order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma…

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当…

在Hive语句中使用脚本(如python和shell)进行map和reduce:利用命令transform(或者指定map和reduce),配合加入的脚本文件add file 请看:http://www.coder4.com/archives/4052 别名后面as省略也行,空格直接加,如: table app_stats t1, app_data t2; 先举一个小例子: add file ${python_script_path}/lanch_interval_count.py; drop…

ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似.他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间. 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错. hive> set hive.mapred.mode=strict; hive> select * from test order by id; FAILE…

p.p1 { margin: 0; font: 12px "Helvetica Neue" } p.p2 { margin: 0; font: 12px "Helvetica Neue"; min-height: 14px } p.p3 { margin: 0; font: 12px ".PingFang SC" } span.s1 { font: 12px ".PingFang SC" } span.s2 { text-de…

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.…

一.lambda函数即匿名函数,和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已: lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边是函数体的返回值 g = lambda x,y : x+yprint g(1,2) 与函数等同: def f(x,y): return x+yprint f(1,2) 二.lambda函数作用: 1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简. 2. 对于一些抽象的,无需复用的函数,使用lambda不需要考虑…

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/06/313.htm 笼统的说,Hive中的Join可分为Common Join(Reduce阶段完成join)和Map Join(Map阶段完成join).本文简单介绍一下两种join的原理和机制. Hive Common Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map.Shuffle.…

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin…

本篇继续LINQ Operators的介绍,这里要讨论的是LINQ中的排序和分组功能.LINQ的排序操作符有:OrderBy, OrderByDescending, ThenBy, 和ThenByDescending,他们返回input sequence的排序版本.分组操作符GroupBy把一个平展的输入sequence进行分组存放到输出sequence中. 排序/Ordering IEnumerable<TSource>→IOrderedEnumerable<TSource> O…

在直接学习hadoop的排序之前还要了解一些基本知识. Hadoop的序列化和比较接口 Hadoop的序列化格式:Writable Writable是Hadoop自己的序列化格式,还要一个子接口是WritableComparable<T>, public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> 这样一来WritableComparable接口不仅有序列化的功能,还可以进行比较. 排序…

除了使用础的数据类型string等,Hive中的列支持使用struct, map, array集合数据类型. 数据类型 描述 语法示例 STRUCT 和C语言中的struct或者"对象"类似,都可以通过"点"符号访问元素内容. struct{'John', 'Doe'} MAP MAP是一组键-值对元素集合,使用key可以访问元素. map('fisrt', 'John', 'last', 'Doe') ARRAY 数组是一组具有相同数据类型和名称的变量的集合. A…

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文…

[MapReduce] 如何向map和reduce脚本传递参数,加载文件和目录 分类: hadoop2014-04-28 21:30 1553人阅读 评论(0) 收藏 举报 hadoop 本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streami…

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文…

文章来源:http://www.pythoner.com/46.html 提起map和reduce想必大家并不陌生,Google公司2003年提出了一个名为MapReduce的编程模型[1],用于处理大规模海量数据,并在之后广泛的应用于Google的各项应用中,2006年Apache的Hadoop项目[2]正式将MapReduce纳入到项目中. 好吧,闲话少说,今天要介绍的是Python函数式编程中的另外两个内建函数map()和reduce(),而不是Google的MapReduce. 1.ma…

感觉廖雪峰的官网http://www.liaoxuefeng.com/里面的教程不错,所以学习一下,把需要复习的摘抄一下. 以下内容主要为了自己复习用,详细内容请登录廖雪峰的官网查看. Python内建了map()和reduce()函数. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3,…

如下图, 计划实现 :按照 parent_code 分组, 取组中code最大值所在的整条记录,如红色部分.(类似hive中: row_number() over(partition by)) select c.* from ( end) as sort_num,(@key_i:=parent_code) as tmp ,@key_i:='') b order by parent_code,code desc) c ; 个人理解, mysql 运行顺序:  from >>  where >…

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出 现在学了Hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个reducer的输出文件是有序的(其…

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能…

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出,详见Hadoop简单实现全排序. 现在学了hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个r…

Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作,尤其是在数据分析的时候,我们往往需要对数据进行排序,hive 中和排序相关的有四个关键字,今天我们就看一下,它们都是什么作用. 数据准备 下面我们有一份温度数据,tab 分割 2008    32.02008    21.02008    31.52008    17.02013    34.02015    32.02015    33.02015    15.92015    31.02015    19.92015    27.0201…

数据表结构和数据如下: CREATE TABLE `commun_message_chat_single` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `chat_id` ) DEFAULT ' COMMENT '会话id', `from_id` varchar() DEFAULT NULL COMMENT '发送者 用户id', `to_id` varchar() DEFAULT NULL COMMENT '接收者 用户id', `content` text COMME…

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明.使用Python开发(如果使用Java开发,请看这里). 开发环境: python:2.7.5 hive:2.3.0 hadoop:2.8.1 一.map与reduce脚本 map脚本(mapper.py) #!/usr/bin/python import sys import re while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not…

1.order by hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输…

order by:  hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输…

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化…

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须…

hive中有桶的概念,对于每一个表或者分区,可以进一步组织成桶,说白点,就是更细粒度的数据范围.hive采用列值哈希,然后除以桶的个数以求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中.使用桶的好处:1.获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比如JOIN操作.对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作.那么将…

1. 只支持相等JOIN. 2. 多表连接当使用不同的列进行JOIN时,会产生多个MR作业. 3. 最后的表的数据是从流中读取,而前面的会在内存中缓存,因此最好把最大的表放在最后. SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)//暗示 4. JOIN在WHERE子句前进行处理. SELECT a.val, b.val FRO…