《饮食男女》开头说：“人生不能像做菜，把所有的料都准备好了才下锅。”但做大数据挖掘不一样，MapReduce 不同于人生，一定要把准备工作做好了，才能顺利运行后面的步骤。如果你的 HiveQL 代码没毛病，却一运行就出现 Fail 提示，可以看看，是不是少了下面哪项准备工作？指定队列 set mapred.job.queue.name=queue01; //自己指定一个队列 在
HIVE 优化浅谈hive不怕数据量大，导致运行慢的主要原因是数据倾斜。hive的运行机制这里就不再赘述，咱们直入正题，聊一下hive的优化方法。优化点一：业务逻辑优化1.去除冗余逻辑 对于复杂业务逻辑来说，在非数据倾斜的情况下，最有效的优化方式就是对业务逻辑的优化，去掉冗余的逻辑过程或无用的中间过程，能一步完成的不要分两步。尤其对于旧逻辑优化及数据迁移工作中较为常见。2.重复逻辑落临时表复杂的
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2023-08-18 22:39:51
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# Hive查询为什么慢
在大数据领域中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，用于存储、管理和分析大规模数据集。尽管Hive具有高度可扩展性和灵活性，但有时会出现查询速度缓慢的情况。本文将探讨Hive查询为什么慢，并提供一些优化查询性能的技巧。
## 1. 数据倾斜
在Hive中，数据倾斜是指数据在分区或桶中的分布不均匀，导致查询性能下降。例如，如果一个分区的数据量远远大于其他分区
原创
2023-09-03 08:27:53
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1.1 Hive简介1.1.1 什么是HiveHive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数据库表，并提供类SQL查询功能。1.1.2 为什么使用HiveØ 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 Ø 为什
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2023-09-21 14:40:08
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工具/原料：1.jdk1.8，若未安装，可参考：2.hadoop 2.7.7（或其他可兼容版本）若未安装，可参考：3.mysql 5.6（或其他版本）若未安装，可参考：4.hive1.2.2下载地址：安装过程:1.准备hive的安装路径，本人喜欢将自己安装的软件放在/apps/路径下，根据自己的需求创建目录cd /sudo mkdir -r /apps/hive2.切换到下载好的hive路径下，我
一、Hive基本概念1、什么是hive1.1、hive简介Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具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，并提供类SQL查询功能。1.2、hive本质将HQL转化成MapReduce程序hive处理的数据存储在HDFS
hive分析数据底层的实现是MapReduce
执行程序运行在Yarn上2、h
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2023-07-13 16:28:41
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文章目录一、小文件产生原因1、直接向表中插入数据2、通过load方式加载数据3、通过查询方式加载数据二、小文件过多产生的影响三、怎么解决小文件过多1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令，自动合并小文件2、调整参数减少Map数量1) 设置map输入合并小文件的相关参数：2) 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:3) 启用压缩3、 减少Reduce的数量4. 使用
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2024-09-19 09:26:27
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# 为什么Hive跑SQL这么慢？
在大数据处理领域，Hive是一个常用的工具，它提供了类似于SQL的查询语言来分析存储在Hadoop集群中的大型数据集。然而，有时候我们会发现Hive执行SQL语句的速度非常慢，接下来我们将探讨一些可能导致Hive运行缓慢的原因。
## 数据规模大
当处理的数据规模非常庞大时，Hive执行SQL语句的速度会明显下降。因为Hive是基于MapReduce实现的
原创
2024-03-01 07:36:45
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目前团队的数据处理都在Hadoop集群上，一是因为需要处理的数据量都是亿级的，这种规模的数据适合用Hadoop集群并行处理；二是免除了分库分表给查询处理上带来的麻烦。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它将存储在HDFS上的结构化的文件映射成一张关系型数据库表，提供简单的SQL查询功能。本文结合Hive SQL的运行原理谈一谈Hive SQL的优化问题。1. 数据过滤应尽早做，同时只选择
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2023-09-01 15:21:18
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Hive可以让你在Hadoop上使用SQL，但是在分布系统上的SQL的调优是不同的。这里有12个技巧能够帮助你。Hive并不是一个关系型数据库，但它假装是大部分情况中的一个。它有表格，运行SQL，并且支持JDBC和ODBC。这个启示有利及不利的消息：Hive不运行查询数据库方式。这是一个很长的故事，但是我在工作周花了80多个小时亲自调整Hive。不用说，我不必再头疼了。因此，为了您的利益，这里有一
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2023-07-23 17:37:31
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Python很慢和/或它不是的两个最常见的原因高性能：解读 GIL 第一个是相当直接的，但在高级别编译器将更高级别的语言翻译成更低级别（更快）的语言，因此编译语言几乎总是比非编译语言执行得更快。这个经验法则有一些例外（例如JIT可能比AOT编译更快的情况），但它们会分散讨论。第二个是更臭名昭着，但是Python有一个叫做全局解释器锁的东西，它通过强制解释器一次只在一个进程（Python解释器的实例
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2023-05-30 18:38:13
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Python 现在越来越火，已经迅速扩张到包括 DevOps、数据科学、Web 开发、信息安全等各个领域当中。然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。 在代码运行速度方面，Java、C、C++、C# 和 Python 要如何进行比较呢？并没有一个放之四海而皆准的标准，因为具体结果很大程度上取决于运行的程序类型，而语言基准测试Computer Langu
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2024-08-20 15:01:25
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平时在反射这块用的比较少，也没针对性的去学习一下。在工作之余，还是得保持一个学习的习惯，这样子才不会出现今天这种被一个问题难倒的情况
反射是相当强大的一个机制，它允许在运行时发现并使用编译时还不了解的类型及其成员。但是，它也有下面两个缺点：1 、反射会造成编译时无法保证类型的安全性，由于反射要严重依赖于字符串，所以会丧失编译时类型安全。例如：假如执行Type.GetType(“Jef”);要求通过反射在一个程序中查找一个名为”Jef”的类型，但程序集包含的实际是”Jeff”类型，代码会通过编译，但是在运行时会出错，因为作为实参传
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2024-01-14 13:18:04
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Redis 集群的 TCP 端口(Redis Cluster TCP ports) 每个 Redis 集群节点需要两个 TCP 连接打开。正常的 TCP 端口用来服务客户端，例如 6379，加 10000 的端口用作数据端口，在上面的例子中就是 16379。 第二个大一些的端口用于集群总线(bus)，也就是使用二进制协议的点到点通信通道。集群总线被节点用 于错误检测，配置更新，故障转移授
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2023-07-10 10:20:23
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说明刚进公司，由于公司准备新地方，所以电脑不够用，先用自己的电脑开发。然后配置环境，AS运行新项目，第一次大概花了20多分钟，等得蛋都碎了一地。以为接下来会没事，鬼知道第二次还是10多分钟，我直接疯掉。然后网上查了下资料，总结了一些笔记，分享给大家。参考网站参考步骤第一步：配置.gradle文件夹目录(开启Gradle单独守护线程)在windows系统的C:\Users\用户名\.gradle目录
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2024-09-01 21:38:05
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python越来越作为一种科学技术研究的语言越来越流行，可是我们经常听到一个问题，python是慢的。那么我们从后台分析一下，为什么python是慢的。
python是一种动态类型，解释型语言，它的值都是存储在分散的对象中，而不是紧密的缓存之中。1.python是动态类型语言这意味着编译器在程序执行之前并不知道变量定义的类型。C定义变量和Python定义变量的方式的区别：
对于C，编译器通过定
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2023-08-22 15:59:32
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Python 在近几年变得异常流行，Python 语言学习成本低，写出来很像伪代码（甚至很像英语），可读性高，等等有很多显而易见的优点。被 DevOps, Data Science, Web Development 各种场景所青睐。但是这些美誉里面从来都没有速度。相比于其他语言，无论是 JIT 的，还是 AOT 的，Python 几乎总是最慢的。导致 Python 的性能问题的有很多方面，本文尝试
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2020-11-20 13:17:11
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什么是反射？ Java反射就是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意方法和属性；并且能改变它的属性。而这也是Java被视为动态（或准动态，为啥要说是准动态，因为一般而言的动态语言定义是程序运行时，允许改变程序结构或变量类型，这种语言称为动态语言。从这个观点看，Perl，Python，Ruby是动态语言，C++，Java，C#不是动态
原创
2020-12-14 14:00:33
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2022-05-14 17:04:53
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