hive或者MR处理数据，不怕数据量大，就怕倾斜。hive里大表join的时候，数据倾斜就是个很头疼的问题。本博主就遇到了一个真实案例，特意记录下来，有需要的同学可以参考1.查了5个小时还没结束的sql语句set mapred.reduce.tasks = 30;
insert overwrite directory 'xxx'
select
cus.idA,cus.name,addr.bb fr
转载
2024-02-20 11:18:00
61阅读
本文可以认为是的读后感，我是按照我理解的语言重新表述了一下而已。海量数据处理的常用方法包括一下几种：1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；2.双层桶划分3.Bloom filter/Bitmap；4.Trie树/数据库/倒排索引；5.外排序；6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 1. 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归
转载
2024-07-22 21:32:58
46阅读
hive：对数据的处理（客户端）hive是将类sql（HQL）语句转换成功 mapreduce程序执行的（默认，还可以将hql语句转换为spark程序处理）。
所以hive会将要处理的数据和表、数据库、字段做一个映射（hive的元数据），hive元数据的保存方式就决定了hive的运行、安装模式。hive的安装使用,hive安装模式：1. 嵌入模式：hive自带有 Derby 数据库用来存储元数据。
转载
2023-08-18 22:55:19
34阅读
# Hive 数据处理案例
在大数据领域，Hive 是一个数据仓库基础架构，可以通过类 SQL 查询语言(HiveQL)方便地对数据进行分析和处理。本文将以一个实际的案例来介绍 Hive 的使用，并提供相应的代码示例。
## 背景
假设我们有一个电商平台，每天都会有大量的用户购买商品，并且每个购买行为都会被记录下来。我们希望通过分析用户的购买行为，了解用户的偏好，并为用户提供个性化的推荐。
原创
2023-09-04 05:03:00
167阅读
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、j
转载
2023-07-27 16:43:03
139阅读
Hive中数据倾斜的表面原因可能各种各样，但是底层都是一个Reducer的节点计算压力过大，造成某一个节点一直在运算造成的。今天运行SQL的时候，遇到了一次，分享下（由于数据使用公司数据，表名都重新换过，数据量保持不变）表名信息如下，假设有两张表:tmp_user，数据量：267772tmp_user_log,数据量：5,617,310,131初始SQL如下：SELECT /*+mapjoin(a
转载
2023-08-12 01:46:13
111阅读
# Hive TB级数据处理入门指南
在现代数据分析中，处理大规模数据集成为了一个常见的需求。Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以方便地处理和分析大规模数据。本文将介绍如何使用 Hive 处理 TB 级数据，并提供相关代码示例，以便更好地理解其用法。
## Hive简介
Hive 允许用户使用类似 SQL 的 HiveQL 查询布局大数据集。它的特点是：
# Hive 爬取数据处理
## 概述
在大数据领域，Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，它使用类似于 SQL 的查询语言（HiveQL）来分析和处理大规模数据。Hive 可以方便地对海量数据进行查询、过滤、聚合等操作。本文将介绍如何使用 Hive 爬取数据并进行处理。
## 爬取数据
爬取数据是指从网络上收集数据并存储到数据库中的过程。在 Hive 中，我们可以使用 `E
原创
2023-08-28 05:29:16
146阅读
hive json数据处理函数
原创
2022-12-28 15:33:53
155阅读
Hive调优作用：在保证业务结果不变的前提下，降低资源的使用量，减少任务的执行时间。1、调优须知（1）对于大数据计算引擎来说：数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。（2）Hive的复杂HQL底层会转换成多个MapReduce Job并行或者串行执行，Job数比较多的作业运行效 率相对比较低，比如即使只有几百行数据的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个Job，耗时很长。 原因是 MapReduce 作
转载
2023-07-20 20:12:16
279阅读
目录1 应用场景2 处理方式3 JSON函数：get_json_object3.1 功能3.2 语法3.3 使用4 JSON函数：json_tuple4.1 功能4.2 语法4.3 使用5 JSONSerde5.1 功能5.2 使用6 总结 1 应用场景JSON数据格式是数据存储及数据处
原创
2021-09-19 17:32:21
1088阅读
0302-Hive案例11. 需求描述1.1 数据结构1.2 业务需求2. 数据清洗ETL2.1 ETL之ETLUtil2.2 ETL之Mapper2.3 ETL之Driver3. 上传数据3.1 将原始数据上传到HDFS3.2 执行ETL4. 导入数据4.1 创建表5. 业务分析与实现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
转载
2023-07-12 12:52:21
78阅读
文章目录一、行列转换问题一：多行转多列问题二：如何将结果转成源表？（多列转多行）问题三：同一部门会有多个绩效，求多行转多列结果二、排名中取他值问题一：按a分组取b字段最小时对应的c字段问题二：按a分组取b字段排第二时对应的c字段问题三：按a分组取b字段最小和最大时对应的c字段问题四：按a分组取b字段第二小和第二大时对应的c字段问题五：按a分组取b字段前两小和前两大时对应的c字段三、累计求值问题二
转载
2023-07-12 20:46:24
41阅读
1、特点（1）功能强大 高扩展性，弹性，容错 （2）轻量级 无需专门的集群 。一个库，而不是框架（3）完全集成 100%的Kafka 0.10.0版本兼容。易于集成到现有的应用程序 （4）实时性毫秒级延迟 、并非微批处理 、窗口允许乱序数据 、允许迟到数据2、为什么要有Kafka Stream当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用
转载
2024-06-09 18:51:28
25阅读
背景 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？一
转载
2023-10-22 17:34:30
74阅读
一、SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理
join的实现原理：sql获取的数据先通过map函数处理，转换成key-value形式，接着shuffle为归并的过程，将key相同的归并到一起，最后通过Reduce函数处理。（关于MapReduce与shuffle的详解请看MapReduce篇）
二、
Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程
转载
2023-07-24 15:40:08
127阅读
多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主，并没有给出具体的数据倾斜案例。当工作中遇到了倾斜问题，这些理论很难直接应用，导致我们面对倾斜时还是不知所措。今天我们不扯大篇理论，直接以例子来实践，排查是否出现了数据倾斜，具体是哪段代码导致的倾斜，怎么解决这段代码的倾斜。当执行过程中任务卡在 99%，大概率是出现了数据倾斜，但是通常我们的 SQL 很大，需要判断出是哪段代码导致的倾斜，才能利于我们解决
转载
2023-10-01 12:07:02
112阅读
作者:高戈
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动化管理工具会对数据进行阅读分析。一般的自动化管理工具都会提供转化跟踪的功能，而且所有工具优化的必须一个程序。 然后是ROI规则，根据规则搜索
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动
转载
2024-05-28 14:57:50
331阅读
GAMIT-GLOBK数据处理报告 一．处理任务 利用GAMIT-GLOBK软件对2011年年积日为94天的shao, lhaz, xian, kunm, bjfs, urum共6个IGS测站的GPS测量数据进行处理，并对处理结果进行评估。 二．处理步骤 安装虚拟机和Linux系统 在win7系统下
转载
2024-02-29 10:44:15
310阅读
结构化数据、半结构化数据和非结构化数据结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：id name age gender
1 lyh 12 male
2 liangyh 13 female
3 liang 18 male所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询
转载
2024-10-01 14:30:20
57阅读
