使用合理的字段属性长度,固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar。 尽可能使用not null定义字段。 尽量少用text,非用不可最好分表。...长度小的列,索引字段越小越好,因为数据库的存储单位是页,一页中能存下的数据越多越好。 离散度大(不同的值多)的列,放在联合索引前面。...SQL语句尽可能简单:一条SQL只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大SQL可以堵死整个库。...一个表最多只能有1024个分区。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列,那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。 分区表无法使用外键约束。 NULL值会使分区过滤无效。...而且选择这个方案,都不如选择我提供的第二第三个方案的成本低!故不建议采用。 分库 把一个数据库分成多个,建议做个读写分离就行了,真正的做分库也会带来大量的开发成本,得不偿失!不推荐使用。
hive是一个著名的离线处理的数据仓库,可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集,也可以访问HDFS中的文件,但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。...3.远程模式 远程模式将Metastore分离出来,成为一个独立的Hive服务(Metastore服务还可以部署多个)。...了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将...桶表: 桶表和分区表的区别在于:不是按照业务字段来进行分区,对里面的记录做一个hash,记录做完hash之后就没有规律了,可以简单的认为数据做完hash之后都不相同,然后我们让数据进行模10,数据就被分成了十份...数据类型 Hive发展 目前Hive的底层已经变为了Tez,Tez相比与MapReduce有很多的优势,提供了多种算子,可以将多个作业合并为一个作业,减少了IO,充分利用了内存的资源。 ?
什么是Hive? 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(HQL)。...3.Hive的内部组成模块,作用分别是什么 元数据:描述数据的数据 内部执行流程: 解析器(解析SQL语句)、编译器(把SQL语句编译成MapReduce程序)、优化器(优化MapRedue程序)...存储格式是ORC,ParquetFile格式, 数据压缩格式是snappy 22.hive自定义函数的类型 自定义函数分为三个类别: UDF(User Defined Function):一进一出...列剪裁: 只拿需要的列 分区剪裁:只拿需要的分区 要什么 拿什么 28.如何理解动态分区调整 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 29.数据倾斜时,如何将众多数据写入10个文件 (将一个大的任务拆分成多个小任务,再次执行) 设置reduce数量(10)
本文讲解 Hive 的数据存储,是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式,即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下,性能也能得到数量级的提升。...该最小值由 io.seqfile.compress.blocksize 中的属性定义。默认值是 1000000 字节。格式为记录数、键长度、键、值长度、值。...首先对表进行行划分,分成多个行组。...每个 ORC 文件首先会被横向切分成多个 Stripe,而每个 Stripe 内部以列存储,所有的列存储在一个文件中,而且每个 stripe 默认的大小是 250MB,相对于 RCFile 默认的行组大小是...Parquet 基本结构: 在一个 Parquet 类型的 Hive 表文件中,数据被分成多个行组,每个列块又被拆分成若干的页(Page),如下图所示: Parquet的文件结构 Parquet 在存储数据时
如,int类型存储时间类型,bigint类型转ip函数 (3)使用合理的字段属性长度,固定长度的表会更快。...by,order by,on从句中出现的列 (2)where条件中,>=,between,in,以及like 字符串+通配符(%)出现的列 (3)长度小的列,索引字段越小越好,因为数据库的存储单位是页...7.sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库 8.OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在...RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择 3.HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。...而且选择这个方案,都不如选择我提供的第二第三个方案的成本低!故不建议采用。 5.分库 把一个数据库分成多个,建议做个读写分离就行了,真正的做分库也会带来大量的开发成本,得不偿失!不推荐使用。
而表格式是数据库系统实现层面一个抽象的概念,它定义了一个表中包含哪些字段,表下面文件的组织形式、表索引信息、统计信息以及上层查询引擎读取、写入表中文件的接口。...每个Row Group会存储一个表中相连的多行数据。 每个Row Group会分成多个Column Chunk。...4.上述1~3从理论上定义了Parquet这个文件格式是如何处理复杂数据类型,如何将数据按照一定规则写成一个文件,又是如何记录元数据信息。...两者在partition上有很大的不同: Metastore中partition字段不能是表字段,因为partition字段本质上是一个目录结构,不是用户表中的一列数据。...(2)Iceberg中统计信息精确到文件粒度,即每个数据文件都会记录所有列的记录数量、平均长度、最大值\最小值等。
一、Hive建表SQL Hive建表SQL 二、Hive函数 Hive函数 三、函数 1、查看内置函数 查看系统自带函数 show functions; 查看自带函数用法 # 显示简单用法 desc function...EXPLODE(col):将hive表的一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...字段相同就按排头字段继续排(1、2、3、4)。 源数据: 7、自定义函数 **内置函数:**Hive自带的函数。 **自定义函数:**当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时。...行存储的特点 查询满足条件的一整行数据的时候 列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值 行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方 所以此时行存储查询的速度更快。...对每个列进行了编码,分成多个Stream来存储。 Stripe Footer:存的是各个Stream的类型,长度等信息。
HDFS 分布式文件系统 Hive hive类似CloudBase,也是基于hadoop分布式计算平台上的提供data warehouse的sql功能的一套软件。...使得存储在hadoop里面的海量数据的汇总,即席查询简单化。hive提供了一套QL的查询语言,以sql为基础,使用起来很方便。...-- 所有对表的访问都要通过行键 (单个RowKey访问,或RowKey范围访问,或全表扫描) 2)列族(ColumnFamily) -- CF必须在表定义时给出 -- 每个CF可以有一个或多个列成员...-- Cell中的数据是没有类型的,全部以字节码形式存贮 5)区域(Region) -- HBase自动把表水平(按Row)划分成多个区域(region),每个region会保存一个表里面某段连续的数据...上图是个很典型的数据储存方式,我把每条记录分成3部分:主键、记录属性、索引字段。我们会对索引字段建立索引,达到二级索引的效果。
hive sql系列(五):一个日志表中记录了某个商户费率变化状态的所有信息,现在有个需求,要取出按照时间轴顺序,发生了状态变化的数据行 hive sql系列(六):每个用户连续登录最大天数 hive...sql系列(七):查询前20%时间的订单信息 hive sql系列(八):根据聚合在一起的编码转换成聚合在一起的码值 hive sql系列(九):有一张表,其中一个字段是由时间、接口、ip和其他字段组成的求...(重点:开窗、子查询、需要条件过滤的在子查询中先过滤) 3、hive sql系列(三)是一个级联求和的典型例子,意思是当月和累计在一起的意思,以此类推,相似的场景都可以用hive sql系列(三)的方式做...8、split(字符串,分割符):使用分割符切割字符串,返回一个数组9、lateral view explode(数组):将数组字段拆分成多行10、concat_ws(连接符,字符串,字符串):连接多个字符串...11、collect_list(分组键):将分组中的某列聚合成一个数组,数组中元素与分组后的数据保持一致12、map:将多个排列好的k,v,k,v...变成一个map结构,这是初始化map结构的方式,取数据是
分区中定义的变量名不能和表中的列相同。...将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去。...这里做的索引只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。 Row Data:存的是具体的数据,先取部分行,然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码,分成多个Stream来存储。...(month = '201806'); 对分桶表操作 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,就是按照分桶字段进行哈希划分到多个文件当中去 分区就是分文件夹,分桶就是分文件 分桶优点: 1....每一个字段的数据类型可以分成两种:group(复杂类型)和primitive(基本类型)。
内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第十一篇,截至目前,一进一出的UDF...需要继承GenericUDTF类; 重写initialize方法,该方法的入参只有一个,类型是StructObjectInspector,从这里可以取得UDTF作用了几个字段,以及字段类型; initialize...udf_wordsplitsinglerow,作用是将入参拆分成多个列; 下图红框中是t16表的一条原始记录的string_field字段,会被udf_wordsplitsinglerow处理: [在这里插入图片描述...] 上面红框中的字段被UDTF处理处理后,一列变成了三列,每一列的名称如下图黄框所示,每一列的值如红框所示: [在这里插入图片描述] 以上就是咱们马上就要开发的功能; 打开前文创建的hiveudf工程,...(每行多列) 前面咱们试过了将string_field字段拆分成id、key、value三个字段,不过拆分后总行数还是不变,接下来的UDTF,是把string_field拆分成多条记录,然后每条记录都有三个字段
内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第十一篇,截至目前,一进一出的UDF...需要继承GenericUDTF类; 重写initialize方法,该方法的入参只有一个,类型是StructObjectInspector,从这里可以取得UDTF作用了几个字段,以及字段类型; initialize...udf_wordsplitsinglerow,作用是将入参拆分成多个列; 下图红框中是t16表的一条原始记录的string_field字段,会被udf_wordsplitsinglerow处理:...(每行多列) 前面咱们试过了将string_field字段拆分成id、key、value三个字段,不过拆分后总行数还是不变,接下来的UDTF,是把string_field拆分成多条记录,然后每条记录都有三个字段...的三种用户自定义函数咱们都学习和实践完成了,希望这些内容能给您的实践带来一些参考
列簇必须使用schema 定义,列簇将某一类型列集合起来(列不要求schema 定义)。...每一个key/value 对在Hbase 中被定义为一个cell,每一个key 由row-key,列簇、列和时间戳。...Hive 必须提供预先定义好的schema 将 文件和目录映射到列,并且Hive 与ACID 不兼容。 HBase 查询是通过特定的语言来编写的,这种语言需要重新学习。...1) Rowkey 长度原则 Rowkey 是一个二进制码流,Rowkey 的长度被很多开发者建议说设计在10~100 个字节,不过建议是越短越好,不要超过16 个字节。...如果没有散列字段,首字段直接是时间信息将产生所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象,这样在做数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer,降低查询效率。
假设我们的表结构如下:表名:user_info字段:user_id INT, user_name STRING, user_age INT 以下是创建Hive表的SQL语句:sqlCopy codeCREATE...介绍Hive表Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具,它提供了类似于SQL的语言HiveQL,使用户能够在Hadoop中进行数据分析和查询。...每张表都有自己的表名、列定义和存储格式等属性。用户可以通过表来组织数据,执行查询、插入、更新和删除等操作。2. 表的结构Hive表由以下几个部分构成:表名:表的名称在Hive中必须是唯一的。...列定义:定义了表中的列名和对应的数据类型。Hive支持多种数据类型,包括整型、字符串、日期等。分区:可以根据一个或多个列值对表进行分区,分区可以提高查询性能和数据管理的灵活性。...创建表在Hive中,用户可以使用CREATE TABLE语句来创建表,指定表的基本信息、列定义和存储格式等。
Tez将原有的Map和Reduce两个操作简化为一个概念——Vertex,并将原有的计算处理节点拆分成多个组成部分:Vertex Input、Vertex Output、Sorting、Shuffling...行存储的特点:查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快。...select * 列存储的特点:因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量;每个字段的数据类型一定是相同的,列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。...这里做的索引只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。 Row Data:存的是具体的数据,先取部分行,然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码,分成多个Stream来存储。...数据页用于存储当前行组中该列的值,字典页存储该列值的编码字典,每一个列块中最多包含一个字典页,索引页用来存储当前行组下该列的索引,目前Parquet中还不支持索引页。
下面我们将以Hive为例介绍如何将数仓里的数据导入到GeaFlow图存储中,然后跑通一个图算法。...点表person定义了点的属性信息和id字段,id字段唯一标识图里面的点,为点表的主键,通过ID 关键字来定义。...weight字段则为边的一个属性字段。一张图的点边或者边表可以包含零个或者多个属性字段。...window size切分成一系列的window, 引擎会依次处理这些window的数据。...总结 本文首先介绍了图计算引擎GeaFlow产生的历史背景,然后介绍了GeaFlow如何和大数据生态整合。并通过一个例子介绍了如何将Hive的数据转换成图并在图上运行一个SSSP算法。 ----
Hive 判断某个字段长度在Hive中,有时我们需要对表中某个字段的长度进行判断,以便进行数据清洗、筛选或其他操作。本文将介绍如何在Hive中判断某个字段的长度,并给出示例代码。...现在我们想判断username字段的长度是否大于10个字符,可以通过以下Hive SQL实现:sqlCopy codeSELECT usernameFROM usersWHERE LENGTH(username...然后,通过Hive SQL查询语句筛选出了用户名长度大于等于5并且小于等于10的用户数据,以实现对用户数据的精确筛选。...这个示例展示了在实际应用场景中如何使用Hive的LENGTH函数结合条件语句进行字段长度判断和数据筛选。Hive内置函数是Hive提供的一组函数,用于在Hive SQL查询中进行数据处理、转换和分析。...**COALESCE(val1, val2, …)**:返回第一个非NULL值。5. 聚合函数**SUM(col)**:计算列的总和。**AVG(col)**:计算列的平均值。
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表,并提供类SQL查询功能。 本质是:将HQL转化成MapReduce程序。.../hive -f /opt/module/datas/hivef.sql Hive数据类型 基本数据类型 Hive数据类型 Java数据类型 长度 例子 TINYINT byte 1byte有符号整数...例如,如果某个列的数据类型是MAP,其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’,那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素 map() ARRAY 数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合...一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...mapreduce,并将添加了一些hql函数 3)hive的学习可以理解为当初学SQL一样枯燥乏味 4)行转列、列转行、窗口函数等是重点,总之,查询是重点
进入主页,点击右上角“设为星标” 比别人更快接收好文章 Hive Sql 大全 本文基本涵盖了Hive日常使用的所有SQL,因为SQL太多,所以将SQL进行了如下分类: 一、DDL语句(数据定义语句):...(month = '201806'); 对分桶表操作 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,就是按照分桶字段进行哈希划分到多个文件当中去 分区就是分文件夹,分桶就是分文件 分桶优点: 1....3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer,且分发算法是hash散列。...所需函数: EXPLODE(col):将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。
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