前言此篇主要总结到Hive,Flink,Spark出现数据倾斜的表现，原因和解决办法。首先会让大家认识到不同框架或者计算引擎处理倾斜的方案。最后你会发现计算框架只是“异曲”，文末总结才是“同工之妙”。点击收藏与分享，工作和涨薪用得到！！！数据倾斜数据倾斜最笼统概念就是数据的分布不平衡，有些地方数据多，有些地方数据少。在计算过程中有些地方数据早早地处理完了，有些地方数据迟迟没有处理完成，造成整个处理流程迟迟没有结束，这就是最直接数据倾斜的表现。HiveHive数据倾斜表现就是单说hive自身的MR引擎：发现所有的maptask全部完成，并且99%的reducetask完成，只剩下一个或者少数几个

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

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摘要在Kubernetes（K8s）上使用分布式存储（DistributedStorage）是一种常见的方案，它可以为集群中的应用程序提供持久性和可扩展性。以下是在Kubernetes上使用分布式存储的说明：存储类（StorageClass）：首先，你需要创建一个Kubernetes的存储类，用于定义分布式存储的属性和行为。存储类可指定各种存储提供商（例如Ceph、GlusterFS、NFS等）以及其他选项，如存储容量、性能要求等。配置提供商：接下来，你需要根据所选择的分布式存储提供商的要求，进行相应的配置。不同的提供商可能有不同的部署和配置过程，可以参考相应的文档进行操作。创建持久卷声明（P

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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