一、控制Hive中Map和reduce的数量
Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。
除了要控制数据量和Hive生成的Job的数量外，也要根据实际情况调节map和reduce的数量。
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2023-07-17 22:55:43
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Group By
Map 端部分聚合：
并不是所有的聚合操作都需要在 Reduce 端完成，很多聚合操作都可以先在 Map 端进行部分聚合，最后在 Reduce 端得出最终结果。
基于 Hash
参数包括：hive.map.aggr = truehive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 在 Map 端进行聚合操作的条目数目
有数据倾斜的时候进
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2023-06-28 16:19:33
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# Hive SQL 中判断 Map 的实现指南
在大数据生态中，Hive 是一种非常重要的工具，它通过 SQL 风格的查询语言让用户能够方便地与 Hadoop 数据打交道。在 Hive 中，Map 类型的数据结构非常常见，理解如何在 Hive SQL 中对 Map 进行判断变得至关重要。本文将带你从零开始学习如何实现 Hive SQL 中对 Map 的判断，分步讲解，并提供清晰的代码示例。
原创
2024-09-09 08:00:40
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Hive 常用函数一, 关系运算符等值比较: =语法: A=B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE; 否则为FALSEhive> select 1 from tabname where 1=1不等值比较: <>语法: A<>B操作类型: 所有基本类型描述: 如果表达式A为NULL,或者表达式B为NULL, 返回NULL;如果表达式A
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2023-07-12 11:21:27
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## Hive中判断Map为空的方法
### 引言
在Hive中，Map是一种常用的数据结构，它存储了键值对的集合。有时候我们需要判断一个Map是否为空，本文将介绍如何在Hive中判断Map为空的方法，并提供相应的代码示例。
### 判断Map为空的方法
在Hive中判断Map是否为空，我们可以使用内置函数`size()`和`map_keys()`来实现。
- `size()`函数返回M
原创
2023-08-23 08:58:07
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## Hive判断map不为空的实现步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建表]
B --> C[加载数据]
C --> D[转换数据格式]
D --> E[过滤空map]
E --> F[输出结果]
F --> G[结束]
```
### 类图
```mermaid
classDia
原创
2023-12-01 05:34:28
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# Hive 判断 Map 不为空
## 前言
在 Hive 中，判断 Map 类型的字段是否为空是一个常见的需求。本文将以一位经验丰富的开发者的角度，教会一位刚入行的小白如何实现 "Hive 判断 Map 不为空"。
## 整体流程
下面是判断 Hive Map 不为空的整体流程：
```mermaid
pie
title 判断 Hive Map 不为空的流程
"创建表
原创
2023-10-10 03:57:44
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# Hive Map判断key是否存在实现流程
本文将介绍如何使用Hive Map来判断key是否存在。首先，我们将通过以下表格展示整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Hive表 |
| 步骤2 | 导入数据到Hive表 |
| 步骤3 | 使用Hive Map来判断key是否存在 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做的事情，并提供相
原创
2023-11-01 07:42:51
1987阅读
# Hive 判断 map 字段不为空
在 Hive 中，我们经常会遇到需要判断 map 字段是否为空的情况。本文将介绍如何通过 Hive 查询语句来判断 map 字段是否为空，并提供相应的代码示例。
## 什么是 map 字段？
在 Hive 中，map 字段是一种复杂数据类型，它由键值对组成，类似于 Java 中的 Map。在 Hive 中，map 字段的定义和使用如下：
```sql
原创
2023-10-08 04:51:51
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# 判断map是否有值的方法
## 简介
在Hive中，我们可以使用特定的函数来判断一个map是否为空。本文将介绍如何在Hive中判断map是否有值。
## 流程
下面是整个流程的步骤：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 判断map是否有值的流程
section 准备阶段
创建空map :
原创
2023-09-30 11:04:24
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# 判断Hive中的Map是否为空
## 1. 整体流程
为了判断Hive中的Map是否为空，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建一个临时表 |
| 步骤2 | 将需要判断的Map插入到临时表中 |
| 步骤3 | 使用Hive的内置函数判断Map是否为空 |
下面我们将逐步说明每个步骤需要做什么以及使用的代码。
#
原创
2024-01-28 10:00:11
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# 如何实现“hive 判断map是否为空”
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个判断 map 是否为空的流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个 Hive 表 |
| 2 | 插入数据到该表 |
| 3 | 使用查询语句判断 map 是否为空 |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤 1：创建一个 Hive 表
原创
2024-03-26 05:48:13
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# Hive 中判断 Map 是否为 null
在 Hive 查询中，Map 数据结构是一种常用的复杂数据类型。它由一组键-值对组成，适用于需要以键的方式快速访问数据的场景。然而，在处理 Map 类型数据时，我们常常需要判断该 Map 是否为 null。本文将介绍如何在 Hive 中判断 Map 是否为 null，并提供相关代码示例。
## 什么是 Map？
在 Hive 中，Map 是由一
原创
2024-08-06 11:54:24
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### Hive SQL中判断Map为空的应用探讨
在大数据处理中，Hive SQL作为一种基于Hadoop的数据仓库工具，被广泛用于数据的查询和分析。由于其对结构化数据的良好支持，以及与SQL相似的查询语言，让数据分析师能够高效地提取和转换数据。在地图（Map）类型的数据处理中，判断一个Map是否为空是经常需要进行的操作。本文将探讨如何在Hive SQL中判断Map是否为空，并通过具体的代码示
什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。 MapJoin的原理：即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中
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2023-08-24 18:58:37
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1、UDTF之explode函数explode(array)将array列表里的每个元素生成一行； explode(map)将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列； 一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。explode函数单数使用 select explode(array(11,22,33)) as ite
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2023-08-18 22:35:24
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一、Map的常用方法增加：put(K key, V value)
- 如果集合中有这个 key，则替换其value，并返回原value
- 如果没有，直接添加，并返回 null
删除：
clear()
remove(Object key)
修改：
查看：
entrySet
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2024-08-21 09:46:16
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1. 决定map的数据的决定因素有: 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)；
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2023-06-02 21:07:58
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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处理结构复杂的数据估计很难处理。小结：业务比较复杂的，
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2023-08-18 22:59:57
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map/reduce数量的多少是如何决定的？input目录下文件的大小和数量决定map任务的数量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1个12m的块），从而产生7个map数
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）
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2023-05-23 14:42:04
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