Spark shuffle 调优Spark 基于内存进行计算，擅长迭代计算，流式处理，但也会发生shuffle 过程。shuffle 的优化，以及避免产生 shuffle 会给程序提高更好的性能。因为 shuffle 的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。下图是官方的说明，1.2 版本之后默认是使用 sort shuffle 。这样会更加高效得利用内存。之前版本默认是 hash shuf
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2023-07-14 12:38:14
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目标：在有限的资源下提升执行效率； hive表的优化：分区 hive查询优化： 1、join优化： hive.optimize.skewjoin=true;如果是join过程中出现倾斜 应该设置为true； set hive.skewjoin.key=100000; 这个是join的键对应的记录条数 ...
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2021-10-13 11:31:00
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要点：优化时，把 hive sql 当做 map reduce 程序来读，会有意想不到的惊喜。 理解 hadoop 的核心能力，是 hive 优化的根本。 长期观察 hadoop 处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。
2．对 jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联
多次汇总，产生十几个 jobs，没半小时是跑不完的。map r
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2023-07-12 22:46:39
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Hive调优的几个入手点：Hive是基于Hadoop框架的，Hadoop框架又是运行在JVM中的，而JVM最终是要运行在操作系统之上的，所以，Hive的调优可以通过如下几个方面入手：操作系统调优- Hadoop主要的操作系统是Linux，Linux系统调优包括文件系统的选择、cpu的调度、内存构架和虚拟内存的管理、IO调度和网络子系统的选择等等。JVM的调优- JVM调优主要包括堆栈的大小、回收器
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2023-09-08 18:05:25
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Mapreduce自身的特点：1、IO和网络负载大；优化策略：减少IO和网络负载。2、内存负载不大。优化策略：增大内存使用率；3、CPU负载不大。优化策略：增大CPU使用率；（hive的优化应当根据mapreduce的作业特点和自己的作业实际需求进行优化）优化1、合并输入淘宝一个大型项目，上万Hive作业进行合并输入。A、单个作业B、多个作业作业间的血缘关系：作业间相同的查询，相同的源表。优化2、
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2023-07-20 19:01:49
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测试表以及测试数据+----------------------------------------------------+
| createtab_stmt |
+----------------------------------------------------+
| CREATE TABLE
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2023-08-22 19:56:25
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【Hive-优化】Hive的优化方式四（数据倾斜优化）1）关联优化器2）数据倾斜Skewin2.1.基础查询数据倾斜2.2.表连接数据倾斜(Join skew in)2.3.分组统计数据倾斜(Groupby skew in) 1）关联优化器在Hive的一些复杂关联查询中，可能同时还包含有group by等能够触发shuffle的操作，有些时候shuffle操作是可以共享的，通过关联优化器选项，可
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2023-07-18 12:28:28
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# Hive 版本及其特性简介
Apache Hive 是一个数据仓库软件，用于在 Hadoop 上进行数据分析。通过 Hive，用户可以使用类 SQL 的查询语言（HQL）来处理大规模的数据集。随着科技的不断发展，Hive 的版本也在不断演进。本文将介绍 Hive 的主要版本及其特性，同时提供一些代码示例来帮助理解。
## Hive 版本历史
Hive 自 2010 年首次推出以来，经历了
原创
2024-09-26 09:38:27
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# Hive中的UDF（用户定义函数）探索
Hive是一种用于大数据处理的工具，它使得数据仓库解决方案变得简单并易于使用。Hive中的UDF（用户定义函数）允许用户扩展HQL（Hive Query Language）的功能，以满足特定的业务需求。本文将介绍Hive中的一些常用UDF及其使用示例，同时提供类图和序列图来帮助理解。
## 1. 什么是UDF
UDF（User Defined Fu
原创
2024-10-01 06:35:52
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# Hive集群概述
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，主要用于处理和查询大规模的数据集。Hive提供了一种类似于SQL的查询语言（HiveQL），使得用户可以方便地对存储在Hadoop中的数据执行查询。本文将介绍Hive集群的组成部分、结构以及一些基础的代码示例，并使用Mermaid语法展示流程图和类图。
## Hive集群的组成部分
一个典型的Hive集群通常由以下几部
# Apache Spark性能优化指南
在数据处理和分析中，Apache Spark是一款功能强大的工具。随着数据量的不断增加，如何优化Spark的性能显得尤为重要。本文将为刚入行的小白介绍如何实现Spark的优化，包括一个详细的流程和代码示例。
## 整体流程
为了达到Spark性能优化的目标，遵循以下步骤是非常重要的：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-10-10 03:37:28
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这篇文章描述了 SELECT 语句 GROUP BY 子句的增强聚合功能 GROUPING SETS。GROUPING SETS 子句是 SELECT 语句的 GROUP BY 子句的扩展。通过 GROUPING SETS 子句，你可采用多种方式对结果分组，而不必使用多个 SELECT 语句来实现这一目的。这就意味着，能够减少响应时间并提高性能。在Hive 0.10.0版本中添加了 Groupin
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2023-07-12 17:12:34
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1、Fetch抓取 Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本hi
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2023-08-05 18:02:34
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1、背景在数据开发统计相关计算过程中，group by 和group sets 是我们经常用的方法。但当统计指标过程中如果维度特别多，会使得数据任务运行特别慢，导致任务延迟经常出现。针对上面问题对group sets 常用指标进行调研优化。grouping sets是对select语句中group by子句的扩展，允许您采用多种方式对结果分组，而不必使用多个select语句再union all来实
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2023-08-30 22:53:31
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文章目录前言一、Hive是什么二、Hive用来做什么三、Hive的优势是什么四、为什么用Hive五、Hive解决了什么问题总结 前言在搭建数据仓库时，Hive组件在其中发挥了非常关键的作用，我们知道Hive是一个基于Hadoop的重要数据仓库工具，但具体如何应用则需要我们进一步进行探索。一、Hive是什么hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储
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2023-09-15 21:44:29
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本文涵盖了6个开源领导者：Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto，还加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo 和Trafodion。以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL，IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”。（有读者问：Druid 呢？我的回答是：检查后，我同意Druid 属于这一
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2024-03-09 18:08:16
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Hive 未关闭表的事务功能(ACID)的问题一、Hive 未关闭表的事务功能(ACID)的所引发的问题记录一次HDP3.0 的hive 3.1.2由于未关闭ACID功能，导致使用到用户画像的Spark计算引擎报错，无法处理数据，impala无法查询的问题。由于hive 3.0之后默认开启ACID功能，默认建表都是使用ACID的事务表。而spark目前还不支持hive的ACID功能，因此无法读取A
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2023-09-30 20:47:17
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Apache Hive 能在下一轮“淘汰”中幸存下来吗？Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一部分崭露头角，当时 Hadoop 是一种新颖而创新的大数据分析方法。Hive 的功能就是实现 Hadoop 的 SQL 接口。它的架构包括两个主要服务：一是查询引擎：负责执行 SQL 语句；二是元存储：负责在 HDFS 中将数据收集虚拟化为表。HDFS 上的 Hive 的
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2023-08-11 22:00:13
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一、UDF1、背景：Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：a）文件格式：Text File，Sequence Fileb）内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Textc）用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin
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2023-09-15 21:20:52
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# 如何在hive中查询有哪些用户
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在hive中查询有哪些用户。首先，我们需要了解整个查询流程，然后逐步进行操作。
## 查询流程
```mermaid
flowchart TD;
A[连接到Hive] --> B[选择数据库];
B --> C[查看表信息];
C --> D[查询用户信息];
```
## 操作步骤表格
原创
2024-06-02 05:20:15
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