mapreduce 和hive 的区别首先： 1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。 2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结
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2024-08-17 17:23:51
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文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
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2023-12-06 23:54:31
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# 优化Hive表查询的方法
在进行大数据处理过程中，Hive是一个常用的工具，用于处理大规模数据集。但有时候我们会遇到Hive表查询非常慢的情况，这可能是由于数据量过大、查询语句复杂或者数据分布不均等原因导致的。在遇到这种情况时，我们可以通过一些方法来优化Hive表查询的性能。
## 1. 使用分区表
在Hive中，可以通过分区表来提高查询性能。分区表可以将数据按照某一列的值进行分区存储，
原创
2024-06-06 03:45:50
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二、ETL & ELT三、常用的ETL工具3.1 sqoop3.2 DataX3.3 Kettle3.4 canal3.5 StreamSets四、ETL加载策略4.1 增量4.2 全量4.3 流式小编有话一、什么是ETL？ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transfor
# 为什么Hive的Insert操作非常慢？
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到插入数据的操作。然而，有时候我们会发现Hive的Insert操作非常慢，这给数据处理带来了很大的困扰。那么，究竟是什么原因导致了Hive的Insert操作变得如此缓慢呢？本文将对此进行深入探讨。
## Hive的Insert操作原理
在理解Hive的Insert操作为什么慢之前，我们首先需要了解Hive的I
原创
2024-07-09 03:48:03
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# 为什么Hive Job任务运行缓慢？解析和优化方法
在大数据处理中，Hive被广泛应用于数据仓库、数据分析等场景。但是有时候我们会发现，运行Hive Job任务非常缓慢，这给数据处理带来了困难。那么，为什么Hive Job任务运行缓慢？如何优化这种情况呢？本文将为您解答这些问题。
## 为什么Hive Job任务运行缓慢？
1. **数据量大**：如果数据量非常庞大，Hive Job在处
原创
2024-02-22 04:50:46
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mapreduce优化mapreduce跑的慢的原因（io操作优化） 1.map数过多 2.reduce数分配不合理 一般十万的数据量一个reduce就可以了 3.数据倾斜 4.小文件过多 5.spill次数过多(壹写次数过多发生大量本地io) 6.merge次数过多(数据归并且排序)输入阶段 mapreduce优化主要从6个方面考虑 数据输入，map阶段，reduce阶段，io传输，数据倾斜，常
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2024-03-26 14:21:35
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一个命令:netsh winsock reset.重置网络套接字.这几天网络一直慢得很.我也不知道怎么搞破坏了.是不是,那天一下删了hosts文件?,反正表现症状就是网络比平常慢得多,dns后来又自己改了,但仍然慢得很,一个网页,至少5,6秒.很多天了,都搞不好.今天用这个命令,感觉要好点了....
原创
2022-02-09 17:38:29
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一个命令:netsh winsock reset.重置网络套接字.这几天网络一直慢得很.我也不知道怎么搞破坏了.是不是,那天一下删了hosts文件?,反正表现症状就是网络比平常慢得多,dns后来又自己改了,但仍然慢得很,一个网页,至少5,6秒.很多天了,都搞不好.今天用这个命令,感觉要好点了....
原创
2021-08-19 17:05:19
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MapReduce跑得慢的原因MapReduce程序的效率瓶颈在于两个方面：一、 计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络二、 I/O操作数据倾斜map和reduce数量设置不合理reduce等待时间过久小文件过多大量不可拆分的超大文件spill次数过多merge次数过多我们优化的重点是I/O操作MapReduce优化方法一、数据输入合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，因为大量的小文件会产
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2024-03-05 14:54:08
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# 解决 MySQL 查询慢的问题
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到 MySQL 查询慢的问题。这个问题可能会让我们的系统变得不稳定，因此需要及时解决。在这篇文章中，我将教会你如何解决“mysql in 非常慢”的问题，帮助你更好地理解和优化查询性能。
## 解决流程
首先，让我们来看一下整个解决问题的流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
journey
原创
2024-03-27 04:49:03
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雅虎给出了优化网站加载速度的34条法则(包括Yslow规则22条) 详细说明，下载转发 ponytail 的译文(来自帕兰映像)。 1.Minimize HTTP Requests 减少HTTP请求 图片、css、script、flash等等这些都会增加http请求数，减少这些元素的数量就能减少响应时间。把多个JS、CSS在可能的情况下写进一个文件，页面里直接写入图片也是不好的做法，应该写
SpringBoot+ZooKeeper+Dubbo实战前言1. ZooKeeper简介2. Dubbo-admin简介3. SpringBoot集成3.1 Provider3.2 Customer3.3 测试结果4. 总结 前言周末总结了一下SpringBoot项目集成ZooKeeper以及Dubbo，记录一下学习过程。1. ZooKeeper简介ZooKeeper: A Distribute
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2023-12-20 05:36:30
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包括Mapper（Mapper类)阶段和Reducer(Reducer类)阶段，其中Map阶段和Reduce阶段都包含部分Shuffle阶段工作。 Map阶段block块切分成多个分片，每个输入分片会让一个map进程来处理任务: i. 初始化: 创建context，map.class实例，设置输入输出，创建mapper的上下文任务把分片传递给 TaskTrack
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2023-07-06 21:55:40
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Mapreduce的过程整体上分为四个阶段：InputFormat 、MapTask 、ReduceTask 、OutPutFormat，当然中间还有shuffle阶段 读取（InputFormat）:我们通过在runner类中用 job.setInputPaths 或者是addInputPath添加输入文件或者是目录（这两者是有区别的）默认是FileInputFor
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2023-06-12 20:27:58
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MapReduce整体处理过程MapReduce是一种计算引擎，也是一种编程模型。MapReduce提供了两个编程接口，即Map和Reduce，让用户能够在此基础上编写自己的业务代码，而不用关心整个分布式计算框架的背后工作。这样能够让开发人员专注自己的业务领域，但如果发生Map/Reduce业务代码以外的性能问题，开发人员通常束手无策。 MapReduce会经历作业输入（In
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2023-08-18 22:59:00
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Hive 常见面试题总结：1、Hive的HSQL转换为MapReduce的过程？1、HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树2、请说明hive中 Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute
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2023-07-14 23:38:25
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之前我们说过了MapReduce的运算流程，整体架构方法，JobTracker与TaskTracker之间的通信协调关系等等，但是虽然我们知道了，自己只需要完成Map和Reduce 就可以完成整个MapReduce运算了，但是很多人还是习惯用sql进行数据分析，写MapReduce并不顺手，所以就有了Hive的存在。首先我们来看看MapReduce是如何实现sql数据分析的。MapReduce实现
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2023-07-14 12:52:40
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MapReduce定义MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖
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2023-08-18 23:26:13
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一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示： 整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的
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2023-08-18 22:26:54
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