来源:https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/91470261
Hbase 中的每张表都通过行键 (rowkey) 按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个 HRegion 超过 256M 就要被分割成两个，由 HRegionServer 管理，管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。 HRegion 存取一个子表时，会创建一个 HRegion 对象，然后对表的每个列族 （Column Family） 创建一个 store 实例， 每个 store 都会有 0个或多个 StoreFile 与之对应，每个 StoreFile 都会对应一个 HFile ， HFile 就是实际的存储文件，因此，一个 HRegion 还拥有一个 MemStore 实例。
用户行为类数据是最常见的大数据形式，比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息，连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大，但每个用户的行为数量较小，针对用户行为的计算较为复杂，用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人，这些都是用户行为类数据中的用户。用户
通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源（如Kafka或tailf DFS）中提取数据，那么DeltaStreamer将会非常有用，其提供了一种简单的自我管理解决方案，可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见，比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉，有时候会导致查询结果与预期不符，所以今天我就来总结一下，一起避坑。
注意:使用insert插入数据时会产生临时表，重新连接后会表会小时，因此大批量插入数据时不建议用insert tips1:在hdfs的hive路径下以.db结尾的其实都是实际的数据库 tips2:默认的default数据库就在hive的家目录
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。
由于最近项目需要和大数据对接，需要了解一下数仓的基本知识，所以记录一下hive的基础原理和使用
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/138352.html原文链接：https://javaforall.cn
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。
最近看了好多粉丝的面试题，于是总结出关于HBase相关的面试题，今天分享给大家，认真阅读，记得收藏。
https://blog.csdn.net/weixin_38754799/article/details/104306898
ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
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。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生，选择不同的数据存储引擎，代表着不同的数据组织方式，对于数据库的表现会有不同的影响。
Hive 是 FaceBook 开源的一款基于 Hadoop 数据仓库工具，它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。
Hive仓库表数据最终是存储在HDFS上，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。而且大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。但是在数据仓库中，越是上层的表汇总程度就越高，数据量也就越小，而且这些表通常会有日期分区，随着时间的推移，HDFS的文件数目就会逐步增加。
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：
原文链接：批流一体数据集成工具 ChunJun 同步 Hive 事务表原理详解及实战分享
group by 的基本用法 group by做为分组来使用，后面为条件，可以有多个条件，条件相同的为一组，配
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计，那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢？
Tech 导读 ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）场景，本文通过介绍ClickHouse，帮助读者今后快速地处理大规模数据，并获得实时的分析结果，为业务提供有力支持。
2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
hbase是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
最近在开发一个ID Mapping业务系统——识别数据上报中社交账号的关联关系，找到系统中哪些社交账号属于现实世界中的同一个人。简单来讲，如果同一条上报数据中出现了两个社交账号（比如一个手机号和一个QQ号），就认为这两个社交账号在现实世界属于同一个人。那么，如何计算这个关联关系呢？
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。
Q：有两张表（一个库），一个是用户表、一个是会员表，一个会员记录对应多条用户记录，有一个事务过程如下：每更新用户表中一条记录，更新（update）对应会员表中的一条记录，由于多条用户记录对应会员表中的一条记录，当并发量大的时候，会有多条请求会update同一条会员记录，此时会使数据库变得很慢甚至挂掉，该如何解决？
面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：
谈到Hermes的索引技术，相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎，是两个顶级项目，最近有些同学经常问我，“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前，大家可以思考一个问题，既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark？ Oracle和MySQL也有集群版，也可以分布式，那ES与Hive的出现是不是多余的？ Hermes的出现，并
例如： insert…select插⼊结果集 注意：字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同，且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如：
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性能优化 1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分，本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,
读： 找到要读数据的region所在的RegionServer，然后按照以下顺序进行读取：先去BlockCache读取，若 BlockCache没有，则到Memstore读取，若Memstore中没有，则到HFile中去读。 写： 找到要写数据的region所在的RegionServer，然后先将数据写到WAL(Write-Ahead Logging，预写日志系统)中，然后再将数据写到Memstore等待刷新，回复客户端写入完成。
CREATE FUNCTION [db_name.] function_name AS class_name [USING JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri' [, JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri'] ];
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！
上一遍记录了当时集群资源死锁的问题，后来想了想其实小文件较多也会让集群变慢，小文件较多在执行作业时rpc时间就会增加，从而拖垮了job的执行速度。
（2）、无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一个表中的不同行的可以有截然不同的列。
Apache Hudi 在 HDFS 的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。
示例：下表D:F列中，如果填充“完成”大于1个，则在G列返回达标，否则返回不达标。
SQL和Python几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言，它们在处理数据时有什么区别？本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法！
在日常工作中，数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来，共16个。为了方便同学们理解，选取的全是贴近应用的示例。
2、语法：select distinct from 表名; 去掉重复项，对应的字段前加符号表达：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
