优势也很明显，就是将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据，加快查询速度 。 分桶表 分桶使用的是表内字段，已经知道字段类型，不需要再指定。...6、动态分区和静态分区的区别 + 使用场景 关于动态分区在实际生产环境中的使用也是比较的多，所以这道题出现的频率也很高，但是不难。...： 使用分区剪裁、列剪裁，分区一定要加 少用 COUNT DISTINCT，group by 代替 distinct 是否存在多对多的关联 连接表时使用相同的关键词，这样只会产生一个 job 减少每个阶段的数据量...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。 合理设置Map数 是不是map数越多越好?...小文件产生的原因有很多，例如：读取数据源时的大量小文件,使用动态分区插入数据时产生，Reduce/Task数量较多。
优势也很明显，就是将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据，加快查询速度 。 分桶表 分桶使用的是表内字段，已经知道字段类型，不需要再指定。...6、动态分区和静态分区的区别,使用场景 关于动态分区在实际生产环境中的使用也是比较的多，所以这道题出现的频率也很高，但是不难。...： 使用分区剪裁、列剪裁，分区一定要加 少用 COUNT DISTINCT，group by 代替 distinct 是否存在多对多的关联 连接表时使用相同的关键词，这样只会产生一个 job 减少每个阶段的数据量...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。 合理设置Map数 是不是map数越多越好?...小文件产生的原因有很多，例如：读取数据源时的大量小文件,使用动态分区插入数据时产生，Reduce/Task数量较多。
行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。 合理设置Map数 是不是map数越多越好?...3、分区划分粒度较粗 优点 将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据，加快查询速度 分桶表 介绍 1、分桶使用的是表内字段，已经知道字段类型，不需要再指定。...静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断 详细来说，静态分区的列是在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在 SQL 执行时才能决定 简单理解就是静态分区是只给固定的值...，更详细的实操应该等着你们后面去实践哟~ Hive视图 视图是一种使用查询语句定义的虚拟表，是数据的一种逻辑结构，创建视图时不会把视图存储到磁盘上，定义视图的查询语句只有在执行视图的语句时才会被执行...但是索引需要额外的存储空间，因此在创建索引时需要考虑索引的必要性。 注意：Hive不支持直接使用DROP TABLE语句删除索引表。
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。 1.6.3 内部表和外部表 1）管理表：当我们删除一个管理表时，Hive也会删除这个表中数据。...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...； 8）常用参数 // 输出合并小文件 SET hive.merge.mapfiles = true; -- 默认true，在map-only任务结束时合并小文件 SET hive.merge.mapredfiles...因为大量计算已经在第一次mr中随机分布到各个节点完成。 （4）控制空值分布 将为空的key转变为字符串加随机数或纯随机数，将因空值而造成倾斜的数据分不到多个Reducer。...1.6.9 用的是动态分区吗？动态分区的底层原理是什么？ a. 静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。 b.
行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...开启动态分区 关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，...只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。...解决办法： 自定义分区，将为空的key转变为字符串加随机数或纯随机数，将因空值而造成倾斜的数据分不到多个Reducer。...表被分为4个桶，并按列col1进行分区。 可以使用INSERT INTO语句将数据插入到桶表中。在插入数据时，Hive会根据指定的列对数据进行哈希，然后将其分配到适当的桶中。
2.减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)。 3.少用动态分区，用时记得按distribute by分区。...———————————————— 对于已有的小文件，我们可以通过以下几种方案解决： 1.使用hadoop archive命令把小文件进行归档。 2.重建表，建表时减少reduce数量。...=2000;--设置动态分区时的分区最大数量 set mapred.reduce.tasks = 20;--设置reduce的任务数量，可用于优化插入分区表时的执行效率 set hive.exec.reducers.max...=60000000;--（将多个mapjoin转化为一个mapjoin时，其表的最大值） set hive.stats.autogather=false;--即插入数据时会优化统计，如此在大的动态分区时...load数据后会有一段很长时间的统计，且操作hive元数据表，例如每个分区的文件数，行数等等。
二、对存储层的影响 当NameNode重启时，它必须将文件系统元数据从本地磁盘加载到内存中。这意味着，如果NameNode的元数据很大，重启速度会非常慢。...对于已经存在的小文件，也可以设置定期的Job对这些文件进行压缩、合并，以减少文件量和文件数量。 2.过度分区表 在决定分区的粒度时，要考虑到每个分区的数据量。...3.Spark过度并行化 在Spark中向HDFS写入数据时，在向磁盘写入数据前要重新分区或聚合分区。这些语句中定义的分区数量将决定输出文件的数量。...5.使用Hive对数据进行压缩 如果你有一个现有的Hive表有大量的小文件，那么可以通过以下设置来重写这个表（parquet格式）。关于Hive压缩可以查阅其他文档获取更详细的信息。...网易数据资产中心也提供了定期触发的小文件合并策略，在策略识别到小文件过多的表或者目录上进行小文件合并。对于已经产生了很多小文件的表或目录提供主动合并的手段将小文件进行合并。
新的 Catalog 实现的功能包括： 能够支持数据库、表、分区等多种元数据对象 允许在一个用户 Session 中维护多个 Catalog 实例，从而支持同时访问多个外部系统 Catalog 以可插拔的方式接入...另一方面，HiveCatalog 也可以用来处理 Flink 自身的元数据，在这种场景下，HiveCatalog 仅将 Hive Metastore 作为持久化存储使用，写入 Hive Metastore...表数据 Flink 提供了 Hive Data Connector 来读写 Hive 的表数据。...如果没有持久化的 Catalog，那么使用 Flink SQL CREATE DDL 时必须在每个会话中重复创建像 Kafka 表这样的元对象，这会浪费大量时间。...Flink SQL> INSERT OVERWRITE myparttable SELECT 'Tom', 25, 'type_1', '2019-08-08'; # 静态分区和动态分区 Flink
相对的，HDFS读写小文件也会更加耗时，因为每次都需要从NameNode获取元信息，并与对应的DataNode建立连接。如果NameNode在宕机中恢复，也需要更多的时间从元数据文件中加载。...此外，入库操作最后的commit job操作，在Spark Driver端单点做，很容易出现单点的性能问题。 Spark小文件产生的过程 1.数据源本身就含大量小文件。 2.动态分区插入数据。...1824个数据分区加一个NULL值的分区，每个分区下都有可能生成1616个文件，这种情况下，最终的文件数量极有可能达到2949200。...（基于分区字段Shuffle可能出现数据倾斜） 如上图所示，在我们插入store_sales时，就发生了null值的倾斜，大大的拖慢的数据入库的时间。...首先可以尝试是否可以将两者结合使用， 在之前的sql上加上distribute by ss_sold_date_sk，cast(rand() * 5 as int)， 这个类似于我们处理数据倾斜问题时候给字段加上后缀的形式
，只能通过insert overwrite 进行加载 所以把文件加载到桶表中，需要先创建普通表，并通过insert overwrite的方式将普通表的数据通过查询的方式加载到桶表当中去 hive的DQL...5.strict模式 对分区表进行查询，在where子句中没有加分区过滤的话，将禁止提交任务(默认：nonstrict) set hive.mapred.mode=strict; 注：使用严格模式可以禁止...1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增。...的数量(可以使用参数进行控制) 3.少用动态分区，用时记得按distribute by分区 对于已有的小文件，我们可以通过以下几种方案解决： 1.使用hadoop archive命令把小文件进行归档 2...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。 21、并行执行 Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。
3.2 行列过滤 列处理：在SELECT时只拿需要的列，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...开启数据倾斜时负载均衡。 手动抽查做好分区规则。 使用mapjoin，小表进内存 在Map端完成Reduce。 4.2 分区表和分桶表对比？...4.2.1 分区表 分区使用的是表外字段，需要指定字段类型 分区通过关键字 partitioned by(partition_name string)声明 分区划分粒度较粗 将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据...4.4 Hive 中视图跟索引 4.4.1 视图 视图是一种使用查询语句定义的虚拟表，是数据的一种逻辑结构，创建视图时不会把视图存储到磁盘上，定义视图的查询语句只有在执行视图的语句时才会被执行。
JOIN优化 1)将大表放后头 Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。...尽量尽早地过滤数据 减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段。 4). 尽量原子化操作 尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑 3....5.strict模式 对分区表进行查询，在where子句中没有加分区过滤的话，将禁止提交任务(默认：nonstrict) set hive.mapred.mode=strict; 注：使用严格模式可以禁止...job，直接通过Fetch task获取数据 set hive.fetch.task.conversion=more; 12、小文件问题 小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致...的数量(可以使用参数进行控制) 3.少用动态分区，用时记得按distribute by分区 对于已有的小文件，我们可以通过以下几种方案解决： 1.使用hadoop archive命令把小文件进行归档 2
三、Hive导入数据的方式有哪些？ Hive导入数据的方式有以下几种常见的方式： LOAD DATA：使用LOAD DATA命令将数据加载到Hive表中。...使用ETL工具（如Sqoop）导入数据到HDFS，然后在Hive中创建表并将数据从HDFS加载到表中。...如果可能，对数据进行预处理，将数据拆分为更小的粒度，使其更均匀地分布在不同的桶或分区中。 动态调整并行度： 根据任务的输入数据量和数据分布情况，动态调整任务的并行度。...十四、Hive小文件过多怎么解决 当在Hive中遇到小文件过多的问题时，可以采取以下几种解决方案： 合并小文件： 使用Hive的合并文件命令（ALTER TABLE ......动态分区： 如果表使用了分区，可以考虑使用动态分区插入数据，将多个小文件合并为一个分区文件。
使用 hive 自带的 concatenate 命令，自动合并小文件 使用方法： #对于非分区表 alter table A concatenate; #对于分区表 alter table B partition...使用hadoop的archive将小文件归档 Hadoop Archive简称HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode...5. strict模式 开启严格模式对分区表进行查询，在where子句中没有加分区过滤的话，将禁止提交任务(默认：nonstrict) set hive.mapred.mode=strict 开启严格模式...对分区表的查询必须使用到分区相关的字段 分区表的数据量通常都比较大，对分区表的查询必须使用到分区相关的字段，不允许扫描所有分区，想想也是如果扫描所有分区的话那么对表进行分区还有什么意义呢。...那么在日常需求的情况下如何处理这种数据倾斜的情况呢： sample采样，获取哪些集中的key； 将集中的key按照一定规则添加随机数； 进行join，由于打散了，所以数据倾斜避免了； 在处理结果中对之前的添加的随机数进行切分
容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。...三、开启动态分区 关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)...，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。...DDL中是否支持动态分区，默认false； hive.exec.dynamic.partition.mode：默认strict，在strict模式下，动态分区的使用必须在一个静态分区确认的情况下，其他分区可以是动态...：在遇到结果为空的动态分区时是否报错，默认是false； hive.exim.uri.scheme.whitelist：在导入导出数据时提供的一个白名单列表，列表项之间由逗号分隔，默认hdfs,pfile
Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间 在Hive中，动态分区会造成在插入数据过程中，生成过多零碎的小文件（请回忆昨天讲的动态分区的逻辑） 不合理的Reducer Task数量的设置也会造成小文件的生成...，因为最终Reducer是将数据落地到HDFS中的 Hive中分桶表的设置 解决方案： 在数据源头HDFS中控制小文件产生的个数，比如 采用Sequencefile作为表存储格式，不要用textfile...，在一定程度上可以减少小文件（常见于在流计算的时候采用Sequencefile格式进行存储） 减少reduce的数量(可以使用参数进行控制) 慎重使用动态分区，最好在分区中指定分区字段的val值 最好数据的校验工作...，比如通过脚本方式检测hive表的文件数量，并进行文件合并合并多个文件数据到一个文件中，重新构建表 03 请慎重使用SELECT(*) 问题原因： 在大数据量多字段的数据表中，如果使用 SELECT *...方式去查询数据，会造成很多无效数据的处理，会占用程序资源，造成资源的浪费 解决方案： 在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号 04 不要在表关联后面加WHERE条件 原因： 比如以下语句
在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤，比如： 数据准备 create table ori(id bigint, time bigint,...，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过，使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。...以第一个表的分区规则，来对应第二个表的分区规则，将第一个表的所有分区，全部拷贝到第二个表中来，第二个表在加载数据的时候，不需要指定分区了，直接用第一个表的分区即可。...这时候就需要使用动态分区来实现。...对关系型数据库非常了解的用户可能期望在执行JOIN查询的时候不使用ON语句而是使用where语句，这样关系数据库的执行优化器就可以高效地将WHERE语句转化成那个ON语句。
Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间 在Hive中，动态分区会造成在插入数据过程中，生成过多零碎的小文件（请回忆昨天讲的动态分区的逻辑） 不合理的Reducer...Task数量的设置也会造成小文件的生成，因为最终Reducer是将数据落地到HDFS中的 Hive中分桶表的设置 解决方案： 在数据源头HDFS中控制小文件产生的个数，比如 采用Sequencefile...作为表存储格式，不要用textfile，在一定程度上可以减少小文件（常见于在流计算的时候采用Sequencefile格式进行存储） 减少reduce的数量(可以使用参数进行控制) 慎重使用动态分区，最好在分区中指定分区字段的...val值 最好数据的校验工作，比如通过脚本方式检测hive表的文件数量，并进行文件合并 合并多个文件数据到一个文件中，重新构建表 03.请慎重使用SELECT * 原因： 在大数据量多字段的数据表中，...如果使用 SELECT * 方式去查询数据，会造成很多无效数据的处理，会占用程序资源，造成资源的浪费 解决方案： 在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号 04.不要在表关联后面加WHERE
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