文章目录优化点1. 抓取机制2. 本地模式 mapreduce (小文件10倍性能的提升)Join查询优化（重点记住）4. group by 优化： map端聚合 （预聚合+负载均衡）（重点记住）5. MapReduce引擎并行度调整6. 执行计划7. 并行执行8. 严格模式_ 推测执行总结 Hive优化的前提是：你先了解清楚MapReduce这个知识点，了解Map;shuffle;Reduce
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2023-08-18 22:23:16
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❝ 今日格言：让一切回归原点，回归最初的为什么。
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本篇讲解 Mysql 的「主键」问题，从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识，并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。一、为什么需要主键数据记录需具有「唯一性」(第一范式)数据需要关联 「join」数据库底层索引用于检索数据所需以下废话连篇，可以直接跳过到下一节。“「信息
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2024-06-24 22:12:03
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# Hive Left Join 和 Group By 连用：深入解析与实践
在大数据处理领域，Hive 作为一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供了丰富的 SQL 功能，使得我们能够方便地进行数据查询和分析。本文将重点探讨 Hive 中的 `LEFT JOIN` 和 `GROUP BY` 操作，并结合实际代码示例，帮助读者更好地理解和应用这两种操作。
## 基本概念
### LEFT
原创
2024-07-25 06:50:45
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概念引入MRR(Multi-Range Read) 处理思路：空间换时间，化随机读为顺序读，优化通过二级索引检索回表的性能问题MySQL中，索引是B+ tree，在叶子节点中，数据是逻辑有序的，如主键索引中，是按照主键列有序排列，而二级索引中，是按照索引列进行有序排列，而二级索引的叶子节点存储的是索引列和主键值，索引列是有序的，此时主键值却不一定是有序的，往往是无序的，此时通过索引列定位到主键值，
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2024-02-11 21:10:24
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join 是 SQL查询中很常见的一种操作，具体来讲有join，left join, right join，full join等很多形式。具体的原理如下图所示。但其中最常见的还是使用left join 。本文代码在mysql和hive中均测试通过，代码本身难度和长度都不大，我准备了测试数据的mysql和hive代码，如果觉得有必要，你可以在后台回复“left”获取，方便自己修改和练习。 left
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2024-03-10 16:20:41
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Hive是一个用于大数据处理的开源数据仓库工具，它可以方便地进行数据查询和分析。在Hive中，我们经常需要使用JOIN操作来连接多个表，以便进行更复杂的查询。而在某些情况下，我们还需要在JOIN操作中使用子查询来满足特定需求。
本文将以一个实际问题作为例子，介绍在Hive中如何使用LEFT JOIN和子查询来解决问题。
假设我们有两个表：表A和表B。表A中存储了某个公司的员工信息，包括员工ID
原创
2023-12-18 12:53:28
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# 如何在 Spark 中实现 Left Join
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的选择。当您需要将两个数据集（DataFrame）合并在一起时，Join 操作是必不可少的。本文将引导您完成如何在 Spark 中实现 Left Join 的全过程，从流程、代码示例到结果展示。
## 工作流程
我们将通过以下步骤来实现 Left Join：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 04:50:19
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# Python 中的左连接（Left Join）详解
在数据处理和分析中，连接操作是十分常见的。特别是当你在处理来自不同数据源的数据时，理解连接操作的方式尤为重要。在本文中，我们将探讨 Python 中的左连接（Left Join），并提供示例来帮助理解这一操作。
## 什么是左连接？
左连接是一种数据库操作，主要用于将两张表中的数据按照某个共同的字段进行合并。在左连接中，左侧表中的所有记
原创
2024-09-26 09:10:59
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此教程中关于Hive的优化，皆是基于Hive2.x的版本，对于Hive1.x旧版本的优化机制不再复述（新版本已改善或变更）。另外新版本中默认为开启状态的优化配置项，在工作中无需修改，也不再复述。一、HDFS副本数配置项：dfs.replication （ HDFS）介绍：文件副本数，通常设为3，不推荐修改。二、CPU配置查看CPU线程数grep 'processor' /proc/cpuinfo
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2023-06-19 15:52:21
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（一）优化策略根据实际使用情况，hive有很多优化策略，如：1，列裁剪 ：无需显示的列裁剪掉。实现列裁剪需设置：hive.option.cp=true. 2，分区裁剪： 通过加入where partition条件来进行分区裁剪,实现分区裁剪需设置hive.optimize.pruner=true. 3.jion in：尽量将jion表中列较少的表放在jion前面。因为join操作reduce阶段，
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2024-02-20 10:49:44
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# MySQL 多表 Left Join 详解与代码示例
在数据库操作中，`LEFT JOIN`（左连接）是一种常用的连接方式，用于将两个或多个表中的行进行合并。本文将详细介绍 MySQL 中多表 `LEFT JOIN` 的使用方式，并提供代码示例。
## 什么是 LEFT JOIN？
`LEFT JOIN` 是 SQL 中的一种连接操作，它会从左表（主表）返回所有的行，即使右表（从表）中没
原创
2024-07-27 04:01:49
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# Java实现LEFT JOIN
在数据库中，LEFT JOIN 是一种用于从两个或多个表中获取数据的方法，它会返回左表中的所有行，即使右表中没有匹配的行。但在一些情况下，我们需要在 Java 程序中实现 LEFT JOIN 的功能，这篇文章将介绍如何使用 Java 实现 LEFT JOIN，并提供示例代码。
## 什么是LEFT JOIN
LEFT JOIN 是 SQL 中的一种连接查询
原创
2024-05-23 06:49:05
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Hive优化（面试宝典）1.1hive的随机抓取策略理论上来说，Hive中的所有sql都需要进行mapreduce，但是hive的抓取策略帮我们省略掉了这个过程，把切片split的过程提前帮我们做了。set hive.fetch.task.conversion=none;(一旦进行这么设置，select字段名也是需要进行mapreduce的过程，默认是more)Fetch抓取的模式
可以通过 se
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2023-08-23 18:12:34
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如有侵权，请联系删除，谢谢！Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。1. 列裁剪和分区裁剪最基本的操作。所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就
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2023-07-24 08:05:08
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大家好，我是小轩本文主要介绍了关于Hive常见的优化操作Join算子1、cross join优化例如下面两表需要作笛卡尔积直接使用cross join关联只会分配一个reduce，导致耗时严重，因此我们可以将小表扩充一列，并且复制n倍，然后进行left join操作。这样扩充几倍，就会分配几个reduce。下图为复制两倍的情形：这样就达到了笛卡尔积的效果。以某张表的计算任务为例，原始计算任务中使用
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2023-07-12 22:44:47
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一、优化1.fetch抓取 一些HQL语句，可以不翻译为MR程序，而是使用FetchTask来运行，拉取数据！ 启用了fetch抓取，可以节省某些HQL语句的查询效率！ 默认fetch抓取的设置是开启的，为morehive.fetch.task.conversion=more 一般不需要设置！2.表的Join2.1表Join的顺序 在hive中，不管是 大表 join 小表还是 小表 Join 大
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2023-08-18 19:10:25
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问题导读： 1、如何理解列裁剪和分区裁剪？ 2、sort by代替order by优势在哪里？ 3、如何调整group by配置？ 4、如何优化SQL处理join数据倾斜？Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQ
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2024-01-10 21:20:58
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Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别，所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。基本原则：1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段select ... from A
join B
on A.key = B
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2023-08-22 19:34:08
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目录一、数据倾斜分桶优化使用场景：优化大表和大表的join原理：二、运行时优化三、编译时优化四、union的优化五、group by优化六、presto内存优化一、数据倾斜1. 本地模式设置参数set hive.exec.mode.local.auto=true;同时满足3个条件输入的数据量大小小于128MMaptask的个数小于等于3reducetask的个数小于等于12.fetch抓取设置参数
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2023-09-22 22:08:04
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一、Hadoop简介Hadoop有两大核心：HDFS和MapReduce。 hdfs即为 Hadoop distributed file system，负责分布式数据存储； mr即为MapReduce，负责分布式数据运算。hive提供基于sql的查询语言用以查询数据的方式，运行hive时，脚本被编译为MapReduce进行执行。Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。 其
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2023-08-09 11:18:22
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