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。但是hive不是RDBMS数据库。
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),
group by和聚合函数(sum count max min)一起使用 group by和以上的聚合函数一起使用的时候会默认在map端执行一次combiner(局部聚合:减少reducetask的数据量,这个时候reduce端接受的数据就会大大减少 一般不会出现数据倾斜 select id,count(*) from course group by id;
Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询的时候要特别注意效率 。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce 分配不合理等等。 对Hive 的调优既包含 Hive 的建表设计方面,对 HiveHQL 语句本身的优化,也包含 Hive 配置参数 和 底层引擎 MapReduce 方面的调整 。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
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作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
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。
1、EF简介 EF之于Linq,EF是一种包含Linq功能对象关系映射技术.EF对数据库架构和我们查询的类型进行更好的解耦,使用EF,我们查询的对象不再是C#类,而是更高层的抽象:Entity Data Model,这提供了额外的灵活性,但在性能和简单性上面也会有所损失. EF的优点:在数据库架构和实体类之间的映射提供了更好的灵活性,还通过程序支持除了SqlServer之外的数据库. Linq To Sql之于EF Linq To Sql和EF师出同门,EF支持LINQ to SQL几乎同样的查询功能,所以
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:
Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
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,
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。
本文从数据倾斜的危害、现象、原因等方面,由浅入深阐述Spark数据倾斜及其解决方案。
Oracle数据库中优化器(Optimizer)是SQL分析和执行的优化工具,是Oracle数据库中内置的一个核心模块。优化器的目的就是为了得到目标SQL的执行计划。Oracle数据库里的优化器又分为RBO(rule-Based Optimizer,基于规则的优化器)和CBO(Cost-Based Optimizer,基于成本的优化器)这两种类型。从Oracle 10g开始,Oracle数据库默认都是基于CBO的优化方式。
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等。 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据
原创推文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/GHwYVEwAS8WgNBLb14NC4A
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
在mysql中,可以通过“ALTER TABLE 旧表名 RENAME 新表名;”语句来修改表名,通过“ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名/列名 新字段名/列名 新数据类型;”语句来修改列名。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术,实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree(操作树)->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
在开始Hadoop的部署之前需要了解其基础知识及部分原理,由于本文以部署的介绍为主,篇幅有限,因此只会对这部分内容作简单的阐述,后面有机会会撰写专门的Hadoop原理及基础系列文章。
Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台。
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。
普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作,而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。
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。
hive强大之处不要求数据转换成特定的格式,而是利用hadoop本身InputFormat API来从不同的数据源读取数据,同样地使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。所以对于不同的数据源,或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和OutputFormat类的实现。以stored as textFile为例,其在底层java API中表现是输入InputFormat格式:TextInputFormat以及输出OutputFormat格式:HiveIgnoreKeyTextOutputFormat。这里InputFormat中定义了如何对数据源文本进行读取划分,以及如何将切片分割成记录存入表中。而OutputFormat定义了如何将这些切片写回到文件里或者直接在控制台输出。
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
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。
到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议。
首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合
https://blog.csdn.net/weixin_38754799/article/details/104306898
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,最后我们将比
java8 流相关的操作中,我们把它理解 "累加器",之所以加引号是因为他并不仅仅是加法
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
distinct会将b列所有的数据保存到内存中,形成一个类似hash的结构,速度是十分的块;但是在大数据背景下,因为b列所有的值都会形成以key值,极有可能发生OOM
Locking read( SELECT ... FOR UPDATE or SELECT ... LOCK IN SHARE MODE),UPDATE以及DELETE语句通常会对通过索引扫描的记录加上 next-key locks ,忽略没有用到索引的那部分where语句。
本文是作者本人做数仓调优时,所经常使用的SQL调优技巧,这些“技巧”也是经过日常不断摸索、问题排查以及网络检索并且经过本人在线上大规模使用过的,对于下面这12条(不算多,但特别有用)调优小“技巧”,希望能帮助阅读本文的同学能够在日常编写分析语句时,提升任务执行的效率。
Mapreduce是一种模式,一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式,一种分布式运算技术,也是简化的分布式编程模式,它主要用于解决问题的程序开发模型,也是开发人员拆解问题的方法。 如下图所示,ma
一、Hadoop 二、Hive 三、Spark 四、Kafka 五、HBase 六、Flink 七、数仓业务方面 八、算法
海量信息即大规模数据,随着互联网技术的发展,互联网上的信息越来越多,如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。
MapReduce作为Hadoop的核心计算引擎,算是学习当中必学的一个部分。虽然发展至今,MapReduce计算框架已经很少直接使用了,但是作为分布式并行计算的代表,还是值得学习。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲MapReduce排序与合并机制。
直接使用cross join关联只会分配一个reduce,导致耗时严重,因此我们可以将小表扩充一列,并且复制n倍,然后进行left join操作。这样扩充几倍,就会分配几个reduce。
数据量大尽量避免使用 count(distinct) ,这会导致所有数据在一个 reduce 内去重,导致运行缓慢,使用 group by 来代替
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/m4NPnZaKJMXKrTwtZoOQeQ
本篇文章为大家带来Hive面试指南,文内会有两种题型,问答题和代码题,题目一部分来自于网上,一部分来自平时工作的总结。
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。
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