一.数据压缩 1. 数据压缩 数据量小 *本地磁盘,IO *减少网络IO Hadoop作业通常是IO绑定的; 压缩减少了跨网络传输的数据的大小; 通过简单地启用压缩,可以提高总体作业性能; 要压缩的数据必须支持可分割性: 2.什么时候压缩? 1.Use Compressed Map Input · Mapreduce jobs read input from HDFS · Compress if input data is large. This will reduce disk read co…

一.查询语句 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select 1.select语法 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ORDER BY col_list] [CLUSTER BY col_list |…

hive中常见的高级查询包括:group by.Order by.join.distribute by.sort by.cluster by.Union all.今天我们来看看order by操作,Order by表示按照某些字段排序,语法如下: select col,col2... from tableName where condition order by col1,col2 [asc|desc] 注意: (1):order by后面可以有多列进行排序,默认按字典排序. (2):order…

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段…

摘要 本文对Hive中常用的三个排序函数row_number().dense_rank().rank()的特性进行类比和总结,并通过笔者亲自动手写的一个小实验,直观展现这三个函数的特点. 三个排序函数的共同点与区别 函数 共同点 不同点 row_number() 用于特定场景下实现排序需求: 均从1开始排序 无重复排名(相同排名的按序排名) dense_rank() 有相同排名,但不会跳过占用的排名 rank() 有相同排名,但会跳过占用的排名 实验示例 set mapreduce.job.qu…

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…

Spring中常见的bean创建异常 1. 概述     本次我们将讨论在spring中BeanFactory创建bean实例时经常遇到的异常 org.springframework.beans.factory.BeanCreationException,下面我们将讨论并再现这些异常,同时给出解决方案. 2. Cause:org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException     到目前为止最常见的导致BeanCreat…

Fouandation 中常见的理解错误区 1.NSString //快速创建(实例和类方法) 存放的地址是 常量区 NSString * string1 = [NSString alloc]initWithString:@“123”]; NSString * string3 = [NSString stringWithString:@“123”]; //格式化方法创建   存放地址是堆区 NSString * string2 = [NSString alloc]initWithFormat:@…

对C/C++程序员来说,管理和使用虚拟存储器可能是个困难的, 容易出错的任务.与存储器有关的错误属于那些令人惊恐的错误, 因为它们在时间和空间上, 经常是在距错误源一段距离之后才表现出来. 将错误的数据写到错误的位置, 你的程序可能在最终失败之前运行了好几个小时,且使程序中止的位置距离错误的位置已经很远啦.而避免这种噩梦的最好方法就是防范于未然. 幸好<深入理解计算机系统>中有一段讲: C程序中常见的内存操作有关的10种典型编程错误,十分经典, 因此抄写在此, 以便以后随时查看,复习. 把优秀…

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2…