目录1.数据采样2.join优化3.Hive索引4.数据倾斜1.HIVE核心优化方案--数据采样分桶表分文件的,在创建表的时候,指定分桶字段,并设置分多少个桶,在添加数据的时候,hive会根据设置分桶字段,将数据划分到N个桶(文件)中,默认情况采用HASH分桶方案,分多少个桶,取决于建表的时候,设置分桶数量,分了多少个桶最终翻译的MR也就会运行多少个reduce程序(HIVE的分桶本质上就是MR的分区操作).作用(1)进行数据采样工作(1.1)当表的数据量比较庞大的时候,在编写SQL语句后,需要首先测试SQL是否可以正常的执行,需要在表中执行查询操作,由于表数据量比较庞大,在测试一条SQL的时
前言网上都是老文章了，本文提供的方案100%解决此问题。本文实现了在vue3+elementplus项目开发中，表格组件el-table鼠标移入时隐藏hover悬停高亮效果，当鼠标滑动到表格行时不要任何效果！同时也解决了“表格合并”后带来的hover错位、异常显示等。如下图所示，当鼠标移入时表格不会有任何的高亮效果（支持“局部/全局”修改）。提供详细示例代码，无论js/ts都可以使用！解决方案提示：不仅可以去掉hover效果，而且还可以自定义颜色或更改hover样式。以下是完整示例代码，直接复制即可。template
目录一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件1.3 Hive数据模型（DataModel）1.3.1 Databases1.3.2Tables1.3.3Partitions1.3.4 Buckets二、Hive读写文件机制2.1SerDe作用2.2 Hive读写文件流程2.2.1读取文件的过程2.2.2写入文件的过程2.3SerDe相关语法2.3.1 LazySimpleSerDe分隔符指定2.3.2默认分隔符2.4Hive数据存储路径2.4.1默认存储路径2.4.2指定存储路径一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件用户接口：ClientCLI：shell
参考B站尚硅谷目录什么是HiveHive架构原理Hive安装Hive安装地址Hive安装部署安装Hive启动并使用HiveMySQL安装安装MySQL配置MySQL配置Hive元数据存储到MySQL配置元数据到MySQLHive服务部署hiveserver2服务metastore服务编写Hive服务启动脚本（了解）Hive使用技巧Hive常用交互命令Hive参数配置方式Hive常见属性配置DDL（DataDefinitionLanguage）数据定义数据库（database）创建数据库查询数据库修改数据库删除数据库切换当前数据库表（table）创建表语法案例查看表修改表删除表清空表DML（Da
离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，countdistinct使得map端无法预聚合，容易引发reduce端长尾，以下是countdistinct去重调优的几种方式。解决方案一：groupby替代原sql如下：#=====7日、14日的app点击的用户数（user_id去重统计）selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'thenuser_idelsenullend)as7d_uv,--14日内UVcount(distinctcasewhendt>='${14d_before}'then
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
最近看了leveldb的源码，对table和table_builder源码中的repstruct搞混了。因为我们可以直接将成员变量直接存储在类Table和类TableBuilder中。但是为什么作者做了一个structRep，把成员变量存放在structRep中。我可以想出一个原因，因为table和table_builder会暴露给用户，所以我们想隐藏实现。这样对吗？还是我错过了其他一些想法，或者是某种设计模式？谢谢 最佳答案 这是从table.h中提取的代码片段，来自table_builder.h的代码片段会显示类似的设计clas
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
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，
