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
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
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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pandas对象中的数据可以通过一些内置的方法进行合并：pandas.merge，pandas.concat，实例方法join，combine_first，它们的使用对象和效果都是不同的，下面进行区分和比较。数据的合并可以在列方向和行方向上进行，即下图所示的两种方式：pandas.merge和实例方法join实现的是图2列之间的连接，以DataFrame数据结构为例讲解，DataFrame1和Da
# 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
问题描述现有几千条数据，需要插入到对应的Hive/Impala表中。安排给了一个同事做，但是等了好久，反馈还没有插入完成……看到他的做法是：对每条数据进行处理转换为对应的insert语句，但是，实际执行起来，速度很慢，每条数据都要耗时1s左右。比在MySQL中批量插入数据慢多了，因而抱怨Impala不太好用问题分析首先，必须明确的是，把每条数据处理成insert语句的方式，肯定是最低效的，不管是在
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2023-07-12 09:53:44
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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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近一个月来，主要针对数据仓库的数据融合进行研究工作。尝试使用kettle在hive和数据库之间进行导数据。针对hive上的查询，kettle可以进行的很快，但是针对hive上插入，就变的十分慢。原因主要就是因为hive本身就不知道insert的批量处理，针对独立的hive版本驱动，kettle是没有进行相应驱动的集成，依次会调用独立的insert的插入功能，此时，hive将每一个insert进行m
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2023-09-21 10:14:45
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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
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==> 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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