Hive on Tez 文章目录Hive on Tez2.1、Tez概述2.2、安装部署 Hortonworks在2014年左右发布了Stinger Initiative，并进行社区分享，为的是让Hive支持更多SQL，并实现更好的性能。让Hive的查询功能更强大。增加类似OVER子句的分析功能，支持WHERE子查询，以及调整Hive的样式系统更多的符合标准的SQL模型；优化Hive的请求执行计划
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2023-07-14 13:04:16
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说明 【注意】 看清楚上面说的实训是不是和你需要做的实训是同一个实训！！！ 如果是同一个实训，直接复制粘贴代码，然后点击测评即可。 【发文时间】2021-05-26 16:03 【更新时间】2022-04-12 【更新内容】 【新增】Hive综合应用案例——学生成绩查询——第1关：计算每个班的语文总成绩和数学总成绩 【新增】Hive综合应用案例——学生成绩查询——第
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2023-07-20 19:51:24
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综合案例接下来我们来看一个综合案例，主要使用外部分区表和视图实现需求：Flume按天把日志数据采集到HDFS中的对应目录中，使用SQL按天统计每天数据的相关指标 分析一下： Flume按天把日志数据保存到HDFS中的对应目录中 针对Flume的source可以使用execsource、channel可以使用基于文件的或者内存的，sink使用hdfssink，在hdfssink的path路径中需要使
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2023-07-14 13:11:36
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数据倾斜：操作• Join on a.id=b.id• Group by• Count Distinct count(groupby)• 原因• key分布不均导致的• 人为的建表疏忽• 业务数据特点• 症状• 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。• 查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可
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2023-07-13 15:58:51
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目录一、Hive 执行过程概述1、概述2、Hive 操作符列表3、Hive 编译器的工作职责4、优化器类型二、join1、对于 join 操作2、实现过程3、具体实现过程三、Group By1、对于 group by操作2、实现过程四、Distinct1、对于 distinct的操作2、实现过程3、详细过程解释 正文回到顶部一、Hive 执行过程概述1、概述（1） Hive 将 HQL
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2023-09-15 21:37:26
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在大数据时代，Hive作为分析数据的重要工具，其灵活性和可扩展性备受青睐。然而，在实际应用中，复杂的业务需求使得Hive的内置函数难以满足，需要开发自定义用户定义函数（UDF）以应对特定的业务场景。本文将深度探索如何通过Java编写Hive UDF的复杂案例，全面展现其演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘及扩展应用。
### 背景定位
在最初的项目中，业务需求急剧增长，数据的多样性和复杂性愈
用hive来进行日志分析有一段时间了，这里简要记录下我使用UDF和存储与导出hsql结果的实现方式，以供参考。（一）UDF 开发与使用案例 1、创建Maven工程，开发UDF（基于hadoop2.2.0+hive-0.12.0)。 1. <dependencies>
2. <dependency>
3. <groupId>org.apache.ha
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2024-02-20 16:40:57
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1：order by， sort by， distribute by， cluster by1.1 order byhive 中的 order by 语句会对查询结果做一次全局排序，即，所有的 mapper 产生的结果都会交给一个 reducer 去处理，无论数据量大小， job 任务只会启动一个 reducer，如果数据量巨大，则会耗费大量的时间。 提示： 如果在严格模式下， order by
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2023-12-20 06:21:14
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hive综合案例实战1、需求描述2、项目表字段2,1 数据结构3、ETL原始数据清洗4、项目建表并加载数据4.1 创建表4.2 导入ETL之后的数据(ODS层 textfile)4.3 向ORC表插入数据(DW层 ORC + snappy)5、业务分析5.1 统计视频观看数Top105.2 统计视频类别热度Top105.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个
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2023-10-04 19:59:57
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内容目录Hive实战小项目1、数据准备2、业务分析①统计视频观看数Top10②统计视频类别热度Top10③统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数④统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别排序⑤统计类别视频观看数Top10⑥统计每个类别视频观看数Top10⑦统计上传视频最多的用户Top10以及他们上传的视频观看次数在前20的视频 Hive实战小项目需求分析：统
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2024-02-01 21:08:22
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分析查询数据筹备7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17 00:00:00,800,\N,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20 00:00:00,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22 00:00:00,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,198
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2024-07-22 17:32:10
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第一部分 Hive概述第 1 节 Hive产生背景直接使用MapReduce处理大数据，将面临以下问题:MapReduce 开发难度大，学习成本高(wordCount => Hello World)Hdfs文件没有字段名、没有数据类型，不方便进行数据的有效管理使用MapReduce框架开发，项目周期长，成本高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表 (
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2024-05-02 08:49:00
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设置查询时显示字段名称
hive> set hive.cli.print.header=true;
设置cli模式下显示当前所在的数据库名称
hive> set hive.cli.print.current.db=true;
设置hive的安全措施为"strict(严格)"模式(如果对分区表查询的WHERE子句中没有加分区过滤的话，将禁止提交这个任务)
hive> set h
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2023-06-12 21:13:37
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统计出掉线率最高的前10个基站数据record_time 通话时间imei 基站编号cell 手机编号drop_num 掉话秒数duration 通话持续总秒37062,0,0,0,0,0,G,02011-07-13 00:00:00+08,352024,29448-51331,0,0,0,0,0,G,02...
原创
2022-02-24 17:48:44
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Hive基本练习之微博案例的超详细解题步骤
原创
2021-07-12 16:46:09
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统计出掉线率最高的前10个基站数据record_time 通话时间imei 基站编号cell 手机编号drop_num 掉话秒数duration 通话持续总秒数2011-07-13 00:00:00+08,356966,29448-37062,0,0,0,0,0,G,02011-07-13 00:00:00+08,352024,29448-51331,0,0,0,0,0,G,02...
原创
2021-06-01 16:41:47
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# Hive实操案例
## 1. 流程
下面是完成"Hive实操案例"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 加载数据到Hive表 |
| 3 | 执行查询操作 |
| 4 | 导出查询结果 |
## 2. 操作步骤及代码解释
### 步骤1：创建Hive表
首先，我们需要在Hive中创建一个表来存储数据。使用以下代码进行创
原创
2023-07-29 05:46:29
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文章目录1 hive llap该怎么部署2 注意事项3 llap初始化4 性能测试5 总结链接 微信公众号：苏言论 理论联系实际，畅言技术与生活。LLAP是hive 2.0.0版本引入的新特性，hive官方称为(Live long and process)，hortonworks公司的CDH称为(low-latency analytical processing)，其实它们都是一样的，都是实现将
文章目录1. 数据倾斜是什么2. 数据倾斜的表现2.1 Hive中的数据倾斜2.2 spark中的数据倾斜3. 数据倾斜的原因3.1 Shuffle3.2 数据本身3.3 业务逻辑4. 数据倾斜的解决方案5.举个栗子5.1 由空值造成的数据倾斜5.2 count(distinct)的倾斜问题5.3 不同数据类型关联产生数据倾斜5.4 小表不小不大，怎么用 map join 解决倾斜问题6.总结
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2024-09-23 06:25:03
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0 stu表数据: stu:id namehello,you zm2008hello,me zm2015 1 实现单词计数: (列转行) ---> split切分+explode(炸开) 1.0 数据拆分成数组select split(id,',') from stu; 得到数组[hello...
原创
2023-04-21 11:46:43
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