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如何在Hue中调优Impala和Hive查询

Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文档编写目的 Hue中使用Hive和Impala进行查询，...本篇文章Fayson主要针对该问题在Hue中调优Impala和Hive查询，该调优方式适用于CDH5.2及以后版本。...内容概述 1.场景描述及测试用户准备 2.Impala资源池和放置规则配置 3.放置规则验证及总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.15 2 Hue中调优Impala Hue会尝试在用户离开查询结果返回界面时关闭查询...在CDH5.2中，Impala将自动使用“query_timeout_s”属性指定会话超时时间（默认为10分钟），在超时后自动取消查询，可以通过如下方式设置该参数。...4 文总结 1.在Hue中进行Hive和Impala查询后，用户退出后不会自动的释放Hive和Impala的资源，因此该调优文章主要针对查询占用资源不释放问题。

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如何在 SQL 中查找重复值？ GROUP BY 和 HAVING 查询示例教程

如果您想知道如何在表中查找重复值，那么您可以在 SQL 中使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。 使用 group by 您可以创建组，如果您的组有超过 1 个元素，则意味着它是重复的。...： +---------+ | Email | +---------+ | a@b.com | +---------+ 用于查找列中重复值的 SQL 查询 在 SQL 查询中解决这个问题的三种方法，...= b.Id 使用带有 EXISTS 的子查询查找重复的电子邮件： 您甚至可以使用相关子查询来解决这个问题。 在相关子查询中，对外部查询中的每条记录执行内部查询。...因此，使用 SQL 中的相关子查询和 EXISTS 子句将一封电子邮件与同一表中的其余电子邮件进行比较，如下所示： SELECT DISTINCT p1.Email FROM Person p1 WHERE...= p1.Id ) 总结 这就是如何使用 GROUP BY 和 HAVING 子句在 SQL 中查找重复项的全部内容。 我还向您展示了如何使用自联接和带有 EXISTS 子句的子查询来解决这个问题。

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Elasticsearch数据搜索原理

Elasticsearch 是一个开源的、基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，设计用于云计算环境中，能够实现实时的、可扩展的搜索、分析和探索全文和结构化数据。...它是全文搜索引擎的核心组成部分，如 Elasticsearch、Lucene 等。 在倒排索引中，每个唯一的词项都有一个相关的倒排列表，这个列表中包含了所有包含该词项的文档的 ID。...Elasticsearch 会解析查询类型，并根据查询类型选择相应的查询处理器。 解析查询参数：查询语句中还会包含一些查询参数，如字段名、查询值、模糊匹配的阈值等。...2.3、生成查询计划 在 Elasticsearch 中，生成查询计划的过程包括确定查询类型（如 match、term、range 等），确定要查询的字段和值，然后根据这些信息生成查询计划，描述了如何在倒排索引上执行查询...range 查询支持数值字段、日期字段、IP 地址字段等多种类型的字段。对于日期字段，你还可以使用日期数学表达式来指定范围，如 now-1d 表示从现在开始的过去一天。

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ElasticSerach

但是，Lucene只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用Java并要将其集成到你的应用中。Lucene非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。...方法： （1）gte() :范围查询将匹配字段值大于或等于此参数值的文档。 （2）gt() :范围查询将匹配字段值大于此参数值的文档。...（3）lte() :范围查询将匹配字段值小于或等于此参数值的文档。 （4）lt() :范围查询将匹配字段值小于此参数值的文档。...includeLower(true) 表示 from() 查询将匹配字段值大于或等于此参数值的文档； includeLower(false) 表示 from() 查询将匹配字段值大于此参数值的文档； includeUpper...(true) 表示 to() 查询将匹配字段值小于或等于此参数值的文档； includeUpper(false) 表示 to() 查询将匹配字段值小于此参数值的文档； BoolQueryBuilder

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Lucene范围查询原理(

首先我们定义一下问题, 我们这里把范围查询的范围缩小到只讨论数值范围查询. 文本类型的范围查询在lucene中也是支持的, 但是算法比较简单, 这里就不讨论了....如给定数值集合1,2,3,12,22,30, 如果当成文本进行索引那么索引的顺序为1,12,2,22,3,30, 索引的顺序首先就不能反应数字的大小, 在这种情况下做范围查询显然是错的....SplitRange对423,642进行范围转换, 得到: 1/[423, 429] 1/[640, 642] 10/[430, 490] 10/[600, 630] 100/[500, 500] 在倒排索引中抽取粒度匹配且范围匹配的...补充说明 到现在, 我们已经了解数值型范围查询的算法核心思想了. 但是讲解的过程中为了方面理解, 都是用10进制作为粒度来说明的, 实际lucene处理的时候是用2进制, 不过思想是完全一样的....作者在理解算法的过程中, 一开始使用10进制实现了一套算法, 然后稍加修改, 就改成了和lucene一样的2进制的. 这里大概说一下lucene使用的2进制粒度的概念.

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【Elasticsearch】5. Mapping && Setting

Analyed，Analyzer） mapping会把json文档应设成lucene所需要的扁平格式 一个mapping属于记一个索引的type 每个文档都属于一个type 一个type有一个mapping...Mapping 在写入文档的时候，如果索引不存在，会自动创建索引 dynamic mapping 的机制，使得我们无需手动定义mappings，es可以自动的根据文档信息，推算出字段的类型 推断有时候会出现错误，如地理位置信息...当类型如果设置不对时，会导致一些功能无法正常的运行，eg range查询 查看Mapping 1.jpg 类型的自动识别 字符串： 匹配日期格式设置为date， 2.png 数字设置为float或者...long，默认关闭 设置为text，并增加keyword字段 布尔值 ：boolean 3.png 浮点数：float 整数：log 对象：object 数组：由第一个非空树脂的类型所决定 空值：忽略...10.png 11.png 数组类型 es中不提供专门的数组类型，但是任何字段，都可以包含多个多个相同个类型的数值 12.png 多字段类型 多字段特性 使用不同的analyzer 不同语言 pinyin

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干货 | ElasticSearch相关性打分机制

）、以及向量空间模型（Vector Space Model），然后将他们合并到单个包中来收集匹配文档和分数计算。...只要一个文档与查询匹配，Lucene就会为查询计算分数，然后合并每个匹配术语的分数。这里使用的分数计算公式叫做 实用计分函数（practical scoring function）。...） #4 #9 查询 q 中每个术语 t 对于文档 d 的权重和 #5 tf(t in d) 是术语 t 在文档 d 中的词频 #6 idf(t) 是术语 t 的逆向文档频次 #7 t.getBoost...常用词如 and 或 the 对于相关度贡献非常低，因为他们在多数文档中都会出现，一些不常见术语如 elastic 或 lucene 可以帮助我们快速缩小范围找到感兴趣的文档。...constant_score 查询 constant_score 查询中，它可以包含一个查询或一个过滤，为任意一个匹配的文档指定分数，忽略TF/IDF信息。

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加速多图向量搜索

这里的g控制了非竞争性搜索的贪婪程度，是一个小于1的数值。实际上，g是一个我们可以自由调整的参数，用于平衡召回率和搜索速度。...图3 我们发现不使用并发索引运行的查询延迟略有下降，特别是检索前 100 个匹配项时，矢量操作的数量（图 4）大幅减少。图4 我们看到检索top-10和top-100匹配时使用的向量操作数量大幅减少。...值得一提的是，在Lucene基准测试中，向量搜索在单个线程中顺序处理一个接一个的图，但这次改变也对这种情况产生了积极影响。...结论在这篇博客中，我们展示了通过在不同图搜索之间智能共享信息，如何在仍然实现出色召回率的同时显著提高Lucene向量搜索性能的方法。...这一改进是Lucene 9.10发布和Elasticsearch 8.13发布的一部分。我们在Lucene中处理多图的改进工作还没有完成。

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2021年春招Elasticsearch面试题

该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del 文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。...lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。FST有两个优点： 1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间； 2）查询速度快。...1、Enabled属性适用于各类ElasticSearch特定/创建领域，如index和size。用户提供的字段没有“已启用”属性。存储意味着数据由Lucene存储，如果询问，将返回这些数据。...14、Elasticsearch 支持哪些类型的查询？ 查询主要分为两种类型：精确匹配、全文检索匹配。...Elasticsearch中的架构是一种映射，它描述了JSON文档中的字段及其数据类型，以及它们应该如何在Lucene索引中进行索引。

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Elasticsearch 7.x版本数据类型与使用方式

Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene库的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。...）：字段的数据类型，如文本(text)、关键字(keyword)、整数(integer)、浮点数(float)、布尔值(boolean)等。...分析器可以影响搜索查询的匹配方式。 数据类型中字段的详细定义，包括字段名称、类型、分析器等。...", "date": "2023-04-01" } 搜索文档 使用Elasticsearch的查询DSL(领域特定语言)，可以对索引中的文档进行搜索。...在Elasticsearch 7.x及以后的版本中，对于数据类型的需求通常可以通过灵活的字段配置和强大的查询功能来满足。

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要飞起来了，Lucene 高阶查询技巧

在前面的章节中我们使用了最基础的关键词查询 TermQuery 和 复合查询 BooleanQuery，本节我们来尝试 Lucene 内置的其它高级查询功能。...字符串前缀查询 PrefixQuery 同关系数据库索引一样，得益于 FST 的前缀共享属性，Lucene 也支持前缀查询。...重新建立索引后，再次尝试查询，就可以看到期望的搜寻结果。 ? 图片 从结果中我们可以注意到文章是携带排序分值信息的，「北京」和「大学」词汇越接近，出现的越频繁，文章的评分就越高。...同时我们还要注意到它是携带顺序的，它不能匹配「大学xx北京」这样的内容。 正则查询 WildcardQuery 查询「北京xx大学」的方式除了上面的短语查询之外，Lucene 还提供了正则查询。...当我们目标查询是「北京大学」时它可以匹配「北方大学」，还可以匹配「北京中学」，它的性能不怎么样，因为和指定词汇相似的词汇会有很多选择，如此就会匹配非常多的词汇，需要 merge 非常多的文档列表，然后还需要根据编辑距离和词汇的频率进行评分排序

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全文检索的极致之选：Elasticsearch完全指南

WordId（单词 ID）：文本检索时要根据查询词来匹配文档中的单词，WordId 就是将单词映射为数字 ID，以便进行快速匹配。...当用户输入查询词时，系统会根据查询词的 WordId 在索引中查找匹配的文档，并返回 NHits 和 Hitlist 信息。...对于每个匹配的文档，系统会返回该文档的 LocalId、NHits 和 HitList 信息，以便进行后续处理，如文本摘要、高亮显示等。...需要注意的是，.tip 和.tim 文件都是 Lucene 索引文件中的关键组成部分，它们的内部结构和具体的实现方式可能会随着 Lucene 版本的更新而变化。...例如，可以使用 Elasticsearch 的监控工具（如 X-Pack）来收集关键指标和日志信息，并进行告警和自动化操作。

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Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。 2....考虑到数值类型的字段常用于范围比较，从Lucene 6.0版本开始，引入针对数值类型的新索引数据结构BKD-Tree，用于优化Lucene中范围查询的性能。...Lucene的一个Index由多个Segment组成，每个Segment中每个数值字段的索引即为一个KDB-Tree。...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段...       Lucene中常见的数值类型有Int、Long、Float、Double等，针对数值类型进行等值或条件查询时，如果利用Point索引进行过滤，则会通过如下流程获取到满足查询条件的Doc

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Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。 2....考虑到数值类型的字段常用于范围比较，从Lucene 6.0版本开始，引入针对数值类型的新索引数据结构BKD-Tree，用于优化Lucene中范围查询的性能。...Lucene的一个Index由多个Segment组成，每个Segment中每个数值字段的索引即为一个KDB-Tree。...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段...       Lucene中常见的数值类型有Int、Long、Float、Double等，针对数值类型进行等值或条件查询时，如果利用Point索引进行过滤，则会通过如下流程获取到满足查询条件的Doc

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【愚公系列】2021年11月 Elasticsearch数据库-面试题

lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。FST有两个优点： 1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间； 2）查询速度快。...1、Enabled属性适用于各类ElasticSearch特定/创建领域，如index和size。用户提供的字段没有“已启用”属性。 存储意味着数据由Lucene存储，如果询问，将返回这些数据。...14、Elasticsearch 支持哪些类型的查询？ 查询主要分为两种类型：精确匹配、全文检索匹配。...1、字符串数据类型，包括支持全文检索的 text 类型 和 精准匹配的 keyword 类型。...Elasticsearch中的架构是一种映射，它描述了JSON文档中的字段及其数据类型，以及它们应该如何在Lucene索引中进行索引。

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Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。 2....考虑到数值类型的字段常用于范围比较，从Lucene 6.0版本开始，引入针对数值类型的新索引数据结构BKD-Tree，用于优化Lucene中范围查询的性能。...Lucene的一个Index由多个Segment组成，每个Segment中每个数值字段的索引即为一个KDB-Tree。...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段...       Lucene中常见的数值类型有Int、Long、Float、Double等，针对数值类型进行等值或条件查询时，如果利用Point索引进行过滤，则会通过如下流程获取到满足查询条件的Doc

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Elasitcsearch 底层系列 Lucene 内核解析之Point索引

在Lucene概览中，我们初步介绍了其底层的核心存储文件，本文主要介绍其中的数值索引（Point索引）部分，分析数值索引的文件结构及其读写流程。 2....考虑到数值类型的字段常用于范围比较，从Lucene 6.0版本开始，引入针对数值类型的新索引数据结构BKD-Tree，用于优化Lucene中范围查询的性能。...Lucene的一个Index由多个Segment组成，每个Segment中每个数值字段的索引即为一个KDB-Tree。...读写流程        Point索引读写的核心是对BKD-Tree的构建和查询，而BKD-Tree是多维度平衡树，在Lucene使用过程中，我们常使用的场景为一维（如整型字段）、二维（如地理坐标类型字段...       Lucene中常见的数值类型有Int、Long、Float、Double等，针对数值类型进行等值或条件查询时，如果利用Point索引进行过滤，则会通过如下流程获取到满足查询条件的Doc

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