Hive数据倾斜以及解决方案1、什么是数据倾斜数据倾斜主要表现在，mapreduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多)，这条Key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。2、数据倾斜的原因及现象一些操作导致的数据倾斜：主要原因：key分布不均匀业务数据本身的特性建表时考虑不周某些SQL语句本身就有数据倾斜现象：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）r

问题描述：描述1：表A存在主键为1的数据行，表B也存在主键为1的数据行，表Aleftjoin表B，取主键为1的数据行时，表B数据缺失。描述2:基于描述1，count(表B字段)数据时，计数行数不准确(主要表现为缺数据)针对结果的发生，本文从以下方面分析原因及提供解决方案：右表没有匹配的数据关联键数据类型不匹配受count列null值影响Hive版本问题，在某些版本中，左连可能导致右表为null数据倾斜并在文末附属了HiveSQL常用参数设置的说明。下面进行逐一分析1.右表没有匹配的数据SQL基础，略。2.关联键数据类型不匹配首先要确定一个问题，Hive会不会自动匹配两表类型？下面开始验证2.1

肝了几个晚上，梳理总结了一份万字长文超详述hive企业级优化文章，也整理了一份hive优化总结思维导图和hive优化详细PDF文档，有需要可关注公众号《大数据阶梯之路》找小编获取，学习和复习都是绝佳，公众号不断分享技术相关文章。话不多说，??下面就直接开讲吧！更多精彩好文，首发在微信公众号《大数据阶梯之路》，欢迎关注一览群山.jpeg文章字数：13271字预计阅读需：20分钟一、问题背景hive离线数仓开发，一个良好的数据任务，它的运行时长一般是在合理范围内的，当发现报表应用层的指标数据总是产出延迟，排查定位发现是有些任务执行了超10小时这样肯定是不合理的，此时就该想想如何优化ETL任务链路，

1.获取当前日期、时间、时间戳、时间戳对应日期--代码--selectcurrent_date()--当前日期,current_timestamp()--当前默认时间,from_utc_timestamp(current_timestamp(),'GMT+8')--转为东八区时间,unix_timestamp()--时间戳,from_unixtime(unix_timestamp())--时间戳对应时间(东八区),to_utc_timestamp(from_unixtime(unix_timestamp()),'GMT')--当前时间戳转为时间(默认时区)--结果--2023-02-01202

一、背景大数据元数据服务HiveMetastoreService（以下简称HMS），存储着数据仓库中所依赖的所有元数据并提供相应的查询服务，使得计算引擎（Hive、Spark、Presto）能在海量数据中准确访问到需要访问的具体数据，其在离线数仓的稳定构建上扮演着举足轻重的角色。vivo离线数仓的Hadoop集群基于CDH5.14.4版本构建，HMS的版本选择跟随CDH大版本，当前使用版本为1.1.0-cdh5.14.4。vivo在HMS底层存储架构未升级前使用的是MySQL存储引擎，但随着vivo业务发展，数据爆炸式增长，存储的元数据也相应的增长到亿级别（PARTITION_PARAMS：8

 目录1.Zeppelin安装2.Zeppelin网页配置连接hive    利用Zeppelin工具操作hive,需确保电脑已经启动Hadoop集群和hiveserver2服务。    在master主机上的hive安装目录下启动hiveserver2服务[root@masterhive]#bin/hiveserver21.Zeppelin安装  将压缩包zeppelin-0.10.1-bin-all.tgz上传到master主机的/export/software目录下,并解压到/export/servers/目录下和重命名文件[root@master~]#cd/export/softwar

目录1.开启hadoop集群2.开启mysql3.开启hive远程连接4.将hive下面的hive-site.xml和jar包拷贝到spark的conf目录下5.重启spark-shell6.查询数据库的表7.IDEA操作连接hive8.Spark读取Hive中的库9.Spark操作Hive中指定表10.Spark处理后的数据保存在Hive中——三种方法11.Spark连接Mysql，操作Mysql中的表       在Spark中操作Hive，此时的HIve基于内存，而不是MR，速度更快。1.开启hadoop集群start-dfs.shstart-yarn.sh2.开启mysqlmysql-

本来想用kettle，把hive数仓的DM层结果数据导出到clickhouse的表中。结果hive、clickhouse，kettle都可以连上。但是依然报错，搞了半天还没搞定，头大。先上clickhouse表输出控件的输入字段映射的报错截图一、hive和clickhouse数据库，kettle本身都可以连上1.kettle连接hive2.kettle连接clickhouse二、kettle转换任务设置 1.表输入插件（hive表输入）hive表输入没问题 2.字段选择插件可以选择字段，正常 3.表输出插件（输出到clickhouse）（1）表输出主选项正常 （2）获取字段正常，但是输入字段映

背景：实际开发中需要用到全关联的用法，之前没遇到过，现在记录一下。需求是找到两张表的并集。全关联的解释如下；下面建两张表进行测试test_a表的数据如下test_b表的数据如下；写第一个fulljoin的SQL进行查询测试select*frompdata_dynamic.test_aafulljoinpdata_dynamic.test_bbona.id=b.id;查询结果显示如下；把两个表的结果拼在一行了，匹配不上的都用NULL值进行填充了，显然不是我要的结果优化好的fulljoin的SQL写法如下selectcasewhena.idisnullthenb.idelsea.idendid,c

hive出现的原因Hive出现的原因主要有以下几个：传统数据仓库无法处理大规模数据：传统的数据仓库通常采用关系型数据库作为底层存储，这种数据库在处理大规模数据时效率较低。MapReduce难以使用：MapReduce是一种分布式计算框架，它可以用于处理大规模数据，但MapReduce的编程模型比较复杂，难以使用。需要一种统一的查询接口：传统的数据仓库和MapReduce都提供了数据查询的接口，但这些接口相互独立，难以统一管理。为了解决这些问题，Facebook在2008年开发了Hive，Hive是一种基于Hadoop的分布式数据仓库管理系统，它提供了一种SQL语法来访问存储在Hadoop分布式