java中File进行了一波复习，进行了一些总结。首先是字段（也就是类的成员变量）File类中的字段一共有4个，都是有关分隔符的，分别是与系统有关的路径分隔符 pathSeparator //String类型此字符用于分隔以路径列表形式给定的文件序列中的文件名。也就是";" pathSeparatorChar //Char类型这个就是上面的Char形式与系统有关的默认名称分隔符 separa
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2023-07-11 17:54:17
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# 如何实现Python文件合并
## 概述
在Python中，我们可以通过一些简单的操作来合并多个文件，使其合并成一个文件。这个过程需要一些基本的Python知识和操作。下面我将为你详细介绍如何实现Python文件合并的方法。
## 流程
首先，让我们通过一个表格展示整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 打开所有需要合并的文件 |
| 2 | 读取每个
原创
2024-03-05 04:02:10
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# Hive Merge: 将数据的合并处理与分析简化
数据仓库建设中的数据抽取环节，常常需要增量抽取业务库数据。但业务库数据不是一层不变的，会根据时间发生状态变更，那么就需要同步更新变化数据到HIVE中。过去在Oracle上做数据仓库时，可以使用merge的方法合并新老数据。但hive中没有该功能，本文旨在通过sqoop抽取后，自动实现数据合并。
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2020-04-07 18:00:00
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前言目前仅在一家公司做过大数据相关，也不太清楚其他公司情况。东家这常用的大数据离线处理基本就是sqoop导入到hive中，然后使用spark或者hive计算出结果再导出到oracle中。很多情况下是把oracle中整个表或者某个时间条件的筛选出来的数据整个删掉，再把最新的这部分数据全部导数回到oracle中。目的很多时候全部删除在全回导是一个很耗时的处理，特别是有时候计算出来的数据需要对比元数据需
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2024-08-26 10:16:28
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使用JOIN特性优化性能由低到高依次为 Reduce端的JOIN < Map端的JOIN < Map端分桶表的JOIN < SMBReduce端JOIN需要Shuffle过程Map端JOIN，适用于一个大表和一个小表的JOIN，小表数据放入内存。大表去内存中查找与之匹配的小表数据，进行连接。 要求内存足够覆盖小表数据，需要设置以下参数。set hive.auto.convert.
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2023-11-09 14:19:38
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文章目录一、 控制hive任务中的map数:如何合并小文件，减少map数？如何适当的增加map数?二、 控制hive任务的reduce数：1. Hive自己如何确定reduce数：2. 调整reduce个数方法一3. 调整reduce个数方法二4. reduce个数并不是越多越好；5. 什么情况下只有一个reduce；三、 hive参数调优1. Map Reduce数量相关2. 执行计划相关3.
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2024-08-23 15:18:39
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Linux系统是一种自由和开源的操作系统，广泛应用于各种设备和服务器中。在Linux系统中，有一个非常强大的命令行工具叫做“redcap”。
通过redcap命令，用户可以合并两个文件，这对于文件比较或者文件处理非常有用。在Linux系统中，有几种方法可以将两个文件合并成一个文件，今天我们就来讨论一下如何使用redcap命令来合并两个文件。
在Linux系统中，使用redcap命令合并两个文件
原创
2024-04-07 09:53:57
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# Hive 数据合并（Merge）完整指南
## 引言
Hive 是一个用于大规模数据处理的数据仓库软件，它构建在 Hadoop 之上。尽管 Hive 主要用于批处理，但有时我们需要对数据进行合并，以减少数据冗余或更新某些记录。本文将从基本流程入手，逐步教会你如何在 Hive 中实现数据的合并（merge），并为每个步骤提供相应的代码示例和注释。
## 流程概述
下面是实现 Hive 数
原创
2024-10-25 04:04:14
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一、Hive数据1.数据展示 数据来源：KingCountry数据集 数据解释：longtitude double类型：经度，latitude double类型：纬度 2.实现目标 &n
一、Hive基本概念1.1 hive是什么hive是基于hadoop的一个数仓分析工具，hive可以将hdfs上存储的结构化的数据，映射成一张表，然后让用户写HQL(类SQL)来分析数据tel up down
1383838438 1345 1567
1383838439 5345 156
==> 什么是parquet Parquet 是列式存储的一种文件类型 ==> 官网描述： Apac
MERGE的定义MERGE关键字是一个神奇的DML关键字，它能将INSERT，UPDATE，DELETE等操作并为一句，根据与源表联接的结果，对目标表执行插入、更新或删除操作。MERGE的语法MERGE INTO target_tableUSING source_tableON conditionWHEN MATCHED THEN operationWHEN NOT MATCHED
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2024-02-28 11:11:14
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hive整合iceberg 1.6 Hive与Iceberg整合 Iceberg就是一种表格式，支持使用Hive对Iceberg进行读写操作，但是对Hive的版本有要求，如下：
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2022-11-09 14:43:00
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Hive 高阶开发 中的自定义函数的开发，涉及UDF UDAF 以及UDTF
Hive中编写自定义函数自定义函数有三类
UDF
UDAF
UDTFHive中编写UDF函数的方式Hive有两个不同的接口编写UDF程序。一个是基础的UDF接口，一个是复杂的GenericUDF接口。
01.UDF
重写 evaluate
2.Generi
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2023-07-12 09:59:28
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Hive 桶对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连
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2023-09-20 04:44:30
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