Hive_优化学习Hive优化（面试宝典）大部分需要开启额外的配置1.1 hive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
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2024-01-11 23:28:53
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Hive调优总结 目录列裁剪与分区裁剪多对多关联合理使用ＭapJoin合理使用Union All并行执行Job使用本地MR合理使用动态分区避免数据倾斜控制Map数和Reduce数中间结果表压缩Hive分桶表Explain详解 1.列裁剪与分区裁剪在select中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少使用select *；
另外在分区裁剪中，当使用外关联时，副表的过滤条件如
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2023-07-12 09:37:15
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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 的调优主要包括三方面：HQL 语句调优Hive 配置项调优MapReduce 调优1. 列裁剪和分区裁剪所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区select uid,event_type,record_data
from cale
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2023-07-12 22:58:21
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# Java 列裁剪
在Java编程中，经常会遇到需要从一个集合中提取出特定属性或者字段的需求。这个过程就称为列裁剪。列裁剪可以帮助我们高效地从一个对象集合中获取我们所关心的数据，避免了不必要的数据处理和内存占用。
## 列裁剪的实现方式
在Java中，列裁剪可以通过Lambda表达式和Stream API来实现。下面我们通过一个简单的示例来演示如何使用Java进行列裁剪。
```java
原创
2024-03-24 07:30:51
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# 使用 NumPy 按列裁剪数组
在数据科学和机器学习领域，Python 的 NumPy 库是一个强大的工具。它提供了高效的数组操作，便于处理大量数据。在本篇文章中，我们将讨论如何使用 NumPy 按列裁剪数组，并通过示例代码演示具体的操作。
## 什么是 NumPy？
NumPy 是 Python 的一个开源库，主要用于科学计算。它提供了一个强大的 N 维数组对象，能够执行各种数学操作。
原创
2024-10-22 05:57:47
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行转列1．相关函数说明 collect_list(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行不去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中. collect_set(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段,将多行数据转成一行一列存储在数组中.2.数据准备 name constellation b
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2023-07-12 11:10:08
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4、Hive查询语法(DQL)SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY col_list]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list
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2023-08-14 12:42:05
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Hive(下)一，Hive分区与自定义函数1.1 Hive的分区 partition假如现在我们公司一天产生3亿的数据量，那么为了方便管理和查询，此时可以建立分区(可按日期 部门等具体业务分区)。分门别类的管理注意：必须在表创建的时候创建 partition!!!分区分为：单分区和多分区分区分为：静态分区和动态分区1.1.1 创建分区单分区建表语句：create table day_table(i
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2023-12-09 23:00:36
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第一：列转行 (对某列拆分，一列拆多行)lateral view explode(split(column, ',')) num数据
2122 9,12
2123 12,15
2124 12,15
2125 1,12,15
建表
create table if not exists t_row_to_column_tmp(
id string,
tag string
)
row form
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2023-06-25 17:02:11
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hive行列转换方法具体思路需要根据数据来定，常见的解决方法如下：行转列： 多行转多列1、使用case when 查询出多列即可，即可增加列。 或者 2.转成数组或者集合后 一个一个的取值 不就变成一列了 一个字段 多个取值 变成多列 多列变一列 select concat(str1,str2,str3) from 表; – concat可以带多个参数列转行: 字段 多行转一行 一行转多行1、la
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2023-05-27 15:06:13
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数据的存储有时候存在一个主键对应多行数据记录的情况，如果我们想把数据做行转列（合并）操作，就可以使用collect_set()和concat_ws()函数嵌套，返回string。concat_ws(',', collect_set(column_name))仅仅使用collect_set(column_name)函数返回的是数组，见下边第3条说明。 说明：collect_set()去重，colle
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2023-07-24 15:37:06
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编号函数 对窗口中的数据进行编号 一般编号有排序 RANK() 排序相同时会重复，总数不会变 DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少 ROW_NUMBER() 会根据顺序计算编号 不关注排序字段的值1 示例 1.1 数据孙悟空 语文 87
孙悟空 数学 95
孙悟空 英语 68
娜娜 语文 94
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2023-07-12 11:54:26
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# 了解Hive列存：提高数据查询性能的利器
在大数据领域中，数据存储和查询是一个非常重要的环节。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以进行数据的存储、管理和查询。而Hive列存则是一种数据存储格式，能够提高数据查询的性能，让数据分析变得更加高效。
## 什么是Hive列存
Hive列存是一种数据存储格式，将数据按列存储在文件中，而不是按行存储。这种存储格式的优势在于可以减少IO
原创
2024-06-09 05:46:22
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# Hive 交叉列的探索与应用
在大数据分析的领域中，Hive是一种广受欢迎的数据仓库工具。它的灵活性和高效性使得处理海量数据成为可能，而交叉列（Cross Column）作为一种数据分析策略，愈发受到重视。本文旨在详细介绍Hive交叉列的概念及其应用，并通过代码示例来帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是交叉列？
交叉列，简单来说，就是在处理数据集时，通过交叉不同的列、字段来获取更深
# 实现Hive列更新的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Hive列更新。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | --- |
| 步骤一 | 创建一个新的表，包含需要更新的列 |
| 步骤二 | 将旧表的数据导入到新表中 |
| 步骤三 | 删除旧表 |
| 步骤四 | 将新表重命名为旧表的名字 |
现在让我们一步一步地来实现它。请注意，以下的
原创
2023-11-14 03:20:33
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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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## 列转行（Pivot）在Hive中的使用
### 1. 引言
在数据处理过程中，经常会遇到需要将多列数据转换为单列的情况。在Hive中，这个过程被称为“列转行”（Pivot）。列转行可以将多列数据按照某个字段进行汇总，形成新的列。
在本文中，我们将介绍如何在Hive中使用列转行操作。我们将通过具体的代码示例来演示列转行的过程，并介绍一些常见的列转行场景。
### 2. 列转行（Pivot）
原创
2023-11-28 11:47:30
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# 实现“hive空列”的方法
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Hive中创建一个空列。这对于刚入行的小白来说可能是一个比较困惑的问题，但是只要按照以下步骤操作，你将轻松完成这个任务。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现“hive空列”的流程：
```mermaid
journey
title 实现“hive空列”的流程
section 创建表
原创
2024-06-19 05:56:50
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# Hive删除列
在Hive中，删除列是一项常见的操作，它允许我们从表格中删除不再需要的列。本文将介绍在Hive中如何删除列，并提供相应的代码示例。
## Hive简介
在我们深入讨论如何删除列之前，先简单介绍一下Hive。Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一种类SQL的查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析大规模的数据。
Hive将数据存储在分布式文件系统
原创
2023-12-14 06:05:59
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# Hive 列求和：从入门到精通
作为一名刚入行的开发者，你可能对Hive的列求和功能感到困惑。别担心，本文将带你从零开始，一步步学会如何在Hive中实现列求和。我们将通过一个简单的示例，让你快速掌握这一技能。
## 1. 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Hadoop和Hive，并能够成功连接到Hive服务器。如果你还没有准备好，可以查阅相关文档进行安装和配置。
## 2. 创建示
原创
2024-07-28 06:45:33
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