拓展：面试一般喜欢通过笔试题或者真实场景题，来让你给出SQL思路或者现场手写，所以了解常用的 Hive函数非常重要，这直接就反映了自己的基本功。...by 和 sorts by字段相同时，可以使用 cluster by 方式代替。...，在 join 表前就进行过滤 大表放后面 谓词下推：where 谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量 sort by 代替 order by 8、如何做 Hive优化 只要你是老司机...中 group by 和 join on 上，而且和数据逻辑绑定比较深。...做好列裁剪和filter操作，以达到两表join的时候，数据量相对变小的效果。 b ) 大小表Join：使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。
，到各种数值计算的函数，日期函数，条件函数，字符串函数，甚至是混合函数，汇总函数等等，都有详细的解释说明 … 拓展： 面试一般喜欢通过笔试题或者真实场景题，来让你给出SQL思路或者现场手写，所以了解常用的...by 和 sorts by字段相同时，可以使用 cluster by 方式代替。...，在 join 表前就进行过滤 大表放后面 谓词下推：where 谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量 sort by 代替 order by 8、如何做 Hive优化 只要你是老司机...中 group by 和 join on 上，而且和数据逻辑绑定比较深。...做好列裁剪和filter操作，以达到两表join的时候，数据量相对变小的效果。 b ) 大小表Join：使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。
Hive作为最常用的数仓计算引擎，是我们必备的技能，但是很多人只是会写Hql，并不会优化，也不知道如何提升查询效率，今天分享8条军规： 1、开启FetchTask 一个简单的查询语句，是指一个没有函数、...hadoop默认配置是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，这是jvm的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成千上万个task任务的情况。...reduce个数并不是越多越好 同map一样，启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；另外，有多少个reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入...select count(1) from (select id from tablename group by id) tmp; 用in 来代替join 如果需要根据一个表的字段来约束另为一个表，尽量用...in来代替join 。
在加个combiner函数，加上combiner相当于提前进行reduce,就会把一个mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中数据量，以及reduce端的计算量。...方法2：map端join join 操作中，使用 map join 在 map 端就先进行 join ，免得到reduce 时卡住。...（2）SQL调优 如何Join：关于驱动表的选取，选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果。...大小表Join：使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数） 先进内存。在map端完成reduce....把tmp1和users做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。
不仅如此Hive使用SQL语法，提供快速开发的能力，还可以通过用户定义的函数（UDF），用户定义的聚合（UDAF）和用户定义的表函数（UDTF）进行扩展，避免了去写mapreducce，减少开发人员的学习成本...(123); 这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。...对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。 ...在map端完成reduce。 实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。 ...set Hive.mapred.modestrict; 3.12 JVM重用 Hadoop通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的。
Spark Day04：Spark Core 02-[了解]-今日课程内容提纲 主要讲解RDD函数，分为2类：Transformation转换函数和Action触发函数 RDD中函数： - 函数分类...等 4、关联函数 对2个RDD进行JOIN操作，类似SQL中JOIN，分为：等值JOIN、左外连接和右外连接、全外连接fullOuterJoin RDD函数练习：运行spark-shell命令行...每个RDD由多分区组成的，实际开发建议对每个分区数据的进行操作，map函数使用mapPartitions代替、foreach函数使用foreachPartition代替。...前面编写WordCount词频统计代码中，使用map函数和forearch函数，针对RDD中每个元素操作，并不是针对每个分区数据操作的，如果针对分区操作：mapPartitions和foreachPartition...查看列表List中聚合函数reduce和fold源码如下： 通过代码，看看列表List中聚合函数使用： 运行截图如下所示： fold聚合函数，比reduce聚合函数，多提供一个可以初始化聚合中间临时变量的值参数
下面几个迭代器的参数也是这个回调函数： map filter find findIndex some every 我们再用 map 实现上面的逻辑： cities = cities.map(item=>...forEach 是直接遍历，纯粹的执行回调函数。而 map 是在回调函数中返回新值，最终在执行完毕后返回新的数组。...reduce 是一个函数累加器，可以把数组项中的值累加起来，常用与计算数值的总和，或者拼接字符串。...我们看如何用 reduce 把上面的 cities 数组起来，用逗号分隔： let str = cities.reduce((total, item)=> total + ',' + item) //...数组小结 通过两篇对 JavaScript 数组的回顾和整理，我们了解了这个最常用的数据结构——数组是怎么回事。这个也是后面学习其他数据结构和算法的基础。 下一篇，我们将开始学习第二个数据结构：栈。
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？...3.性能低下的根源 hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。...在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...(pv.userid = u.userid) JOIN newuser x on (u.age = x.age); Map-Reduce 的任务数目和 Join 操作的数目是对应的，上述查询和以下查询是等价的...对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。
2.性能低下的根源 hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。...在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...= u.userid) JOIN newuser x on (u.age = x.age); Map-Reduce 的任务数目和 Join 操作的数目是对应的，上述查询和以下查询是等价的： INSERT...操作 Join 操作在 Map 阶段完成，不再需要Reduce，前提条件是需要的数据在 Map 的过程中可以访问到。...对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。
3.性能低下的根源 hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。 ...在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...= u.userid) JOIN newuser x on (u.age = x.age); Map-Reduce 的任务数目和 Join 操作的数目是对应的，上述查询和以下查询是等价的： INSERT...操作 Join 操作在 Map 阶段完成，不再需要Reduce，前提条件是需要的数据在 Map 的过程中可以访问到。...对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。
最近公司邀请来王家林老师来做培训，其浮夸的授课方式略接受不了。其强烈推崇Spark技术，宣称Spark是大数据的未来，同时宣布了Hadoop的死刑。 那么与Hadoop相比，Spark技术如何？...回到本题，来说说Hadoop和Spark。Hadoop包括Yarn和HDFS以及MapReduce，说Spark代替Hadoop应该说是代替MapReduce。...很多计算，本质上并不是一个Map，Shuffle再Reduce的结构，比如我编译一个SubQuery的SQL，每个Query都做一次Group By，我可能需要Map，Reduce＋Reduce，中间不希望有无用的...Map；又或者我需要Join，这对MapReduce来说简直是噩梦，什么给左右表加标签，小表用Distributed Cache分发，各种不同Join的Hack，都是因为MapReduce本身是不直接支持...Spark使用的DAG计算模型可以有效的减少Map和Reduce人物之间传递的数据，尤其适合反复迭代的机器学习场景。而Hadoop则更擅长批处理。
本文将介绍如何使用 Kotlin 的高阶函数，如sumBy, reduce, fold, map，filter，forEach 等，来应对常见的集合数据处理场景。...也就是说，sumBy的场景无法用reduce代替。 那 Kotlin 有没有能指定acc类型的高阶函数？有的，它叫fold。...所以绝大部分情况下，我都建议使用fold来代替reduce。 JavaScript 的 reduce 函数就是 Kotlin 的 fold 函数。...u1s1，Kotlin 的 reduce 函数挺危险的，还有类型限制，不建议使用。...map的逻辑也很简单，它回返回一个和调用者大小相同的列表，具体的元素值为 lambda 的执行结果。
Hadoop 当我们看任务进度长时间维持在99%，这里如果详细的看日志或者和监控界面的话会发现： 有一个多几个reduce卡住 各种container报错OOM 读写的数据量极大，至少远远超过其它正常的...Flink 使用Window、GroupBy、Distinct等聚合函数时，频繁出现反压，消费速度很慢，个别的task会出现OOM，调大资源也无济于事。...一个简单的场景，在订单表中，北京和上海两个地区的订单数量比其他地区高几个数量级。那么进行聚合的时候就会出现数据热点。...map join 代替reduce join 提高shuffle并行度 Flink 参数 MiniBatch设置 并行度设置 其他更多的是在业务上的key设计来避免。...如何处理数据倾斜是一个长期的过程，希望本文的一些思路能提供帮助。
1.2.4 其他思路： 数据抽样分析：使用抽样数据进行分析，了解数据分布情况，有助于更好地优化查询。...使用中间表：将复杂的查询过程分解成多个步骤，将中间结果保存在临时表中，减少大查询的复杂性。 使用UDF和UDAF：编写自定义函数和聚合函数，对倾斜数据进行特殊处理，分散数据分布。...以下是如何使用MapJoin来解决数据倾斜问题的步骤： 准备数据： 假设有一个大表big_table和一个小表small_table，需要根据某个共同的列进行连接。...下面是分桶表如何解决Join中的数据倾斜问题的基本步骤： 选择合适的分桶列： 首先，需要根据实际情况选择合适的列作为分桶列。通常情况下，可以选择参与Join的列作为分桶列。...由于两个表都是分桶表，Hive会根据分桶列的哈希值将相同哈希值的数据分配到同一个节点上，从而优化Join操作。 请注意，实际使用中需要根据数据的特点和需求来选择分桶列和分桶数量。
Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。...2.2 SQL语句调节 如何Join： 关于驱动表的取，用join key分布最均匀的表作为驱动表 做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果。...大小表Join： 使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数） 先进内存。在map端完成reduce....) 3.1 小表不小不大，怎么用 map join 解决倾斜问题 使用 map join 解决小表(记录数少)关联大表的数据倾斜问题，这个方法使用的频率非常高，但如果小表很大，大到map join会出现...把tmp1和users做map join生成tmp2,把tmp2读到distribute file cache。这是一个map过程。
目录 列裁剪和分区裁剪 谓词下推 sort by代替order by group by代替distinct group by配置调整 map端预聚合 倾斜均衡配置项 join基础优化 build table...Hive会将build table和probe table在map端直接完成join过程，消灭了reduce，效率很高。...优化SQL处理join数据倾斜 上面已经多次提到了数据倾斜，包括已经写过的sort by代替order by，以及group by代替distinct方法，本质上也是为了解决它。...这里不贴代码，直接叙述mapper数是如何确定的。 可以直接通过参数mapred.map.tasks（默认值2）来设定mapper数的期望值，但它不一定会生效，下面会提到。...例如将这个参数设成5，那么就代表同一个MR job中顺序执行的5个task可以重复使用一个JVM，减少启动和关闭的开销。但它对不同MR job中的task无效。
四、了解和使用过哪些Hive函数 这个可以回答的内容就非常多了 例如常见的关系函数 =，，<，LIKE， 日期函数to_date，year，second...如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费 。...十、了解过数据倾斜吗，是如何产生的，你又是怎么解决的? 数据倾斜和第九步谈到的的性能调优，但凡有点工作经验的老工程师都会告诉你，这都是面试必问的！...做好列裁剪和filter操作，以达到两表join的时候，数据量相对变小的效果。 b ) 大小表Join：使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。...，动态分区是基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区 十三、使用过Hive的视图和索引吗，简单介绍一下 可能有的朋友在学习的过程中没机会使用到视图和索引，这里菌哥就简单介绍一下如何在面试的时候回答
join - 使用随机前缀和扩容RDD进行join 4....两阶段聚合 将reduce join转为map join 适用于join类shuffle，因为shuffle变成map操作了 只适用于一个大表和一个小表，将小表广播，并不适合两个都是大表 使用随机前缀和扩容...shuffle read，最后完成reduce的业务逻辑 下图中，上游stage有3个map task，下游stage有4个reduce task，那么这3个map task中每个map task都会产生...而4个reduce task中的每个reduce task都会拉取上游3个map task对应的那份数据 ?...A.distinct().union(B.distinct()).distinct() 用broadcast + filter来代替join spark.shuffle.file.buffer 设置shuffle
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