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 1383838438 1345 1567 1383838439 5345 156
Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能、稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动。其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是
转载 2023-08-01 18:28:03
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数据仓库建设中的数据抽取环节,常常需要增量抽取业务库数据。但业务库数据不是一层不变的,会根据时间发生状态变更,那么就需要同步更新变化数据到HIVE中。过去在Oracle上做数据仓库时,可以使用merge的方法合并新老数据。但hive中没有该功能,本文旨在通过sqoop抽取后,自动实现数据合并。
转载 2020-04-07 18:00:00
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# Hive Merge: 将数据的合并处理与分析简化 ![Hive Merge]( ## 摘要 在大数据领域,数据合并和分析是常见的任务之一。为了简化这个过程,Hive Merge 提供了一种高效的方法来将数据合并到 Hive 表中,并进行快速的分析和查询。本文将介绍 Hive Merge 的概念、使用方法以及其在数据处理中的优势。 ## 引言 随着大数据的不断增长,处理和分析这些数据
原创 2023-09-01 15:47:55
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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 --
转载 2023-10-24 08:14:16
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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
转载 2024-08-26 10:16:28
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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.
转载 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.
转载 2024-08-23 15:18:39
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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
# 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
原创 8月前
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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
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
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
Hive 高阶开发 中的自定义函数的开发,涉及UDF UDAF 以及UDTF Hive中编写自定义函数自定义函数有三类 UDF UDAF UDTFHive中编写UDF函数的方式Hive有两个不同的接口编写UDF程序。一个是基础的UDF接口,一个是复杂的GenericUDF接口。 01.UDF 重写 evaluate 2.Generi
转载 2023-07-12 09:59:28
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hive整合iceberg 1.6 Hive与Iceberg整合 Iceberg就是一种表格式,支持使用Hive对Iceberg进行读写操作,但是对Hive的版本有要求,如下:
转载 2022-11-09 14:43:00
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Hive 桶对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由: (1)获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言,连
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总结下。使用merge比传统的先判断再选择插入或更新快很多。 1)主要功能 提供有条件地更新和插入数据到数据库表中 如果该行存在,执行一个UPDATE操作,如果是一个新行,执行INSERT操作     — 避免了分开更新     — 提高性能并易于使用   &
转载 2024-04-26 14:14:09
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create database cc_test; use cc_test; table1 可以理解为记录学生最好成绩的表。 table2可以理解为每次学生的考试成绩。 我们要始终更新table1的数据 create table table1 ( id string , maxScore string )
1.hive的介绍Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能(HQL)。其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具。 2.hive的特点可扩展         &nbsp
# 实现Hive Sort Merge Join ## 概述 在Hive中,Sort Merge Join是一种用于合并连接两个大型数据集的高效方法。它使用Hive的MapReduce框架,通过对数据进行排序和合并操作来实现连接操作。本文将介绍Hive Sort Merge Join的原理和实现步骤,并提供相应代码示例。 ## Sort Merge Join的原理 Sort Merge Joi
原创 2023-11-03 05:04:09
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