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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