版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 前言 本文着重阐述分区表的概念.优势,以及常用分区表的使用方法及使用过程中的注意事项. 对于分区表的日常维护方法,如:索引的维护.分区的合并等,将在后续文章中再详细介绍. 本文涉及的相

COLUMNS分区 COLUMNS分区是RANGE和LIST分区的变种.COLUMNS分区支持多列作为分区键进行分区 RANGE COLUNMS分区和LIST COLUMNS都支持非INT型列作为分区键: 1.所有数据类型: TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT (INTEGER), and BIGINT. (This is the same as with partitioning by RANGE and LIST.) Decimal和Float不被支持 2.日

对上一篇文章进行实际的运用.在工作中遇到有一张大表(五千万条数据),在开始的时候忘记了创建自动分区,导致现在使用非常不方便,查询的速度非常的满,所以就准备重新的分区表,最原始方法是先创建新的分区表,然后将数据依次插入到新的表中,但是我们的表的数据比较的大,如果这样做可能导致效率相对较低,经过寻扎发现了上一篇文章,这篇文章有三个方法,第一个就是最原始的方法,我没有进行实验,第二种(交换分区)和第三种的(在线重定义)我都进行了测试,第三种方法,我初以为会比较快速,但是经过测试需要超过2个小时的时间,

一.MR排序的分类 1.部分排序:MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序,保证输出到每一个文件内存都是经过排序的: 2.全局排序: 3.辅助排序:再第一次排序后经过分区再排序一次: 4.二次排序:经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序. 二.MR排序的接口——WritableComparable 该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口,实现该接口要重写write.readFields.compareTo三个方法. 三.流量统计案例的排序与分区 /

1.zabbix mysql 目录清单 --basedir=/usr/local/web/mysql --datadir=/data/mysql --log-error=/data/mysql/syscent.bc.com.err --pid-file=/data/mysql/syscent.bc.com.pid --socket=/dev/shm/mysql.sock --port=3306 Zabbix 数据文件目录 /data/mysql/zabbix Source server:192.

最近开发一个手机用户统计平台,因为涉及到数据庞大,不得不以一周为单位对统计报表进行分区,所以记录一下,方便以后查看 第一步创建文件分组 对于文件分组共创建了14个,从 xy_group_20141025 到 xy_group_20150125, 下面是最后一个分组, ADD FILEGROUP xy_group_20150125 GO ALTER DATABASE xiangyue_pt ADD FILE ( NAME = 'xy_20150125', FILENAME = 'C:\xiangy

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

一.Hive:一个牛逼的数据仓库 1.1 神马是Hive? Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper  和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reduce

ORA-14400: inserted partition key does not map to any partition 数据库表已经分区,如果插入数据时出现错误提示: ORA-14400: 插入的分区关键字超出最高合法分区关键字. 原因是因为分区已经过期 解决方法: 手工添加了一个分区,终止日期大于当前日期即可. 建表的SQL: create table DATE (   ID            VARCHAR2(20) not null,   NEWYEAR   VARCHAR2(

1．  下列不属于ORACLE的逻辑结构的是(C) 区 段 数据文件 表空间 2. 下面哪个用户不是ORACLE缺省安装后就存在的用户(A) A . SYSDBA B. SYSTEM C. SCOTT D. SYS 3         下面哪个操作会导致用户连接到ORACLE数据库,但不能创建表(A) 授予了CONNECT的角色,但没有授予RESOURCE的角色 没有授予用户系统管理员的角色 数据库实例没有启动 数据库监听没有启动 ( )函数通常用来计算累计排名,移动平均数和报表聚合. A .

Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

Hive是什么?其体系结构简介*Hive的安装与管理*HiveQL数据类型,表以及表的操作*HiveQL查询数据***Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1:什么是Hive(一): (1)Hive 是建立在 Hadoop  上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL ),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop  中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询

什么是LVM? 什么是LVM?LVM(Logical Volume Manager)逻辑卷管理,是一种将一个或多个硬盘的分区在逻辑上集合,相当于一个大硬盘来使用,当硬盘的空间不够使用的时候,可以继续将其它的硬盘的 分区加入其中,这样可以事项一种磁盘空间的动态管理,相对于普通的磁盘分区有很大的灵活性,使用普通的磁盘分区,当一个磁盘的分区空间不够使用的时候,可 能就会带来很大的麻烦.使用LVM在一定程度上就可以解决普通磁盘分区带来的问题. 为什么使用LVM? LVM通常用于装备大量磁盘的系统,但它同

Hadoop日志分析系统启动脚本 #!/bin/bash #Flume日志数据的根文件夹 root_path=/flume #Mapreduce处理后的数据文件夹 process_path=/process #hive分区时间 partition=`date "+%Y-%m-%d"` #获取前一小时的时间:/YYYY-MM-DD/HH file_path=`date -d "1 hour ago" +"%Y-%m-%d/%H"` #运行Mapre

不使用子查询例: SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name='hechunyang'); 子查询在MySQL5.5版本里,内部执行计划器是这样执行的:先查外表再匹配内表,而不是先查内表t2,当外表的数据很大时,查询速度会非常慢.在MariaDB10/MySQL5.6版本里,采用join关联方式对其进行了优化,这条SQL会自动转换为 SELECT t1.* FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id; 但请

Greeplum 系列(三) 基本用法 <PostgreSQL 教程>:https://www.yiibai.com/postgresql 一.Greeplum 登陆与创建 1.1 登陆 psql -d test -h 127.0.0.1 -p 5432 -U gpadmin 注意:默认登陆的表名为 gpadmin 1.2 创建数据库 create database test; # 需要登陆 psql create database newdb template olddb; # 克隆数据库

为什么选择Hive? (1)基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力(2)支持SQL like查询语言(3)统一的元数据管理(4)简单编程 一:Hive的数据类型(1)基本数据类型tinyint/smallint/int/bigintfloat/doublebooleanstring(2)复杂数据类型Array/Map/Struct没有date/datetime (3)Hive的数据存储Hive的数据存储基于Hadoop HDFSHive没有专门的数据存储格式存储结构主要包括:数据库.文件.表.

1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: selectidfromtwherenumisnull 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 型,在字段建立

Cassandra 提供了三种集合类型,分别是Set,List,MapSet: 非重复集,存储了一组类型相同的不重复元素,当被查询时会返回排好序的结果,但是内部构成是无序的值,应该是在查询时对结果进行了排序.List: 列表,查询时会按照元素在list中的index顺序来返回结果,可以存储多个重复的值.Map:哈希Key-Value键值对,提供了名字到值的映射 -- 开始工作: bin/cqlsh localhost -- 查看所有的键空间: DESCRIBE keyspaces -- 使用创建

前言 又是一个夜黑风高的晚上,带上无线耳机听一曲.突然很感慨一句话:生活就像心电图,一帆风顺就证明你挂了. 就如同我们干运维的,觉得很简单的事情,有时候能干出无限可能.还是言归正传吧,这一次我们来说说stringhash分区算法. 1.hash分区算法 2.stringhash分区算法 3.enum分区算法 4.numberrange分区算法 5.patternrange分区算法 6.date分区算法 7.jumpstringhash算法 StringHash分区算法的配置 <tableRule

前言 最近挺焦虑的,不知道未来该做什么,方向又是什么.只能用别慌,月亮也正在大海的某处迷茫.来安慰下自己.不过学习的初心咱们还是不要忘记.今天我们学习的是enum分片算法. 1.hash分区算法 2.stringhash分区算法 3.enum分区算法 4.numberrange分区算法 5.patternrange分区算法 6.date分区算法 7.jumpstringhash算法 enum分区算法的配置 <tableRule name="rule_enum"> <r