对动态增加扩充硬盘，就拿百度云盘来说吧，真以为人家给你2048G，只是表面给你显示的容）其
原创
2023-01-06 15:33:58
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大家好！砸门又见面了。我先作一个自我介绍吧。我是一个打算学习大数据一万小时的谢老师，目前学习了800多小时了，现在正在努力。 今天来玩的实验是：Hive分区表的动态分区分区是在处理大型事实表时常用的方法。分区的好处在于缩小查询扫描范围，从而提高速度。分区分为两种：静态分区static partition和动态分区dynamic partition。静态分区和动态分区的区别在于导入数据时，是手动输入
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2023-07-14 11:52:05
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Hive中支持两种类型的分区：静态分区SP（static partition）动态分区DP（dynamic partition）静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。 二）实战演示如何在Hive中使用动态分区1、创建一张分区表，包含两
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2023-08-10 13:49:58
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动态分区动态分区是在 Doris 0.12 版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理(TTL)，减少用户的使用负担。目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。动态分区只支持 Range 分区。原理在某些使用场景下，用户会将表按照天进行分区划分，每天定时执行例行任务，这时需要使用方手动管理分区，否则可能由于使用方没有创建分区导致数据导入失败，这给使用方带来了额外的维护成本。通过动态分
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2024-04-25 11:05:12
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动态分区存储管理方式主存的分配与回收16网络工程二班 孙书魁目的： 1，了解动态分区分配中，使用的数据结构和算法 2，深入了解动态分区存储管理方式，主存分配与回收
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2023-08-10 13:50:12
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Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同。 传统数据库的分区方式：就oracle而言，分区独立存在于段里，里面存储真实的数据，在数据进行插入的时候自动分配分区。 Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际
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2021-07-07 13:38:00
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我们来对整个LVM的工作原理进行一个简单表述：(1)物理磁盘被格式化为PV，空间被划分为一个个的PE(2)不同的PV加入到同一个VG中，不同PV的PE全部进入到了VG的PE池内(3)LV基于PE创建，大小为PE的整数倍，组成LV的PE可能来自不同的物理磁盘(4)LV现在就直接可以格式化后挂载使用了(5)LV的扩充缩减实际上就是增加或减少组成该LV的PE数量，其过程不会丢失原始数据LVM扩容的思路：
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精选
2015-02-26 12:33:56
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关系型数据库中，对分区表 Insert 数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive 中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用 Hive 的动态分区，需要进行相应的配置。 1、开启动态分区参数设置 （1）开启动态分区功能（默认 true，开启） hive.exec.dynamic.partiti
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2023-05-29 16:22:11
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对用户来说，分区表时一个独立的罗技表，但是底层由多个无力字表组成。实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装。对分区表的请求，都会通过句柄对象转化成对存储引擎的接口调用。所以分区对于SQL层来说是一个完全封装底层实现的黑盒子，对应用是透明的，但是从底层的文件系统来看就很容易发现，每一个分区表都有一个使用#分隔明明的表文件。MySQL实现分区表的方式;对底层表的封装，意味着索引也是按照分区的
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2023-09-20 21:43:43
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静态分区裁剪（Static Partition Pruning）用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'Spark 会自动进行以下的优化： 从上图可以看到，
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2023-08-03 13:24:33
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往hive分区表中插入数据时，如果需要创建的分区很多，比如以表中某个字段进行分区存储，则需要复制粘贴修改很多sql去执行，效率低。因为hive是批处理系统，所以hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。 1、创建一个单一字段分区表hive>
create table dpartition(id int ,name stri
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2023-08-22 22:06:56
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一、问题描述为了支撑相应的业务需求，本次生产环境通过Hive SQL来完成动态插入分区表数据的脚本开发。但是，动态分区的插入往往会伴随产生大量的小文件的发生。而小文件产生过多的影响主要分为以下两种情况： （1） 从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。 （2）在HDFS中，每个小文件对象约占150byt
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2023-09-20 06:22:38
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Spark 3.0 为我们带来了许多令人期待的特性。动态分区裁剪(dynamic partition pruning)就是其中之一。本文将通过图文的形式来带大家理解什么是动态分区裁剪。Spark 中的静态分区裁剪在介绍动态分区裁剪之前，有必要对 Spark 中的静态分区裁剪进行介绍。在标准数据库术语中，裁剪意味着优化器将避免读取不包含我们正在查找的数据的文件。例如我们有以下的查询 SQL：Sele
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2024-08-12 11:33:02
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需求场景：hive计算完成导入oracle以后由于结果表需要重建，需要把hive中保存的分区信息同步到另外一张hive表对应的分区中，就涉及到多分区同时插入，下面介绍方法。 Hive中是支持分区的。 关系型数据库（如Oracle）中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)
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2024-07-30 15:50:29
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目录1、Spark 3.0 简介2、Adaptive Query Execution（AQE）简介3、Dynamic Partition Pruning 动态裁剪分区4、DPP相关参数5、DPP代码测试1、Spark 3.0 简介Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年半之久，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如
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2023-10-19 10:58:45
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动态分区调整动态分区属性：设置为true表示开启动态分区功能（默认为false）hive.exec.dynamic.partition=true; - 动态分区属性：设置为nonstrict,表示允许所有分区都是动态的（默认为strict）设置为strict，表示必须保证至少有一个分区是静态的hive.exec.dynamic.partition.mode=strict;动态分区属性：每
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2024-01-09 14:25:19
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之前说过分区表，分区都是用SQL语句创建的，那么如果需要创建非常多的分区，用户就需 要写非常多的SQL吗？也不是的 ，Hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询 参数推断出需要创建的分区名称。仔细看这个例子INSERT OVERWRITE TABLE dwd_loginPARTITION (year,day)SELECT ...,year,day FROM ods_loginHive根据SEL
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2023-10-05 12:19:20
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一、优化1、查看执行计划Explain1.查看简单的执行计划(常用)
explain select xxx from xxx;
2.查看详细的执行计划
explain extended select xxx from xxx;
3.语法
explain 【extended】【dependency】【authorization】 query-sql2、分区、分桶、指定存储文件格式、压缩格式常用
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2023-09-13 15:06:40
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3.5 动态分区分配算法 上节讲述了连续分区分配方式中有动态分区分配的方式，如果在动态分区分配算法中有许多空闲分区都满足需求的时候，那该如何分配空间呢，今天来介绍四种分配方法解决这个问题。目录3.5 动态分区分配算法3.5.1 首次适应算法3.5.2 最佳适应算法3.5.3 最坏适应算法3.5.4 邻近适应算法3.5.5 四种方法比较 3.5.1 首次适应算法
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2024-06-05 09:20:39
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开启动态资源分配为了生效还要求完成提前完成以下任意一种配置第一种方法：1、Application提交时需要附带以下设置：set spark.dynamicAllocation.enabled = true
set spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled = true第二种方法：1、Application提交时需要附带以下设置：spark.dy
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2023-09-01 13:00:33
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