（小表）前置 多表join时key相同 利用map join特性 分桶表map join 倾斜均衡配置项 优化SQL处理join数据倾斜 空值或无意义值 单独处理倾斜key 不同数据类型 build table...过大 MapReduce优化 调整mapper数 调整reducer数 合并小文件 启用压缩 JVM重用 并行执行与本地模式 严格模式 采用合适的存储格式 - 列裁剪和分区裁剪 - 最基本的操作。...由于分桶表是基于一列进行hash存储的，因此非常适合抽样（按桶或按块抽样）。...不同数据类型 这种情况不太常见，主要出现在相同业务含义的列发生过逻辑上的变化时。...一般来讲，如果输入文件是少量大文件，就减少mapper数；如果输入文件是大量非小文件，就增大mapper数；至于大量小文件的情况，得参考下面“合并小文件”一节的方法处理。
可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件来消除影响 。...使用相同的连接键 在 hive 中，当对 3 个或更多张表进行 join 时，如果 on 条件使用相同字段，那么它们会合并为一个 MapReduce Job，利用这种特性，可以将相同的 join on...大表Join大表 1、空key过滤：有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的 reducer上，从而导致内存不够。...在大表和小表做笛卡尔积时，规避笛卡尔积的方法是， 给 Join 添加一个 Join key，原理很简单：将小表扩充一列 join key，并将小表的条目复制数倍，join key 各不相同；将大表扩充一列...1、在第一个 MapReduce 任务中，map 的输出结果会随机分布到 reduce 中，每个 reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的group by key有可能分发到不同的
（小表）前置 多表join时key相同 利用map join特性 分桶表map join 倾斜均衡配置项 优化SQL处理join数据倾斜 空值或无意义值 单独处理倾斜key 不同数据类型 build table...过大 MapReduce优化 调整mapper数 调整reducer数 合并小文件 启用压缩 JVM重用 并行执行与本地模式 严格模式 采用合适的存储格式 列裁剪和分区裁剪 最基本的操作。...由于分桶表是基于一列进行hash存储的，因此非常适合抽样（按桶或按块抽样）。...不同数据类型 这种情况不太常见，主要出现在相同业务含义的列发生过逻辑上的变化时。...输出阶段合并 直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce任务的输出合并
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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作...（2）SQL 语句调节： ① 选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join 的时候，数据量相对变小的效果。 ...16、大表Join大表 1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
Hadoop上的并行应用程序开发是基于MR编程框架。MR编程模型原理：利用一个输入的key-value对集合来产生一个输出的key-value对集合。...MR把所有具有相同的key值的value结合在一起，然后传递个reduce函数。Reduce函数接受key和相关的value结合，reduce函数合并这些value值，形成一个较小的value集合。...不同机器上的（k2,v2）通过merge排序的过程（shuffle的过程可以理解成reduce前的一个过程），最后reduce合并得到，（k3,v3），输出到HDFS文件中。 ...谈到reduce，在reduce之前，可以先对中间数据进行数据合并（Combine），即将中间有相同的key的对合并。...有R个reduce任务，就会有R个最终结果，很多情况下这R个最终结果并不需要合并成一个最终结果，因为这R个最终结果可以作为另一个计算任务的输入，开始另一个并行计算任务。
shuffle；Reduce则并行地对生成的中间结果中相同的Key的所有Value进行规约合并汇总处理后，输出新的Key-Value得到最终结果，这个处理相同Key的过程称为Reduce shuffle...简单点理解，可以将Map看作是拆分数据集给不同的节点进行并行计算操作，将Reduce看作是整合每个节点的计算结果以汇总出最终结果（即Map负责分的计算，Reduce负责合的计算）。...Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写的reduce()函数输入数据是按Key进行聚集的一组数据。为了将Key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。...HBase表是一个稀疏多维表，表中的数据是未经解释的字符串，没有数据类型，每一行都有一个行键，表被分组成许多列族集合，列族支持动态扩展，可以很方便地添加一个列族或列，无须事先预定列的数量和类型，所有列都是以字符串的形式存储...二、Hive：数据仓库工具 Hive是一个基于Hadoop的强大的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行
HBase是Key-Value形式的数据库(类比Java中的Map)。那么既然是数据库那肯定就有表，HBase中的表大概有以下几个特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列(列多时，插入变慢)。...面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。 稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。...其本质也是通过Mapreduce程序来将半结构化或者非结构化的数据结构化继而来进行后续的处理。...基于上述来看Hadoop的适用场景如下： 离线日志的处理(包括ETL过程，其实本质就是基于Hadoop的数据仓库)。 大规模并行计算。...Shuffle 该过程中获取所要的记录组成键值对{年份，温度}。 Sort 将上一步过程中的相同key的value组成一个list，即{年份，List}，传到Reduce端。
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。...join.png 实现的过程是在Map阶段将来自哪个表的数据打上标签，在reduce阶段，按标签区分不同的列，按key来进行数据的合并。 2.MapReduce实现groupy ?...groupby.png 在map阶段将字段组合为key值，将value值设为统计的次数，在reduce阶段直接进行合并。 3.Mapreduce实现distinct ?...的排序，同时将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段保存LastKey即可完成去重....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
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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...（2）SQL 语句调节： ① 选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join 的时候，数据量相对变小的效果。 ...16、大表Join大表 1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。...4）Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据档映射为一张数据库表，并提供简单的sql 查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 ...（3）Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。
2、Hive有索引吗 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。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。...星座模型 星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。...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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...(2）SQL 语句调节： ① 选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join 的时候，数据量相对变小的效果。...16、大表Join大表 1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。
使用相同的元数据。 对SQL的解析处理比较类似，都是通过词法分析生成执行计划。....重建表，建表时减少reduce数量 3.通过参数进行调节，设置map/reduce端的相关参数，如下： 设置map输入合并小文件的相关参数： //每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)...(2）SQL 语句调节： ① 选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join 的时候，数据量相对变小的效果。 ...16、大表Join大表 1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。...； 第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce 一个 Map-Reduce 任务，而不是 ‘n’ 个 在做 OUTER JOIN 的时候也是一样 如果 Join 的条件不相同，比如...分布到 reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 分布到同一个 reduce 中），最后完成最终的聚合操作。...3.6合并小文件 我们知道文件数目小，容易在文件存储端造成瓶颈，给 HDFS 带来压力，影响处理效率。对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。...附上 Hadoop 通用关联的实现方法是：关联通过二次排序实现的，关联的列为 partion key，关联的列和表的 tag 组成排序的 group key，根据 pariton key分配Reduce...把 这个 SQL 换成 Map/Reduce 代码的话，Map 的时候，把 a 表的记录打上标签 a，商品表记录 每读取一条，打上标签 b，变成两个对，<(b,数字 id),value
key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce 一个 Map-Reduce 任务，而不是 ‘n’ 个 在做 OUTER JOIN 的时候也是一样 如果 Join 的条件不相同，比如...分布到 reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 分布到同一个 reduce 中），最后完成最终的聚合操作。...4.6合并小文件 我们知道文件数目小，容易在文件存储端造成瓶颈，给 HDFS 带来压力，影响处理效率。对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。...附上 Hadoop 通用关联的实现方法是：关联通过二次排序实现的，关联的列为 partion key，关联的列和表的 tag 组成排序的 group key，根据 pariton key分配Reduce...把 这个 SQL 换成 Map/Reduce 代码的话，Map 的时候，把 a 表的记录打上标签 a，商品表记录 每读取一条，打上标签 b，变成两个对，<(b,数字 id),value
值推至不同对 Reduce 中 Reduce： Reducer 根据 Key 值进行 Join 操作，并且通过 Tag 来识别不同的表中的数据 具体实现过程： group by SELECT...在大表和小表做笛卡尔积时，规避笛卡尔积的方法是，给 Join 添加一个 Join key， 原理很简单：将小表扩充一列 join key，并将小表的条目复制数倍，join key 各不相同，将大表扩充一列...=5 3.7 小文件合并 文件数目过多，会给 HDFS 带来压力，并且会影响处理效率，可以通过合并 Map 和 Reduce 的结果文件来消除这样的影响： set hive.merge.mapfiles...key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce 任务，而不 -- 是”n”个，在做 OUTER JOIN 的时候也是一样 --2.如果 join 的条件不相同，比如： INSERT...Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的； 第二个阶段 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到Reduce 中（这个过程可以保证相同的
第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的，Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce...2）SQL 语句调节： ① 选用 join key 分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和 filter 操作，以达到两表做 join 的时候，数据量相对变小的效果。...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，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql语句转换为MapReduce 任务进行运行。...物理上，每个桶就是表(或分区）目录里的一个文件，一个作业产生的桶(输出文件)和 reduce 任务个数相同。
06 分区缩小扫描范围「where场景」 有些同学在码SQL的时候，有时会忘记加分区筛选，这会导致全表扫描。不仅会影响自己的产出速度，还会占用过多资源，影响整个集群的使用。...原理：distinct需要将col列中的全部内容都存储在一个内存中，可以理解为一个hash结构，key为col的值，最后计算hash结构中有多少个key即可得到结果。...例如：输入多相同行，输出保留一行。 「union all」 合并过程中，数据集全部合并。因此，union all支持并行执行。例如：输入多相同行，输出多相同行。...10 哪些场景提供加速查询「limit场景」 众所周知，Hive查询是基于MR执行的，但调用Map/Reduce是存在时间成本的。...如果我们只需要取几条探查一下表数据，通常通过limit限制查询的条数，而当where中除分区外没有其他过滤条件时，是不会生成Map/Reduce，数据即可输出，提升效率。
Hive是基于Hadoop的数据仓库平台，由Facebook贡献，其支持类似SQL的结构化查询功能。...图：reduce端join的任务执行流程 1.4 与一般SQL的区别 Hive 视图与一般数据库视图 Hive视图与一般数据库视图作用角色相同，都是基于数据规模缩减或者基于安全机制下的某些条件查询下的数据子集...CompactIndexHandler 压缩索引 通过将列中相同的值得字段进行压缩从而减小存储和加快访问时间。需要注意的是Hive创建压缩索引时会将索引数据也存储在Hive表中。...true； 这个参数的作用是做Reduce操作的时候，拿到的key并不是所有相同值给同一个Reduce，而是随机分发，然后Reduce做聚合，做完之后再做一轮MR，拿前面聚合过的数据再算结果。...Spark是一种基于rdd（弹性数据集）的内存分布式并行处理框架，内部集成了Spark SQL模块来实现对结构化数据的SQL功能。
空key过滤，过滤空key的数据关联的过程是相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，如果某些空key过多是会导致内存不够的，从而引发join超时，所以如果不需要这类空key数据的时候，可以先过滤掉这些异常数据...;打开任务并行执行set hive.exec.parallel.thread.number=16;同一个sql允许最大并行度，默认值为8。...开启并行执行时会把一个sql语句中没有相互依赖的阶段并行去运行，这样可能使得整个job的执行时间缩短。提高集群资源利用率，不过这当然得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则没资源，并行也起不来。...有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个...解决数据倾斜问题什么是数据倾斜数据倾斜是大量的相同key被partition分配到同一个reduce里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况，违背了并行计算的初衷，而且当其他节点计算好了还要等待这个忙碌节点的计算
的getpartition方法来自定义分区规则 之后会对key进行进行sort排序，grouping分组操作将相同key的value合并分组输出，在这里可以使用自定义的数据类型，重写WritableComparator...中可以自定义分隔符 3、hadoop和spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别 两者都是用mr模型来进行并行计算，hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce...export原理：根据要操作的表名生成一个java类，并读取其元数据信息和分隔符对非结构化的数据进行匹配，多个map作业同时执行写入关系型数据库 11、Hbase行健列族的概念，物理模型，表的设计原则？...行健：是hbase表自带的，每个行健对应一条数据。 列族：是创建表时指定的，为列的集合，每个列族作为一个文件单独存储，存储的数据都是字节数组，其中的数据可以有很多，通过时间戳来区分。...之后会对key进行进行sort排序，grouping分组操作将相同key的value合并分组输出。
不过，如果有更多的阶段可以并行执行，那么job可能就越快完成。 通过设置参数hive.exec.parallel值为true，就可以开启并发执行。...set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行 set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，...第一个MR Job中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作...17 桶表 Hive中的桶表是一种数据分区的方式，将相似的数据行分配到相同的桶中，然后将每个桶存储为一个单独的文件。
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