什么是HIVE?HIVE是建立在Hadoop HDFS上的数据仓库基础架构,它可以用来进行数据的提取转换加载。HIVE定义了简单的类似SQL的查询语言HQL,HIVE会将解析后的语句转移成MapReduce Job在Hadoop执行,一张Hive的表其实就是HDFS的文件
如果其中有一张表为小表,直接使用map端join的方式(map端加载小表)进行聚合。
维度表技术常见:增加列,维度子集,角色扮演维度,层次维度,退化维度,杂项维度,维度合并,分段维度等基本维度表技术。
作者:dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了,现做一下梳理复盘,主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树,m 个子树中间节点就包含 m 个元素,一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb; 子节点保存了全部得元素,父节点得元素是子节点的最大或者最小元素,而且依然是有序得; 节点元素有序,叶子节点双向有序,便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树,logn 级别 crud; 单一节点比二
作为一名数(取)据(数)分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师,甚至更多。SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。
作为一名数据分析师,平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据,自然用SQL提取会比较方便,但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv),这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一,尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法,原理可能有很大差别,但在实现的功能上,他们有很多相通的地方,这里特进行一个总结,方便大家对比学习~
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
导读:Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
阅读建议:本文总结Hive应用过程中的「实用技巧」及「需避开的坑」,偏知识总结类文章,欢迎「收藏」「分享」哦。
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
在mysql5.4.1之前只存在这种复制模式,在mysql5.7前默认使用这种格式。
数据库到底有多重要?作为数据分析人员需要懂点数据库,作为开发者需要懂点数据库,作为行业从业者,或者一个专业从事运维的DBA,更是要对数据库了如指掌。 这次我尝试着写了9道常见的MySQL面试题,内容主要从面试角度出发,会涉及比较多很重要的基础知识,对于这类知识,不仅仅要知道,还要能够讲清楚,不够熟悉的小白可以查缺补漏,足够资深的大牛也可以看看对这些知识有没有烂熟于心。如果不知道嘛……出门别说自己是DBA…… 1 关系型数据库和非关系型数据库区别 非关系型数据库(感觉翻译不是很准确)称为 NoSQL,也
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式。 1、联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异。 2、区别 (1
Hive支持连接表的以下语法: 本文主要讲hive的join 编写连接查询时要考虑的一些要点如下,不同版本支持的情况可能会有些许不同: 1,可以编写复杂的链接表达式,如下 SELECT a.* FR
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题,有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据,甚至还有更多的检索方式,具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现,是由于不仅需要使用在线事务处理(OLTP)工具快速地摄入数据,而且需要使用在线分析处理(OLAP)工具更高效地消耗和分析数据。
Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,它能让用户轻松地开发处理海量数据的应用程序,其主要优点有:
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02(熟悉Hive略过) 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类, 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中, 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中, 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似; 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据,也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据,只是复制或者移动数据文件,并不会对数据的
MySQL 一直是本人很薄弱的部分,后面会多输出 MySQL 的文章贡献给大家,毕竟 MySQL 涉及到数据存储、锁、磁盘寻道、分页等操作系统概念,而且互联网对 MySQL 的注重程度是不言而喻的,后面要加紧对 MySQL 的研究。写的如果不好,还请大家见谅。
A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用',' 如:
数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合,是存储和管理数据的仓库。本质上就是存储数据的文件系统。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
注意:各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下,本教材中密码统一采用:password(注意大小写)
来源:大数据技术与架构本文约6000字,建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师,那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),
Join是关系型数据库系统的重要操作之一,一般关系型数据库中包含的常用Join:内联接、外联接和交叉联接等。如果我们想在两个或以上的表获取其中从一个表中的行与另一个表中的行匹配的数据,这时我们应该考虑
Hive作为大数据分析领域常用的仓库工具,即使是现在流式计算如火如荼背景下,Hive依然倍受各大厂商挚爱。使用Hive过程中,面对各种各样的查询需求,需要具有针对性的优化下面内容就给大家分别介绍下。
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large data sets stored in Hadoop files. Hive defines a simple SQL-like query language, called QL, that enables users familiar with SQL to query the data. At the same time, this language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.
在SQL中,JOIN是一个强大的操作,它允许将两个或多个表中的数据进行关联。SQL提供了多种JOIN类型,其中之一是FULL JOIN。FULL JOIN允许从左表和右表中选择所有记录,并将它们组合在一起。本文将深入探讨SQL FULL JOIN的语法、用法,并通过实例解析来说明其作用。
SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询。比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品;或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化。比如小表到大表的连接操作、小表进行缓存、大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id、第二列是名
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7,8.0基准性能比较,Mysql8.0主主配置
三大范式的作用是为了控制数据库的冗余,是对空间的节省,实际上,一般互联网公司的设计都是反范式的,通过冗余一些数据,避免跨表跨库,利用空间换时间,提高性能。
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,并提供类SQL查询功能。
关于数据仓库,早期分享过不少基础类文章,偶然间看到知乎上这篇关于OLAP的深度解读,从技术发展,产品选型,执行优化等方面做了详细的剖析,分享来给大家看看!
当许多人开始踏足数据分析领域时,他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代,为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢?这个问题似乎简单,但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南,以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
SQL 连接子句类似于关系代数中的连接操作。它将关系数据库中一个或多个表中的列组合起来,创建一组可以保存为表或按原样使用的集合。JOIN是一种通过使用每个表通用的值来组合来自一个或多个表的列的方法。JOINS是一项关键技能,也是一个常见的面试问题,可帮助您完成复杂数据库的大量工作。能够精确地操作 JOIN 查询将为您带来额外的优势。
通常EXPLAIN用于获取QEP,而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
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。
Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。 1)数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2)数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的, 3)执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。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。 4)数据规模 Hive支持很大规模的数据计算;数据库可以支持的数据规模较小。
Step2: select * from table(dbms_xplan.display)
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用,按照一个或者多个列队结果进行分组,然后对每个组执行聚合操作。
示例:在一个表中,如果有名称、地址列,并且需要在其中一个条目的新列中输入“年龄”,则不会使用它,因为该列未在架构中定义。
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率和Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解。这篇文章来讲一下基于每个Operator(TableScan、Project、Join、Union、Sort、Aggregate等等)返回记录数RowCount,即中间结果大小。Hive在估算每个Operator的返回结果RowCount,即中间结果大小,有的是使用元数据对象来进行估算的RowCount;有的使用RelNode自身实现方法估算的;有的是总行数乘以其选择率估算的等多种方法实现。
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