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

1.  前言 我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了,生产者将消息投递到哪个分区?消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟. 2.  主题的分区数设置 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置,这是对每个主题下的分区数的默认设置,默认是1. 当然每个主题也可以自己设置分区数量,如

背景 最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别. 基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台 Kafka 的 topic 正常过车 topic: BAYONET_VEHICLEPASS 违法过车 topic: BAYONET_VEHICLEALARM 前言 首先我们需要对kafka中的一些名词有一定的了解, 有过一些使用经验, 一般来说, 生产者发送消息到主题, 而消费者从主题消费数据 ( 我初次接触的时候, 就是这样理解的, 后来在实践

一.MapReduce编程模型1. 中心思想: 分而治之2. map(映射)3. 分布式计算模型,处理海量数据4. 一个简单的MR程序需要制定map().reduce().input.output5. 处理的数据放在input中.处理的结果放在output中6. MR程序>八股文7. MR在处理数据的时候,是由一个流向,数据在处理过程中的流向格式:以<key,value>进行流向8. input -> map() -> reduce() -> output<key

堆 逻辑结构: 1   /        \ 1          3 /     \     /    \ 4    5   6      null 物理结构; 1.首先堆是一个完全二叉查找书(Complete Binary Search Tree)树,观察一下堆的逻辑结构和物理结构,逻辑结构是一颗完全二叉查找树,物理结构是一个数组. 性质:堆的实现是通过构造二叉堆,这种数据结构具有一下几个性质: 1.任意节点小于它的所有后裔,最小元素在堆的根上(堆序性). 2.堆总是一颗完全树.(Compl

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

MapTask类 在MapTask类中找到run函数 if(useNewApi){       runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);     } 再找到runNewMapper @SuppressWarnings("unchecked")   private<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>   void runNewMapper(final JobConf job,    

摘要:Oracle数据库的库表常用操作:创建与添加表空间.临时表空间.创建表分区.创建索引.锁表处理 1.表空间 ■  详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 --详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 select t.* from (SELECT D.TABLESPACE_NAME, SPACE "SUM_SPACE(M)", BLOCKS SUM_BLOCKS, ) "USED_SPACE(M)", ) , )

引言 MapReduce作出保证:进入每个Reducer的数据行都是有序的(根据数据行的键值进行排序).MapReduce将Mapper的输出进行排序并传递给Reducer作为输入的过程称为Shuffle.在很多场景下,Shuffle是整个MapReduce过程的核心,也是"奇迹"发生的地方,如下图所示: 理解Shuffle的执行过程对我们优化MapReduce任务带来帮助.这里以Hadoop 0.20.2代码为基础进行介绍,同时也会涉及到如何扩展MapReduce组件,从而影响Shu

目前为止,典型的连接类型有3种: Sort merge join(SMJ排序-合并连接):首先生产driving table需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序:然后生产probed table需要的数据,然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序:最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作.排序是一个费时.费资源的操作,特别对于大表.所以smj通常不是一个特别有效的连接方法,但是如果driving table和probed table都已经预先排序,

seq 0 7 | awk '{printf("\\x%02x\\x%02x\n", $1/256, $1%256);}' | sort -R |head -3 create 'msgbox', '0', {SPLITS_FILE => 'splits.txt'} create 't', {NAME => 'fww', VERSIONS => 1, COMPRESSION => 'SNAPPY', SPLITS => ['10','20','30']} 1

4.2 排序(SORT) 在MapReduce中,排序的目的有两个: MapReduce可以通过排序将Map输出的键分组.然后每组键调用一次reduce. 在某些需要排序的特定场景中,用户可以将作业(job)的全部输出进行总体排序. 例如:需要了解前N个最受欢迎的用户或网页的数据分析工作. 在这一节中,有两个场景需要对MapReduce的排序行为进行优化. 次排序(Secondary sort) 总排序(Total order sorting) 次排序可以根据reduce的键对它的值进行排序.如

#include <stdio.h> #include <vector> #include <algorithm> #include <new> struct foo_t { int size; }; class cmp_t { public: bool operator()(foo_t *a, foo_t *b) { return a->size >= b->size; } }; int main(int argc, char *argv

Redis中的5种数据类型String.Hash.List.Set.Sorted Set. Redis源码总代码一万多行. 这篇文章有一些Redis "常识" http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_70423.htm key可以是任意类型,最后都存成byte[]:作者建议用 : 分隔表名,用.作为单词间的连接.(据我所知,redis只有库没有表) 针对KEY的操作: 命令 sort(按某个key从小到大排序,desc则是从大到小):

快速排序(Quick Sort)使用分治法策略. 它的基本思想是:选择一个基准数,通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分:其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小.然后,再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 快速排序流程: (1) 从数列中挑出一个基准值. (2) 将所有比基准值小的摆放在基准前面,所有比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边):在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置. (3) 递归地把

一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数

4.1 连接(Join) 连接是关系运算,可以用于合并关系(relation).对于数据库中的表连接操作,可能已经广为人知了.在MapReduce中,连接可以用于合并两个或多个数据集.例如,用户基本信息和用户活动详情信息.用户基本信息来自于OLTP数据库.用户活动详情信息来自于日志文件. MapReduce的连接操作可以用于以下场景: 用户的人口统计信息的聚合操作(例如:青少年和中年人的习惯差异). 当用户超过一定时间没有使用网站后,发邮件提醒他们.(这个一定时间的阈值是用户自己预定义的) 分析

三种连接工作方式比较: Nested loops 工作方式是从一张表中读取数据,访问另一张表(通常是索引)来做匹配,nested loops适用的场合是当一个关联表比较小的时候,效率会更高. Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序,然后从各自的排序表中抽取数据,到另一个排序表中做匹配,因为merge join需要做更多的排序,所以消耗的资源更多. 通常来讲,能够使用merge join的地方,hash join都可以发挥更好的性能. Hash join的工作方式是将一个表(通常是小

转至http://my.oschina.net/repine/blog/296562 order by,distribute by,sort by,cluster by  查询使用说明 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 // 根据年份和气温对气象数据进行排序,以确保所有具有相同年份的行最终都在一个reducer分区中   // 一个reduce(海量数据,速度很慢) select year, temperature order by year asc, temperat

引言   MapReduce作出保证:进入每个Reducer的数据行都是有序的(根据数据行的键值进行排序).MapReduce将Mapper的输出进行排序并传递给Reducer作为输入的过程称为Shuffle.在很多场景下,Shuffle是整个MapReduce过程的核心,也是“奇迹”发生的地方,如下图所示:     理解Shuffle的执行过程对我们优化MapReduce任务带来帮助.这里以Hadoop 0.20.2代码为基础进行介绍,同时也会涉及到如何扩展MapReduce组件,从而影响Sh