- 目录 1、日期维度表 2、生成语句 3、用例 在进行日期处理时,有时候会很麻烦,于是小编开发了一张日期维表,供大家参考。 1、日期维度表 num字段名字段中文名描述数据类型1date日期日期 yyyMMdd格式bigint2week星期,数字型星期,数字型 0-6bigint3week_cn星期中文名星期中文名 星期一……string4year_weeks一年中... 目录 1、日期维度表 2、生成语句 3、用例 在进行日期处理时,有时候会很麻烦,于是小编开发了一张日期维表,供大家参考。 1、日期维度表 num字段名字段中文名描述数据类型1date日期日期 yyyMMdd格式bigint2week星期,数字型星期,数字型 0-6bigint3week_cn星期中文名星期中文名 星期一……string4year_weeks一年中...
- 概述 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,并提供完整的sql查询功能 底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 Hive提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取、转化、加载(ETL Extract-Transform-Load ),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制 本质上是一种大... 概述 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,并提供完整的sql查询功能 底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 Hive提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取、转化、加载(ETL Extract-Transform-Load ),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制 本质上是一种大...
- 目录 Impala与Hive的异同 数据存储 元数据 SQL解释处理 执行计划: 数据流: 内存使用: 调度: 容错: 适用面: Impala相对于Hive所使用的优化技术 Impala的优缺点 Impala与Hive的异同 数据存储 使用相同的存储数据池都支持把数据储于HDFS, HBase。 元数据 两者使用相同的元数据。 SQL解释... 目录 Impala与Hive的异同 数据存储 元数据 SQL解释处理 执行计划: 数据流: 内存使用: 调度: 容错: 适用面: Impala相对于Hive所使用的优化技术 Impala的优缺点 Impala与Hive的异同 数据存储 使用相同的存储数据池都支持把数据储于HDFS, HBase。 元数据 两者使用相同的元数据。 SQL解释...
- 一、小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据,产生大量的小文件,从而导致map数量剧增。 2.reduce数量越多,小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。 3.数据源本身就包含大量的小文件。 二、小文件问题的影响 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... 一、小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据,产生大量的小文件,从而导致map数量剧增。 2.reduce数量越多,小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。 3.数据源本身就包含大量的小文件。 二、小文件问题的影响 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...
- Hive相关学习指南 Hive官网:http://hive.apache.org Hive入门指南:http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/GettingStarted HQL查询语言指南:http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/HiveQL 演示文稿:http://wiki.apache.org/ha... Hive相关学习指南 Hive官网:http://hive.apache.org Hive入门指南:http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/GettingStarted HQL查询语言指南:http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/HiveQL 演示文稿:http://wiki.apache.org/ha...
- image.png 工作中常用的 hive 参数调优,整理如下。 原则: • 最少数据 • 最少字段 • 最少Job数 • 最少读取次数 • 避免数据倾斜 • 整体最优而不是局部最优 • JVM 内存 文件大小合理切分 这里需要结合集群的资源来合理的设置切片大小。 # 文件分割大小 set mapreduce.input.fileinputformat.split... image.png 工作中常用的 hive 参数调优,整理如下。 原则: • 最少数据 • 最少字段 • 最少Job数 • 最少读取次数 • 避免数据倾斜 • 整体最优而不是局部最优 • JVM 内存 文件大小合理切分 这里需要结合集群的资源来合理的设置切片大小。 # 文件分割大小 set mapreduce.input.fileinputformat.split...
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- 1、数据源如下 id,name,age,favors(爱好) 1,huangxiaoming,45,a-c-d-f 2,huangzitao,36,b-c-d-e 3,huanglei,41,c-d-e 4,liushishi,22,a-d-e 5,liudehua,39,e-f-d 6,liuyifei,35,a-d-e 1234567 2、建表语句 creat... 1、数据源如下 id,name,age,favors(爱好) 1,huangxiaoming,45,a-c-d-f 2,huangzitao,36,b-c-d-e 3,huanglei,41,c-d-e 4,liushishi,22,a-d-e 5,liudehua,39,e-f-d 6,liuyifei,35,a-d-e 1234567 2、建表语句 creat...
- 1.使用HiveServer2 WebUI排除非大数据组件的问题 http://192.168.10.11:1002/hiveserver2.jsp http://192.168.10.11:10002/query_page?operationId=4e64ae44-5ec3-4cbe-b635-ed6e29f8e885#perfLogging image.png ... 1.使用HiveServer2 WebUI排除非大数据组件的问题 http://192.168.10.11:1002/hiveserver2.jsp http://192.168.10.11:10002/query_page?operationId=4e64ae44-5ec3-4cbe-b635-ed6e29f8e885#perfLogging image.png ...
- 通过HiveCatalog,可以使用Apache Flink对Apache Hive表进行统一的批处理和流处理。这意味着Flink可以作为Hive的批处理引擎的一个性能更好的替代,或者可以持续地在Hive表中读写数据,从而为实时数据仓库应用程序提供动力。 Flink支持在批处理和流模式下从Hive写入数据。当作为批处理应用程序运行时,Flink将只在作业完成时才将这些记录写入H... 通过HiveCatalog,可以使用Apache Flink对Apache Hive表进行统一的批处理和流处理。这意味着Flink可以作为Hive的批处理引擎的一个性能更好的替代,或者可以持续地在Hive表中读写数据,从而为实时数据仓库应用程序提供动力。 Flink支持在批处理和流模式下从Hive写入数据。当作为批处理应用程序运行时,Flink将只在作业完成时才将这些记录写入H...
- Flink支持在批处理和流模式下从Hive写入数据。当作为批处理应用程序运行时,Flink将只在作业完成时才将这些记录写入Hive表。批写既支持追加现有表,也支持重写现有表。 # ------ INSERT INTO将追加到表或分区上,保持现有数据不变------ Flink SQL> INSERT INTO mytable SELECT 'Tom', 25; # -... Flink支持在批处理和流模式下从Hive写入数据。当作为批处理应用程序运行时,Flink将只在作业完成时才将这些记录写入Hive表。批写既支持追加现有表,也支持重写现有表。 # ------ INSERT INTO将追加到表或分区上,保持现有数据不变------ Flink SQL> INSERT INTO mytable SELECT 'Tom', 25; # -...
- Hive分析窗口函数(二) NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK 数据准备 cookie1,2018-04-10,1 cookie1,2018-04-11,5 cookie1,2018-04-12,7 cookie1,2018-04-13,3 cookie1,2018-04-14,2 cookie1,2018-04-15,4 cookie1,20... Hive分析窗口函数(二) NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK 数据准备 cookie1,2018-04-10,1 cookie1,2018-04-11,5 cookie1,2018-04-12,7 cookie1,2018-04-13,3 cookie1,2018-04-14,2 cookie1,2018-04-15,4 cookie1,20...
- hive中 reflect函数的使用 使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值 --创建hive表 create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ','; --准备数据 test_udf.txt 1,2 4,3 6,4 7,5 5,6 -... hive中 reflect函数的使用 使用java.lang.Math当中的Max求两列中最大值 --创建hive表 create table test_udf(col1 int,col2 int) row format delimited fields terminated by ','; --准备数据 test_udf.txt 1,2 4,3 6,4 7,5 5,6 -...
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