字符集和排序规则在数据库中的选择不仅关系到数据的存储和检索，还直接影响到数据的正确性和查询的效率。通过本文，你将更加深刻地理解MySQL字符集与排序规则之间的关系，并掌握如何正确应用它们。...字符集和排序规则的基础知识 首先，我们需要了解一些基础概念： 字符集（Character Set）：字符集定义了数据库中可以存储的字符和符号的集合。...例如，对于UTF8字符集，可以有不同的排序规则，如utf8generalci和utf8_bin。 排序规则的选择影响了数据库中文本数据的排序和比较行为。...所以它们被分开排序。 如何选择适当的字符集和排序规则 选择适当的字符集和排序规则取决于你的应用需求和数据类型。...选择适当的字符集和排序规则对于确保数据库数据的正确性和查询性能至关重要。希望本文能帮助你更好地理解MySQL字符集与排序规则之间的关系，并在实际应用中正确选择和配置它们，以满足你的应用需求。
Hive主要用于数据分析和处理大规模数据集，支持一次写入多次读取的操作模式，而不适合实时的CRUD操作。...这样，Map任务在处理大表的数据时，可以直接在内存中查找小表的匹配项，大大减少数据shuffle和排序的开销，提高JOIN操作的效率。...考虑到性能，避免在大数据集上使用过于复杂的窗口函数操作，特别是在没有分区的情况下。 11.分析下hive数据倾斜问题，有什么解决⽅案？...业务数据特性：某些特定业务逻辑导致数据集中在特定的Key上。 SQL语句造成数据倾斜：错误的Join或分组条件可能导致大量数据集中到少数Reducer上。 解决方案 1....注意事项 监控和诊断：使用EXPLAIN命令查看执行计划，识别可能导致数据倾斜的操作。 渐进式优化：数据倾斜问题没有一劳永逸的解决方案，需要根据具体情况调整优化策略。
Hadoop是开源的、可靠的、可扩展的系统架构，可以利用分布式架构来存储海量数据，以及实现分布式的计算。使用MapReduce计算模型实现对大数据集进行分布式的处理。...，会对拉取到的数据济宁合并、排序，最终生成一个大的文件作为reduce端的输入 Hadoop中为什么需要排序？...第三个副本放置在与第二个DataNode相同的机架的不同节点上。 更多副本：随机节点放置 这种策略减少了机架间的数据传输，提高了写操作的效率。...HDFS删除 在NameNode上执行节点名称的删除 当NameNode执行delete方法时，它只标记操作涉及的需要被删除的数据块，而不会主动联系这些数据块所在的DataNode节点 当保存着这些数据块的...某特殊值过多，处理此特殊值的reduce耗时 join，其中一个表较小，但是key集中 分发到某一个或几个reduce上的数据远高于平均值 大表与大表关联，分桶的判断字段0值或空值过多
实际上，hive作为数据仓库，其实索引的使用还是比较少的，反正我是没怎么使用过。。。 数据倾斜 什么时数据倾斜？什么导致的数据倾斜？...设置 set hive.groupby.skewindata=true ，开启Group By 产生数据倾斜优化 该处理方式是将一次group 操作进行了两次处理， 首先会对map端输入的数据进行随机分发给...对于两张都是大表的情况， 我们可以想办法将一个大表转化为小表，然后采用 a 方案； 另外我们也可以使用分桶的思想，来加快join； 我们还可以根据业务，来避免这类问题， 比如：找到导致数据倾斜的...，我们需要先了解下hive的几种排序 order by:全局排序，一般不用，因为其为了全局有序， 将数据放到一个reduce里面处理，效率比较低 cluster by：全局排序，建议使用，但是只能是降序...，来允许我们采用抽样使用 limit hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量
在进行Hive大数据分析时，常见的聚合操作比如 sum，count，max，min，UDAF等 ，不怕数据倾斜问题，MapReduce 在 Mappe阶段 的预聚合操作，使数据倾斜不成问题 。...大表Join大表 1、空key过滤：有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的 reducer上，从而导致内存不够。...1、在最终结果上进行order by，不要在中间的大数据集上进行排序。如果最终结果较少，可以在一个 reduce上进行排序时，那么就在最后的结果集上进行order by。...当数据集很小或者 key 的倾斜比较明显时，group by 还可能会比 distinct 慢。...对于小数据 集，可以通过本地模式，在单台机器上处理所有任务，执行时间明显被缩短 。
应用场景：桶表适用于需要根据某个或多个列的值对数据进行聚合操作的场景。例如，在大数据集上进行连接操作时，使用桶表可以减少数据的移动和网络传输，提高连接操作的效率。...ORDER BY： ORDER BY 用于在 Reduce 阶段对整个数据集进行全局排序，即对最终的查询结果进行排序。...ORDER BY 用于全局排序，可以对任意查询结果进行排序，适用于需要对整个数据集进行排序的情况，但可能产生较大的性能开销。...十三、 数据倾斜怎么解决 2.1 数据倾斜的原因 Hive数据倾斜是指在Hive表中某些分区或某些列的数据分布不均匀，导致某些任务或操作的执行时间明显长于其他任务或操作。...数据倾斜的连接条件：在进行JOIN操作时，如果连接条件不合理或存在数据倾斜的连接条件，会导致某些连接组合的数据量非常大，从而导致倾斜。
四、数据倾斜的原因 在进行 shuffle 的时候，必须将各个节点上相同的 key 拉取到某个节点上的一个 task 来进行处理，比如按照 key 进行聚合或 join 等操作。...如果发现多数数据分布都较为平均，而个别数据比其他数据大上若干个数量级，则说明发生了数据倾斜。...（4）劣势 如果倾斜 Key 非常多，则另一侧数据膨胀非常大，此方案不适用。而且此时对倾斜 Key 与非倾斜 Key 分开处理，需要扫描数据集两遍，增加了开销。 思路6....大表 key 加盐，小表扩大 N 倍 jion 如果出现数据倾斜的 Key 比较多，上一种方法将这些大量的倾斜 Key 分拆出来，意义不大。...经验: Hive的数据倾斜，一般都发生在 Sql 中 Group 和 On 上，而且和数据逻辑绑定比较深。 优化方法 这里列出来一些方法和思路，具体的参数和用法在官网看就行了。
如果启动该特性，小表将保存在每个节点的本地缓存中，并在Map节点与大表进行连接。开启自动Map连接提供了两个好处。首先，将小标装进缓存将节省每个数据节点上的读取时间。...其次，它避免了Hive查询中的倾斜连接，因为每个数据块的连接操作已经在Map阶段完成了。...在连接操作中，如果同一键值所对应的数据行数超过该参数值，则认为该键是一个倾斜连接键。 hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks：指定倾斜连接中，用于Map连接作业的任务数。...避免使用Order by 全局排序 Hive中使用order by 子句实现全局排序，order by只用一个reduce产生结果，对于大数据集，这种做法效率很低。...操作树中所标识的统计信息，需要列统计。列统计信息从元数据存储中获取。如果存在很多列，要为每个列收 集统计信息可能会消耗大量的资源。这个标志可被用于禁止从元数据存储中获取列统计。
首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
当然，这个是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。 ...7.2 OVER() 在 Hive 中，OVER() 是用于定义窗口函数的语法，可以对窗口内的数据进行聚合、排序等操作。...OVER() 语法的作用是让聚合函数对窗口内的数据进行操作，而不是对整个数据集进行操作。 ...9.2 倾斜原因： 空值引发的数据倾斜 不同数据类型引发的数据倾斜 不可拆分 大文件引发的数据倾斜 数据膨胀引发的数据倾斜 表连接时引发的数据倾斜 确实无法减少数据量引发的数据倾斜 注意：对于 left...\x9F\x91\x91\xE5\xB0…’ 解决办法：将utf8修改为utf8mb4 首先修改库的基字符集和数据库排序规则 再使用 SHOW VARIABLES LIKE ‘%char
9、数据倾斜怎么解决 空值引发的数据倾斜 解决方案： 第一种：可以直接不让null值参与join操作，即不让null值有shuffle阶段 第二种：因为null值参与shuffle时的hash...、Hive优化有哪些 数据存储及压缩 通过调参优化 有效地减小数据集将大表拆分成子表；结合使用外部表和分区表 SQL优化 二、Hive高频面试点集合 1、Hive的两张表关联，使用MapReduce...1）倾斜原因 map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。...③ 大表Join大表：把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。 ...16、大表Join大表 1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。
Hive数据倾斜问题总结 1、MapReduce数据倾斜 Hive查询最终转换为MapReduce操作，所以要先了解MapReduce数据倾斜问题。...），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。...在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低。在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器。...这个问题再《数据结构》的hash算法中有详细解决办法（增大数组容量，选择恰当素数）。...大表Join大表：把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。
---- 前言 排序（Sort）是初阶数据结构中的最后一块内容，所谓排序，就是通过某种手段，使目标数据变为递增或递减，排序有很多种方式：插入、选择、交换、归并、映射 等等，本文会介绍这些方式下的详细实现方法...下面是通过排序生成的排行榜 ---- 正文 插入排序 插入，指将数据插入到合适位置，这个分类中包含了两种排序算法：直接插入与希尔，其中希尔排序又称缩小增量排序，是一种非常快但不稳定的排序，它的时间复杂度计算极为复杂...的数（或者比对至数据首）就停止，最后将 tmp 的值赋值到此处就行了 //直接插入排序 void InsertSort(int* pa, int n) { assert(pa); //从后往前比较...，希尔排序分为两步： 1、预排序，使得数据尽可能接近有序 2、直接插入排序，最后调用一次直接插入排序，快速的完成排序 思路：预排序是通过区间划分实现的，假设当前区间为 gap，那么 1、1+gap*n...); //思路：在插入排序的基础上，先分为n个区间，使数组尽可能有序（预排序） int gap = n; while (gap > 1) { gap = gap / 3 + 1; //确保
2、本地模式 大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。...在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。 ...进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。 ...19、抽样和范围分区(数据倾斜) 可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值。 20、自定义分区(数据倾斜) 基于输出键的背景知识进行自定义分区。...21、为倾斜Key打上随机数(数据倾斜) 把导致倾斜的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。
02 数据倾斜出现原因及解决方案 正所谓“不怕数据大，就怕发生数据倾斜”，数据倾斜是Hive经常遇到的问题，同时也是面试的高发问题。...将较大的表放在inner join操作符的右侧，可以提高查询效率，执行速度快，不容易出现计算内存溢出错误。...08 order by与distribute by sort by的区别「排序场景」 在排序场景中，这两个函数使我们经常遇到的，这两者的区别在于： 「order by」 适用于全局排序，数据放在一个reduce...09 union与union all的区别「merge场景」 当需要将多个数据源合并在一起的时候，会遇到union的情况。 「union」 合并过程中，数据集去重合并。...「union all」 合并过程中，数据集全部合并。因此，union all支持并行执行。例如：输入多相同行，输出多相同行。
11、Hive本地模式 大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。...对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。 用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。...1）倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。 ...③ 大表Join大表： 把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。 ...16、大表Join大表 1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。
11、Hive本地模式 大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。...对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。 用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。...③ 大表Join大表： 把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。 ...16、大表Join大表 1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。...12、描述mapReduce有几种排序及排序发生的阶段 1）排序的分类： （1）部分排序： MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部排序。
所以在做join操作时候，将数据量多的表放在join的右边。 当数据量比较大，并且key分布不均匀，大量的key都shuffle到一个reduce上了，就出现了数据的倾斜。...join（数据倾斜） 在进行两个表join的过程中，由于hive都是从左向右执行，要注意讲小表在前，大表在后（小表会先进行缓存）。...），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。...hive在跑数据时经常会出现数据倾斜的情况，使的作业经常reduce完成在99%后一直卡住，最后的１%花了几个小时都没跑完，这种情况就很可能是数据倾斜的原因， hive.groupby.skewindata...join就发生在map操作的时候，每当扫描一个大的table中的数据，就要去去查看小表的数据，哪条与之相符，继而进行连接。这里的join并不会涉及reduce操作。
下面是hive的连接策略 hive有三种类型的连接策略 （1）Shuffle Join ： 这种类型的是通过map/reduce 来实现连接操作的，优点是不需要考虑数据的大小和分布，缺点是消耗大量的资源而且是最慢的...，其他字段为value的作为输出，然后把两个表中id和cid相同的数据传递到同一个reducer中，从网络使用率上看是很奢侈的。...（2）任意大小的表，有很多要精确查询的列，建议先按照最常使用的列进行排序再进行查询。 （3）大表但是又需要和另外的的大表做连接，建议先通过连接列做排序和bucket。...= 10000; Skew Join 真实数据中数据倾斜是一定的, hadoop 中默认是使用 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000...也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大小的数据，如果你的join 操作也产生了数据倾斜，那么你可以在hive 中设定 set hive.optimize.skewjoin = true;
精选题型 Hive可考察的内容有：基本概念、架构、数据类型、数据组织、DDL操作、函数、数据倾斜、SQL优化、数据仓库。...面试数据分析工程师更多会考察DDL操作、函数、数据倾斜、Hive优化、数据仓库这些知识点。...简单说说MapReduce MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在大规模集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。...哪些HQL操作可能会发生数据倾斜？ ?...Reduce上，如果存在特殊的值太多也会造成数据倾斜。
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