今天分享一下Hive如何提升查询效率。Hive作为最大数据培训常用的数仓计算引擎，是我们必备的技能，但是很多人只是会写Hql，并不会优化，也不知道如何提升查询效率，今天分享8条军规：1、开启FetchTask一个简单的查询语句，是指一个没有函数、排序等功能的语句，当开启一个Fetch Task功能，就执行一个简单的查询语句不会生成MapRreduce作业，而是直接使用FetchTask，从hdfs
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2023-09-29 11:04:18
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目录背景一、Hive基础篇1.1 怎么来的？1.2 hive是什么？1.3 hive怎么用?1.3.1 常用DDL举例1.3.2 常用DML举例--insert的方式1.3.3 常用query--关联/聚合/去重/排序举例1.3.4 常用函数二、Hive原理篇2.1 hive编译和执行2.1.1 hive系统架构2.1.2 hive编译过程2.1.3 hiv
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2023-08-11 11:41:48
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前言Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询的时候要特别注意效率 。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 的调优既包含 Hive 的建表设计方面，对 HiveHQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置参数 和 底层引擎 MapReduce 方面的调整 。我们主要从以
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2023-09-14 23:45:49
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# Hive存储效率：提升大数据存储与处理的关键
随着大数据时代的到来，如何高效地存储、处理和分析数据成为了一个亟待解决的问题。在众多的大数据处理工具中，Apache Hive由于其强大的功能和易用性，被广泛应用于数据仓库中。虽然Hive提供了多种方式来存储和管理数据，但如何提高其存储效率仍是一个重要课题。本文将探讨Hive存储效率的影响因素及相关优化方法，并通过代码示例帮助您更好地理解这一过程
原创
2024-08-14 08:28:14
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# 如何实现“hive exists 效率”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你可能遇到过在Hive中使用exists关键字进行查询时效率低下的情况。今天，我将教你如何通过一系列优化措施来提高“hive exists 效率”。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“hive exists 效率”流程图
section 理解需求
理解需求
原创
2024-05-08 07:32:30
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# 提升HIVE与MySQL效率的流程指南
对于初入行的小白来说，将大数据处理的HIVE与传统数据库MySQL高效结合并不容易。但如果你能够掌握一定的流程和技巧，就能明显提升数据访问的效率。本文将为你详细介绍如何实现HIVE与MySQL之间的高效交互。
## 整体流程
以下是实现HIVE与MySQL高效交互的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 05:16:24
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如何提高Hive插入效率
作为一名经验丰富的开发者，我可以帮助你提高Hive插入效率。在开始之前，让我们先了解一下整个流程。
流程如下：
1. 创建Hive表
2. 加载数据到HDFS
3. 创建外部表
4. 将外部表数据插入到Hive表
接下来，我将逐步介绍每个步骤以及需要执行的代码。
步骤一：创建Hive表
在开始插入数据之前，我们首先需要创建Hive表。以下是一个示例代码，你可以根
原创
2023-12-20 06:37:53
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# 教你如何实现Hive Count效率
## 概述
在Hive中，我们经常需要对数据进行统计，其中最常见的操作就是使用`count`函数来统计行数。但是在处理大数据量时，`count`操作可能会变得非常耗时，影响效率。本文将教你如何通过优化来提高Hive Count的效率。
## 流程
首先，让我们看一下整个优化流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2024-05-07 06:29:20
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# 实现 Hive in 的效率
Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以分析和查询存储在 Hadoop 中的大数据。对于初学者来说，理解和实现 Hive 的高效查询是一个挑战。本文将详细介绍如何提高 Hive 查询的效率，提供流程顺序、代码示例和状态图。
## 一、提高 Hive 查询效率的流程
在学习如何提高 Hive 查询效率的过程中，我们可以将整个过程分解为以下几步：
原创
2024-08-16 05:25:35
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ANALYZE关键字可以收集数值统计信息。加速查询，直接从统计信息中拿，而不会再启动mapreduce去查询。用desc命令去查统计信息。 Hive性能优化包含以下点：partition table 这是最好的优化，比如用年月日，部门联合查询，可以先按xx做分区，再按别的做分区 bucket table 经常被join连接查询的这种column上建立buc
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2023-09-20 06:31:33
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1.应用背景:实际生产中，各种指标的报表统计，往往都会涉及到多维分析,比如，统计日活数，日会话次数，日回头访客数，日新，日用户平均访问时长，访问深度……都需要从不同维度,各种角度去分析,如果上述维度分析需求，都逐个开发计算sql（逐个去group by聚合），工作繁冗！那么，如何解决这个问题呢？2.实现过程:2.1 关键要点: 创建一个统一的目标维度分析聚合结果表，这个表应该包含所有的维
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2023-08-06 07:22:34
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文章目录Partition分区1. 静态分区Static Partition2. 动态分区Dynamic PartitionBucket分桶使用Spark作为执行引擎使用压缩使用ORC格式Join优化1. STREAMTABLE2. 前置过滤条件3. Multi-way Join4. Map Join（Broadcast Join/Broadcast-Hash Join）5. Skew Join
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2023-09-12 13:54:32
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## 提高数据处理效率：使用Hive进行数据分析
在大数据处理中，数据分析的效率往往是一个关键问题。而Hive作为一个数据仓库工具，可以帮助我们高效地处理海量数据。本文将介绍如何使用Hive进行数据分析，并通过优化来提高数据处理效率。
### Hive简介
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类SQL语言HiveQL来查询和分析数据。通过将结构化的数据映射到Hadoop
原创
2024-03-01 07:38:39
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Hive性能调优
1.使用 EXPLAIN学习 Hive 是如何工作的第一个步骤就是学习 EXPLAIN 功能，其可以帮助我们学习 Hive 是如何将查询转化成 MapReduce 任务的。EXPLAIN SELECT SUM(number) FROM onecol;首先，会打印出抽象语法树。它表明 Hive 是如何将查询解析成 token(符号) 和 literal(字面值)
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2023-07-13 15:45:29
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文章目录减少数据量并行化执行开启动态分区开启JVM重用防止数据倾斜Group by引起的数据倾斜Join引起的数据倾斜Skew join重写业务逻辑MapJoin自动判断手动设置map阶段优化reduce阶段优化方法1方法2合并小文件
Hive-hive.groupby.skewindata配置相关问题调研
Join引起的数据倾斜优化主要分两个方向：skew join和重写业务逻辑Skew
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2023-07-15 00:03:48
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Spark SQL与Hive On Spark区别Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。 Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出
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2023-09-15 21:54:02
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join的原理hive 执行引擎会将Hql的代码翻译为一个一个的map-「shuffle」-reduce 操作，所以实际上join操作都是基于一个或者多个的mr操作。对于连续的多表join来说，如果多张表join时使用同一列「字段」作为关联了解，那么这些join则会被翻译成一个reduce任务，否则将会被翻译为多个redude任务。eg1「会被翻译成一个reduce」：-- 由于使用的join k
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2024-06-05 12:23:00
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这里分享关于如何提升Hive执行效率，帮助你学会企业级的优化技巧，学会思路变换，多种方法解决问题。还在等什么，让我们开始吧！ 提升Hive执行效率技巧1：去重技巧——用group by来替换distinct技巧2：聚合技巧——利用窗口函数grouping sets、cube、rollup技巧3：换个思路解题技巧4：union all时可以开启并发执行技巧5：利用lateral view进行行转列技
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2023-07-12 14:04:22
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一.系统函数1.date_add,date_sub（加减日期）select date_add("2022-3-29",3); --2022-04-01
select date_sub("2022-3-29",3); --2022-03-262.next_day（周指标相关）select next_day("2022-3-1","MO")
--2022-3-1的下一个周一:2022-03-07
se
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2024-05-30 13:44:29
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之前的文章《更高的压缩比，更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive》中介绍了Hive的ORC文件格式，它不但有着很高的压缩比，节省存储和计算资源之外，还通过一个内置的轻量级索引，提升查询的性能。这个内置的轻量级索引，就是下面所说的Row Group Index。其实ORC支持的索引不止这一种，还有一种BloomFilter索引，两者结合起来，更加提升了Hive中基于ORC的查询性能。说明一下：本
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2024-01-15 16:14:20
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