一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有 conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapreduce.jobtracker.jobhistory 相关配置. mapred.job.tracker的主要用途在于合并map之后的中间文件,就如同spark的repatition函数吧,为了防止接下来shuffle所造成的RDD过多,合并下~
本文介绍了Hadoop的MapReduce编程模型、运行过程、源码目录结构及其核心包的功能。通过阅读本文,读者可以快速了解Hadoop的MapReduce实现,为进一步学习Hadoop的源码和实现细节提供有效的帮助。
按照官方文档在Hive中建表关联HBase,然后在Hue中用Impala查询,查询结果中字段的顺序与在Hive中的建表顺序不一致,Hue中使用Impala查询出来的字段顺序是按照字母排序的。
我们在用hive取数的时候,有的时候只是跑一个简单的join语句,但是却跑了很长的时间,有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的,但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。
其实早在去年我们就已经开始接触并研究clickhouse了,因为当时进行多表关联测试性能并不是特别优秀,所以并没有在线上大范围使用,当时研究的是分布式部署 (感觉分布式会比单机好一些)最后发现性能并不怎么样 而且分布式的sql也有很多限制,不支持单条删除和更新操作、不支持in和join(当时的版本,18.12.14之前),直到前几天看了携程一篇关于clickhouse的文章,将clickhouse的性能描述的神乎其神,再次勾起了我研究的欲望,附携程公众号文章 干货 | 每天十亿级数据更新,秒出查询结果,ClickHouse在携程酒店的应用
马克-to-win @ 马克java社区:map端做join和reduce端做join有何区别?我们前面讲的是Reduce端join,因为Reduce端join需要把所有的数据都经过Shuffle,非常消耗资源,效率要远远低于Map端join。Map端join是指只有map工作,reduce不工作,这样可以有效的避免数据倾斜。
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。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
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。
书接上回,虽然Mybatis Plus帮我们提供了大量的默认方法,但我们为了实现多表关联查询,或者根据不同的查询条件传参,实现不同的动态SQL。在这种情况下我们还是需要自定义SQL,不管怎样我们需要首先通过配置指定Mapper.xml文件的存储位置。
事物是普遍联系的,很多有业务意义的查询也会涉及多个数据表的关联。 BI 类软件通常会提供自助查询功能,有些软件还能支持关联查询,但实际使用的大多数还是单表的,关联查询功能很少被业务人员使用。涉及到关联表的查询常常需要由技术人员事先准备好,也就是我们常说的宽表。业务人员通常只会基于单一的宽表来做查询。关联查询是几乎所有 BI 类软件的软肋,无论大牌还是新秀,几乎一试一个准,全军覆没。 为什么会这样呢? 因为很多人不会用这些软件提供的多表关联查询功能。
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。
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:
如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能?基于前几篇关于分区表的介绍,想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面:分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
在数据仓库搭建的过程当中,根据需求合理地选择数据模型,是非常关键的一个环节。对于数仓建模,很多人说不就是建表吗,哪有那么复杂,事实上,这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享,我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。
了更好帮助企业深入了解国内外最新大数据技术,掌握更多行业大数据实践经验,进一步推进大数据技术创新、行业应用和人才培养,2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员
快递单宽表数据需要保存到kudu中,因此在第一次执行快递单明细拉宽操作时,快递单明细宽表是不存在的,因此需要实现自动判断宽表是否存在,如果不存在则创建
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,
在没有 pig 或者 hive 的环境下,直接在 mapreduce 中自己实现 join 是一件极其蛋疼的事情,MR中的join分为好几种,比如有最常见的 reduce side join,map side join,semi join 等。今天我们要讨论的是第 2 种:map side join,这种 join 在处理多个小表关联大表时非常有用,而 reduce join 在处理多表关联时是比较麻烦的,会造成大量的网络IO,效率低下。 1、原理: 之所以存在reduce
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现,那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现(个人见解)。
墨墨导读:某客户一系统早上业务高峰时段RAC数据库两节点CPU使用率接近100%,导致业务响应缓慢,通过分析原因定位SQL完成优化改写后降低CPU的使用率,业务恢复正常。
本文将和大家分享 MySQL 更新语句的一些小众语法,及笔者在使用多表关联更新遇到的一些问题。
众所周知,hive 提供了三种join方式,common join/map join/ smb join,那么如何选择最合适的join 类型?
视图和索引的区别(简单地来谈谈) 视图是指计算机数据库中的视图,是一个虚拟表,即不是实实在在的,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。 一般情况,是多表关联查询的时候,才用视图。 对一个表来说,视图是横向的,一般创建视图查询语句都要加条件的 。 索引是作用列上面的 。 索引是为了提高查询速度的,视图是在查询sql的基础上的。 比如一个表很多字段,你查询的时候,
本项目由PingCAP投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点,一向以快著称,很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时,也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决 ClickHouse 确实是有过人之处,它的列式宽表速度很快,估计是压缩做得非常好。然而,除此之外,再无长处。希望用 ClickHouse 解决数据库计算性能问题的用户,大概率会失望的。
之前讲了Springboot整合Mybatis,介绍了如何自动生成pojo实体类、mapper类和对应的mapper.xml 文件,并实现最基本的增删改查功能。mybatis 插件自动生成的mapper 实现了大部分基本、通用的方法,如:insert、update、delete、select 等大概20个左右方法,都是比较基础的增删改查,这些通用Mapper提供的方法基本都能满足各种单表操作需求。
事物都是普遍联系的,很难有一个独立的事物不和其它发生关联,数据表也一样,很多有业务意义的查询都会涉及多个数据表的关联
1-3步骤不是必须的,如果没有进行1-3步骤的设置,那么想要让hive和hbase整合,每次进入hive命令行后,需要进行如下配置:
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
BI商业智能这个概念已经提出好几十年了,这个概念本身比较宽泛,不同人也有不同的理解和定义,但落实到技术环节,特别是面向业务用户的环节,所称的BI,基本就是指的多维分析或者自助报表
在Mybatis Plus 中,虽然IService 接口帮我们定义了很多常用的方法,但这些都是 T 对象有用,如果涉及到 多表的查询,还是需要自定义Vo 对象和自己编写sql 语句,Mybatis Plus提供了一个Page 对象,查询是需要设置其中的 size 字段 和 current 字段的值
在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
ClickHouse 是近年来分析型数据库的热点,一向以快著称,很多其它以性能为卖点的分析型数据库也常常会用它作为一个对比标杆。很多用户碰到数据库运算性能问题时,也会考虑转向求助于 ClickHouse 解决。
继承这个概念做java开发的同学应该都很熟悉了,继承指的是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法,或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同的行为。数据库设计的时候也是有继承关系的,在数据库设计方法论中继承有三种,分别是具体表继承(Concrete Table Inheritance)、单表继承(Single Table Inheritance)、类表继承(Class Table Inheritance)。我们实际设计中经常会不经意中使用到数据库到继承,下面分别介绍一下他们的概念:
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。
目前java 持久层ORM框架应用最广泛的就是JPA和Mybatis。JPA只是一个ORM框架的规范, 对该规范的实现比较完整就是Spring Data JPA(底层基于Hibernate实现),是基于Spring的数据持久层框架,也就是说它只能用在Spring环境内。Mybatis也是一个优秀的数据持久层框架,能比较好的支持ORM实体关系映射、动态SQL等。
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。
继上篇文章通用数据级别权限的框架设计与实现(4)-单条记录的权限控制后,通用数据级别权限的框架设计已经实现,但我们就这样满足了吗? 代码也只是花了我两个晚上完成的东西,难道他就百分百可用吗? 答案当然是NO,很多场景及问题我们没有考虑进去。
1.分库分表的方式 垂直分表: 将一个表按照字段分成多表,每个表存储一部分字段,也即一表拆多表,按照特定字段。 垂直分库: 将原来关联紧密的数据库进行解耦,一库多表->多库多表,按照不同的表。 水平分表: 一库一表->一库多表 水平分库: 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中,比如单双数据库将数据存储到不同库中,一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表: 水平拆分的数据表的总称,如订单表:t_order_0、t_order_1...中的t_order 真实表: 在分片数据库中真实的表,如t_o
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门:https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
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