一.核心思想 把HQL当做MapReduce程序去优化. 注意,以下SQL不会转为MapReduce执行: 1.select仅查询本表字段. 2.where仅对本表字段做条件过滤. 二.启动Hive 备注:Hive依赖Zookeeper和HDFS,因此需要先开启! 三.Explain Explain显示执行计划,Explain [EXTENDED] query 1.普通查询,不执行mapreduce任务 1.1.普通查询 1.2.不带EXTENDED的Explain 1.3.带EXTENDED的

1. mapjoin优化适合小表join大表 set hive.optimize.skewjoin=true; //有数据倾斜时开启负载均衡,默认false set hive.auto.convert.join=true; //设置自动选择MapJoin,默认是true set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; //map-side join set hive.auto.convert.; //多大的表可以自动触发放到内层LocalTa

Hive默认情况下查询结果里面是只显示值: hive> select * from click_log; OK ad_101 :: ad_102 :: ad_103 :: ad_104 :: ad_103 :: ad_102 :: ad_101 :: ad_105 :: ad_104 :: ad_103 :: ad_102 :: ad_101 :: ad_101 :: ad_102 :: ad_103 :: ad_104 :: ad_105 :: 而并不知道每列的字段是什么,通过如下命令设置之后

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需

作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

Hadoop压缩配置 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式: 查看hadoop支持的压缩方式 [kris@hadoop101 datas]$ hadoop checknative 将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-.tar.gz包导入到hadoop101的/opt/software中 ．解压hadoop-.tar.gz到当前路径 [kris@hadoop101 software]$ .tar.gz ．进入到/opt/software/hadoop-/lib/native路径可

首先谈一下关于hive和hbase的区别的疑问(完全不是一个东西): 本质上来说hive和hbase没什么关系,虽然都是表,查数据等,但是他们根本就不是一个层面的东西 hive就是一个rapduce的一个包装,hive就是将编写的sql转换成mapreduce任务 而hbase是什么呢?可以理解为是hdfs的一个包装,本质是数据存储的,一个nosql数据库,部署与hdfs之上的,目的是克服hdfs在随机读写上的缺点 你非得问hive和hbase有什么区别,那就相当于问mapreduce和hdfs

Hive 优化 1.核心思想: 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤   Explain 显示执行计划 EXPLAIN [EXTENDED] query 2.Hive运行方式: 本地模式 集群模式   2.1开启本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true; 2.2注意: hive.exec.mode.local.auto.inputbyt

一.Hive简介 1.hive概述 Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集. 可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. 数据计算:mapreduce分布式计算­>难度大 hive­>SQL语句 mysql 简化开发 减少学习成本 2.优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本 (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,适用场景大多用在对实

1.hive抓取策略     hive.fetch.task.conversion = more/none     more不走mr,none走mr   2.explain 显示执行计划   3.设置本地运行模式     set hive.exec.mode.local.auto = true     hive.exec.mode.local.inputbytes.max 默认128M,表示加载文件的最大值,若大于该配置仍会以集群方式运行   4.并行计算     Set hive.exec.p

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 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

刚开始接触Spark被Hive在Spark中的作用搞得云里雾里,这里简要介绍下,备忘. 参考:https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/82292076 SparkSQL:是一个完全不依赖Hive的SQL引擎. Spark On Hive 通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息:spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据:接下来就可以通过spark sql来操作hi

Hive基础 1.引入原因 对存在HDFS上的文件或HBase中的表进行查询时,是要手工写一堆MapReduce代码 对于统计任务,只能由懂MapReduce的程序员才能搞定 事实上,许多底层细节实际上进行的是从一个任务到下一个任务的重复性工作 使用MapReduce的时候遇到复杂的统计逻辑,这种MapReduce任务需要等上一个任务跑完再接下一个任务,而判断一个任务是否跑完,则是通过检测HDFS上对应输出文件是否生成_SUCCESS文件来判断,然后利用shell脚本去把它们串起来,整个流程就很

目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro

目录 综述 1.严格模式 1.1 参数设置 1.2 查看参数 1.3 严格模式限制内容及对应参数设置 2.实际操作 2.1 分区表查询时必须指定分区 2.2 order by必须指定limit 2.3 限制笛卡尔积 3.搭配使用 3.1 参数 3.2 搭配使用案例 综述 在同样的集群运行环境中,hive调优有两种方式,即参数调优和sql调优. 本篇讲涉及到的Hive严格模式. 前两天在优化一个前人遗留下的sql,发现关于严格模式参数是这样使用的,严重错误. set hive.strict.che

@ 目录 概述 定义 本质 特点 Hive与Hadoop关系 Hive与关系型数据库区别 优缺点 其他说明 架构 组成部分 数据模型(Hive数据组织形式) Metastore(元数据) Compiler(编译器) Optimizer(优化器) 安装 内嵌模式 本地 MetaStore 远程 MetaStore hiveserver2 metastore 概述 定义 Hive 官网 https://hive.apache.org/ Hive 官网Wiki文档 https://cwiki.apac

大数据的仓库Hive学习  10期-崔晓光 2016-06-20  大数据   hadoop   10原文链接 我们接着之前学习的大数据来学习.之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统,可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别,为了使用方便,产生了针对大数据存储的数据仓库Hive. 一.是什么 1.概念 Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据. 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但

Source Kelly J., Primer on Cognitive Computing 20150216. 侵删,联系方式:zhoujiagen\@gmail.com. 按A candidate solution for Java Web Application - current session中涉及内容,拼图还缺推荐和认知步骤. 这篇文章就Cognitive Computing的讨论偏向于商业的决策支持,与原计划中领域知识认知步骤(模型)中认知存在一定的区别,虽然没有进展,但有效的排除