行转列：collect_list(不去重) collect_set(去重)它们都是将分组中的某列转为一个数组返回，不同的是collect_list不去重而collect_set去重concat_ws(',',collect_set(column))做简单的实验加深理解，创建一张实验用表，存放用户每天点播视频的记录：create table t_visit_video (
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2023-09-04 07:36:02
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在处理大数据时，Hive是一个非常重要的工具，它允许数据分析师在Hadoop上执行数据查询。但是，在使用Hive时，我们可能会遇到“合并 map”问题，这一问题直接影响了数据处理的效率和结果的准确性。本文将详细记录解决“Hive 合并 map”问题的过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析等各个方面。
### 背景描述
在Hive的执行过程中，MapReduce任务的并发处理会导致大量中间结果的
map和reduce 个数的设定 （Hive优化）经典 一、 1. 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.
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2024-08-22 16:12:37
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### 实现"map string string 合并 hive"的流程
1. 连接到Hive数据库
2. 创建一个新的Hive表
3. 从Hive表中获取数据
4. 将获取到的数据转换为map类型
5. 合并两个map
6. 将合并后的map转换为Hive表的数据格式
7. 将合并后的数据插入到Hive表中
### 代码示例
```java
// 连接到Hive数据库
Connection
原创
2023-10-09 13:07:42
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# Hive 设置 Map 输出合并
在Hive中，Map任务是执行MapReduce作业的第一个阶段。Map任务负责将输入数据切分为数据块，并执行一系列的映射操作。在Map任务的输出阶段，有时候我们需要将多个键值对合并为一个键值对，以减少数据传输和存储的成本。Hive提供了设置Map输出合并的功能，可以通过配置参数来实现。
## Map输出合并的概念
Map输出合并是指在Map任务的输出阶段
原创
2023-12-20 13:09:22
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小文件合并--set hive.merge.sparkfiles = true;--spark引擎，结束后，新启动一个任务进行合并文件
set hive.merge.tezfiles = true;--tez引擎，结束后，新启动一个任务进行合并文件
--set hive.merge.mapredfiles = true;--在Map-Reduce的任务结束时合并小文件，mr引擎，结束后合并文件，新
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2023-09-08 12:03:08
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# Hive中的map函数之多个字符串合并
## 引言
在使用Hive进行数据处理时，我们经常需要对字符串进行操作和处理。Hive提供了map函数，可以对字符串进行多种操作，其中之一就是字符串的合并。本文将介绍如何使用Hive的map函数实现多个字符串的合并，并给出相应的代码示例。
## Hive中的map函数
在Hive中，map函数是一种用于对字符串进行处理的函数。它可以接受多个参数，
原创
2023-10-16 07:05:23
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## 实现"Hive Map前合并小文件"的步骤
### 操作流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要合并的小文件移动到同一个目录下 |
| 2 | 使用Hive创建外部表 |
| 3 | 将小文件加载到Hive表中 |
| 4 | 执行map端合并小文件的操作 |
### 具体操作步骤及代码示例
#### 步骤1：将小文件移动到同一个目录下
``
原创
2024-06-01 05:05:00
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# Hive SQL 合并两个 Map 的实现指南
在数据处理中，我们经常需要合并多个结构化数据。Hive SQL 作为一种处理大数据的工具，能够简便地完成这一操作。尤其是当我们需要合并两个 Map 类型的字段时，以下步骤将帮助你系统地完成任务。
## 流程概述
我们可以将合并过程分为以下几个步骤，以下是详细的流程表格：
| 步骤 | 描述
## Hive两个Map类型合并
在Hive中，Map数据类型是一种键值对的集合，它可以用于存储一组相关的数据。有时候，我们需要将两个Map类型合并成一个Map，以便于后续的处理。本文将介绍如何在Hive中实现这一操作，并提供相应的代码示例。
### Map类型简介
Map类型是一种复合数据类型，它由一个键和一个值组成。在Hive中，Map类型的键和值可以是任意数据类型，包括基本数据类型和复
原创
2024-01-18 06:38:38
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概述介绍一些常见的数据分析场景中hive sql的一些写法，涉及区间分析，数据按条件转换，数据列转行，计算连续天数，分组排序取top N等场景。1.多行合并多行合并常用于做区间统计，通过定义一定的金额区级，将上亿的记录降维为不同区间内总数。概括来说就是多映射到一。 典型场景： 基于用户交易天流水，计算每天不同金额段的金额笔数。 如用户的天交易流水表结构如上，需要计算出交易额在0-100，100-
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2023-12-25 11:12:03
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HIVE中map类型操作前言今天写了一下hive中map类型字段，如何在原有基础上在增加新的值。1.建表代码如下（示例）：create table aa_test(
name string,
age int,
source map<string,string>
)
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by '\t'
collection ite
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2023-08-15 22:26:56
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package test;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class test {
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, Stri
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2015-01-29 18:32:17
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最近在做要执行很复杂的sql.然后在文件输出的时候出现了一堆小文件：为啥要对小文件进行合并一句话总结为：文件数目过多，增加namenode的压力。因为每一个文件的元数据信息都是存在namenode上面的。所以要减少小文件的数据量。同时也是降低下一个程序处理这些小文件，启动和小文件一样数量的map数。增加jvm的压力。从两方面出发进行控制hive最终的文件大小：（1）从数据的文件大小控制，也就是控制
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2023-09-22 15:05:21
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1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2. 举例：a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和
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2023-08-18 22:27:17
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map 结构1. 语法：map(k1,v1,k2,v2,…) 操作类型：map ，map类型的数据可以通过'列名['key']的方式访问案例： select deductions['Federal Taxes'],deductions['State Taxes'],
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2023-05-18 14:02:24
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Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）一、Map Join作用及原理作用简单来说，在Map阶段进行join，而不是Common Join那样在Reduce阶段按照join列进行分发后在每个Reduce节点上进行join，一来省去Shuffle这个代价昂贵的阶段，二来不需要分发也就没有倾斜的问题。ps：关于Shuf
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2023-09-15 20:48:22
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概述MAP：MAP包含key->value键值对，可以通过key来访问元素。比如”userlist”是一个map类型，其中username是key，password是value；那么我们可以通过userlist['username']来得到这个用户对应的password；操作实例1、创建表hive> create table map_test(id string,perf map<
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2023-06-07 14:36:56
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hive笔记
hive笔记动态分区和静态分区的区别静态分区SP（static partition）
动态分区DP（dynamic partition）
静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。配置环境SET hive.
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2023-07-23 23:12:24
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利用Spark往Hive中存储parquet数据，针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题？为了更好的说明导致问题的原因、现象以及解决方案，首先看下述示例： -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表
CREATE EXTERNAL TABLE `t1`(
`id` STRING,
`map_col` MAP<STRING, STRING&
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2024-07-26 13:07:22
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