随着云计算、大数据、AI的发展和普及，各行各业的业务场景日益复杂，数据呈现出大规模、多样性的特点，企业对数据仓库的需求也进一步拓展至对多元化数据实时处理的场景。数据湖是多元数据存储与使用的便捷选择，而云原生具有数据资产统一、基础资源成本低、高性能计算体验升级等优势，是数据湖未来部署的重要形态。湖仓一体架构结合了数据仓库和数据湖的性能优势，在成本、灵活性、事务一致性、多元数据分析等方面具备显著的优势，可以为企业提供高效、兼容、低成本的数据存储和管理解决方案，帮助企业更好地实现数据驱动决策和业务创新。在这次的直播中，我们介绍了HashData对湖仓一体方案的思考，并对Hive数据同步进行详细讲解和

1、计算资源配置1.1Yarn资源配置1.2MapReduce资源配置2、Explain查看执行计划（重点）2.1Explain执行计划概述2.2基本语法2.3案例实操3、分组聚合优化3.1优化说明（1）map-side聚合相关的参数3.2优化案例4、join优化4.1Join算法概述（1）CommonJoin（2）MapJoin（3）BucketMapJoin（4）SortMergeBucketMapJoin4.2使用说明（1）mapjoin（2）mapjoin案例（3）BucketMapJoin（4）BucketMapJoin案例（5）SortMergeBucketMapJoin关于调优，

学生信息管理系统（layUI+servlet+jdbc）使用原生servlet作为后端进行开发后端采用纯servlet进行开发，同时搭配原生的jdbc，整个架构没有使用任何框架，可以说是非常原始了；验证码工具类可以返回验证码图片和验证码内容，数据库连接工具类可以返回一个数据库连接和关闭数据库连接的方法（但是封装和设计模式不好，虽然线程安全，但使用会频繁创建数据库连接，开销很大），还有一个工具类借助gson将request的数据转换为json串；Dao层都是单表的CURD，没有复杂的业务所以也就没有添加事务的处理；**这里的业务层和控制层几乎耦合在了一起，一个业务一个servlet的方式造成了严

前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?pwd=66663、将Spark安装包通过xftp上传到/opt/software安装部署Spark1、解压spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz进入安装包所在目录cd/opt/software解压缩tar-zxvfspark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz-C/opt/moudle进入解压后的目录，修改文件名cd/opt/moudlemvspar

1、概念数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。OLAP：在线分析处理（OnlineAnalyticalProcessing）是大数据技术中快速解决多维分析问题的方法之一。由于OLAP需要快速读取大量数据，因此它对数据的读取吞吐量和计算效率有很高的要求。OLAP分析一般需要设计数据立方体，立方体由分析的维度（dimension）、层级（level）和指标（metric）来定义，支持上卷（roll-up）、钻取（drill-down）、切片（slic

 博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式研究背景与意义：随着互联网的发展，电子商务越来越成为人们购物的主要方式之一。特别是手机市场的迅速发展，手机购物成为了人们购买手机的首选方式。然而，目前市

外部表和内部表区别未被external修饰的是内部表（managedtable），被external修饰的为外部表（externaltable）；区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定（如果没有LOCATION，Hive将在HDFS上的/user/hive/warehouse文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹，并将属于这个表的数据存放在这里）；删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表

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一、窗口函数知识点1.1窗户函数的定义    窗口函数可以拆分为【窗口+函数】。窗口函数官网指路：LanguageManualWindowingAndAnalytics-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundationhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%20WindowingAndAnalytics窗口：over()，指明函数要处理的数据范围函数：指明函数计算逻辑1.2窗户函数的语法window_nameover([partitionby字段...][orderby字段...][窗

获取（[block[，timeout]]）删除并从队列中返回项目。如果可选的args块为true（默认值），并且超时为无（默认值）（默认值），则如有必要，直到有可用的时间为止。如果超时是一个正数，则它会在大多数超时秒内阻止并提高队列。Empty例外，如果该时间内没有任何项目。否则（块为false），如果立即可用，请返回项目，否则提高了队列。如上所述。我编写一个程序，只有一个生产者流程和六个消费者。流程之间的队列共享。生产者使用该方法：put_nowait（）1Process*6000个项目/秒当消费者使用get_nowait（）时，消费者的get_nowait非常缓慢。6进程*（0〜500）项