温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。...本篇文章Fayson主要介绍如何使用Python3访问Kerberos环境的Hive和Impala。...3.使用python命令运行impyla_hive.py文件 [root@cdh1 python_code]# /opt/cloudera/anaconda3/bin/python impyla_hive.py...5 总结 1.Python代码访问Hive和Impala需要安装客户端工具Impyla 2.Impyla支持Kerberos、LDAP和SSL各种安全环境的Hive和Impala 3.在示例中Fayson...温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
.* from fctOrders a inner join employees b on a.employee_id = b.employee_id 使用配置来改写执行计划 同样是将 join 的两表进行位置互换...使用 partition 针对大数据量的事实表做分区，比如按月做分区，那么查询每个月的基本数据量时，只需扫描单个分区即可，而不必要扫描整张大表。...假设极限情况下，所有其他月的数据并不够多，而只是其中一个月的数据量很大，那么只有对这个月的数据进行有效分区之后，才能真正达到高效。...其中之一就是有效利用每台节点服务器的内存，防止浪费，也有效防止因数据得不到充足的内存而故障造成的任务延迟。在最终的结果生成时，有效利用并行输出也是提高整体 HQL 的一环。...技术以设置批处理的增量大小为 1024 行单次来达到比单条记录单次获得更高的效率。
7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？...2、kafka 数据丢失问题，及如何保证？3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用？...3、External Table：特别适用于想要在 Hive 之外使用表的数据的情况．当你删除 External Table 时，只是删除了表的元数据，它的数据并没有被删除。...Hive 采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。实际使用比较少。 8、hive 如何动态分区 与分区有关的有两种类型的分区：静态和动态。...表 Join 的顺序（大表放在后面） 当 Hive 执行 Join 时，需要选择哪个表被流式传输（stream），哪个表被缓存（cache）。
order_num 用户的订单次数 用户近六个月下单次数 order_amount 用户的订单总金额 用户近六个月下单总金额 user_order 表的数据量：640 万 1....如何判断是大 key 导致的问题，可以通过下面方法： 1....Hive 在 join 的时候，会把 join 的 key 打印到日志中。...数据预处理 数据做一下预处理（如上面例子，对 null 值赋一个随机值），尽量保证 join 的时候，同一个 key 对应的记录不要有太多。 3....同时可以设置下 hive.skewjoin.key，此参数表示 join 连接的 key 的行数超过指定的行数，就认为该键是偏斜连接键，就对 join 启用倾斜连接优化。
满足日常使用80%以上的语法，join写法比较特殊；最新版已支持类似sql的join，但性能不好； 4）尽量做1000条以上批量的写入，避免逐行insert或小批量的insert，update，delete...调用RestfulAPI的时候，可以指定本次查询的QueryID。在数据同步语句超时的情况下，通过轮询来获得某QueryID的执行进度。这样保证了整个查询过程的有序运行。...3）JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边，ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表...5）尽量减少JOIN时的左右表的数据量，必要时可以提前对某张表进行聚合操作，减少数据条数。有些时候，先GROUP BY再JOIN比先JOIN再GROUP BY查询时间更短。...9）查询测试Case有：6000W数据关联1000W数据再关联2000W数据sum一个月间夜量返回结果：190ms；2.4亿数据关联2000W的数据group by一个月的数据大概390ms。
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由： （1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。...具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。...BY (id) INTO 4 BUCKETS; 在这里，我们使用用户ID来确定如何划分桶(Hive使用对值进行哈希并将结果除 以桶的个数取余数。...然后使用 INSERT 命令即可。需要注意的是： clustered by和sorted by不会影响数据的导入，这意味着，用户必须自己负责数据如何如何导入，包括数据的分桶和排序。...bucket个数，推荐使用'set hive.enforce.bucketing = true' 3.
今天也是主要分享我们如何合理的利用好ClickHouse，如何合理的利用硬件资源，根据我们的数据量、应用场景以及合理的架构来支撑我们的数据量和使用场景，为用户提供更好体验的大数据平台。...下图是我们增量的数据同步流程：清空A_temp表，将最近3个月的数据从Hive通过ETL导入到A_temp表；将A表中3个月之前的数据select into到A_temp表；将A rename 成A_temp_temp...我们现在主要是增量更新过去三个月到未来，因为过去三个月的数据变化是基本上可以涵盖大部分，我们会把三个月的数据先导到一个temp表里面去，如图上也有一个轮询，一定要轮询检测到最近3个月的数据导入完成后，再把正式中三个月以前的数据导到这个...8.2 建议性问题1、如何保证高优先级的表在服务器维护后第一时间投入生产应用的问题对于ClickHouse一个建议性的问题就是服务器重启以后，如果服务器上面的数据量过大，可能要很久的数据加载，重新整理文件后服务器才可用...Q3：明白了，就是其实数据集包括数据处理还是都在Hive层处理的对吧？ A3：对，我们都是将Hive数据通过ETL同步到应用端来的。
，然后交互式地建立一个定期执行销售订单示例ETL任务的工作流，说明在Hue里是如何操作Oozie工作流引擎的。...（9）在“join-node”节点下，拖拽添加一个“Hive 脚本”操作，“脚本”选择工作区目录下的regular_etl.sql文件，“Hive XML”选择工作区目录下的hive-site.xml文件...修改操作名称为“hive-every-month”。此操作每个月执行一次，生成上月汇总数据快照。现在的工作流如下图所示（“join-node”及其以下部分）。 ? （11）这步要使用一个小技巧。...hive-every-month是每个月执行一次，我们是用天做判断，比如每月1日执行此操作，需要一个decision节点完成date eq 1的判断。...在Hue的工作流编辑里，decision节点是由fork节点转换来的，而fork节点是碰到并发操作时自动添加的。
当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF）。...每天要取前10天的总收入，总笔数，和最近一天的主营类目。...3.5.9 JOIN操作 3.5.9.1 小表、大表JOIN 在使用写有Join操作的查询语句时有一条原则：应该将条目少的表/子查询放在Join操作符的左边。...对于每个HIVE表使用ORCfile应该是一件容易的事情，并且对于获得HIVE查询的快速响应时间非常有益。 ...=true // 默认值是 false，为 true 时 MR 设置的压缩才启用 3.8 引擎的选择 Hive可以使用Apache Tez执行引擎而不是古老的Map-Reduce引擎。
最近在使用spark处理一个业务场景时，遇到一个小问题，我在scala代码里，使用spark sql访问hive的表，然后根据一批id把需要的数据过滤出来，本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可...（二）使用join，把几万个id创建成一张hive表，然后两表关联，可以一次性把结果给获取到。...下面看看如何使用第二种解决： 由于我们id列表是动态的，每个任务的id列表都有可能变换，所以要满足第二种方法，就得把他们变成一张临时表存储在内存中，当spark任务停止时，就自动销毁，因为他们不需要持久化到硬盘上...在spark中使用临时表是非常简单的，我们只需要把id列表的数据放入rdd中，然后再把rdd注册成一个张表，就可以和hive库里面已有的表做各种join操作了，一个demo代码如下： 上面代码里的变量ids...hive里面存在的表与内存表进行join，最终我们打印一下成功join后数量，可以验证下程序是否正常运行。
本文主要是想讲hive on spark 在运行于yarn模式的情况下如何调优。 下文举例讲解的yarn节点机器配置，假设有32核，120GB内存。...3. executor数 executor的数目是由每个节点运行的executor数目和集群的节点数共同决定。...例如，查询使用四个executor大约需要使用两个executor的一半时间。 但是，性能在一定数量的executor中达到峰值，高于此值时，增加数量不会改善性能并且可能产生不利影响。...在大多数情况下，使用一半的集群容量（executor数量的一半）可以提供良好的性能。 为了获得最佳性能，最好使用所有可用的executor。...为获得最佳性能，请为该属性选择一个值，以便Hive生成足够的任务以完全使用所有可用的executor。 hive配置 Hive on spark 共享了很多hive性能相关的配置。
1、Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。...把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由： （1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。...具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。...(id) INTO 4BUCKETS; 在这里，我们使用用户ID 来确定如何划分桶(Hive使用对值进行哈希并将结果除 以桶的个数取余数。...Hive并不检查数据文件中的桶是否和表定义中的桶一致( 无论是对于桶的数量或用于划分桶的列）。如果两者不匹配，在査询时可能会碰到错 误或未定义的结果。因此，建议让Hive来进行划分桶的操作。 2.
2、定义集合，存储多个员工(包含姓名、月工资)，计算公司一个月所有员 工工资的总支出。 ...尝试完成以下练习： 定义集合存储 4 个字符串分别为:”abc1”, ”abc2”, ”abc3”, ”abc4”,使用增强 for 遍历集合,获取每一个 元素,判断如果包含”abc2”这个元素...所以在使用增强 for 时，我们要尽量避免在遍历过程中为集合添加/删除数据， 解决方案： 普通 for： 遍历时，可以进行添加/删除操作。 ...E getFirst() 从链表中获得第一个元素 E getLast() 从链表中获得最后一个元素 E removeFirst() 移除链表中的第一个元素，并返回移除的元素 E removeLast(...集合中有如下数据： 张三，10000 李四，9000 王五，8000 现在要在张三前面添加一个员工：牛二，15000 开除最后一个员工：王五 操作完成后，计算该公司一个月所有员工工资的总支出
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。...从并行性的概念来来讲，就是将大任务划分为较小的任务，其中每个小任务被分配分配给特定处理器，以完成部分主要任务。最后，从每个小任务中获得的部分结果将合并为一个最终结果。...与串行执行的一个大任务相比，并行执行多个任务可以获得性能大幅度提升！...Hive执行计划Stage类型 在优化HiveQL时，都会查看执行计划，这些信息含有开头Stage依赖信息说明，操作符树，统计信息记录数、数据大小等，如图 那么这些Stage大致分为几类： MAP...splitCount = TotalSize / maxSplitSize 其中maxSplitSize是HiveRelMDParallelism的属性生成对象时需初始化的每个split大小的最大值。
计算引擎 计算引擎，可以选择的是：Hive-SQL 或者原生的Map/Reduce，如何抉择？我将列一下这两个方式的优劣对比，欢迎拍砖~ Hive-SQL 优势： 前期很爽，开发难度较低，快速上线。...3. 如何展开诸多数据指标？ 数据指标纷繁复杂，主要的解决方案包括：1.优化好友关系链计算；2.分治法；3.封装求和计算；4.封装取最大/最小的指标；5.避免改变RDD的核心数据结构；6....面临大数据量时，希望1-2介绍的内容能提供读者一些启发；3-5 将不同类型的计算，分别封装，简化 reduceByKey的表达，代码也会比较简练。在解决常见问题时，第6点作为一个参考。...用户在指标A 最大时的其他数据项， Hive-SQL 需要先求用户指标A的最大值，然后再join 原始表，实现方式比较笨重。...王者周报涉及十亿级别的上报日志(包括5v5、3v3、1v1对局、英雄熟练度等)和庞大的关系链，计算耗时2.5小时-3小时。 优化：将面向过程的计算封装成对象。
HQL 语法优化 3.1 列裁剪与分区裁剪 列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。...当列很多或者 数据量很大时，如果 select * 或者不指定分区，全列扫描和全表扫描效率都很低。 Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其他的列。...虽然经过测验， Hive-2.3.6 也支持 in/exists 操作，但 还是推荐使用 Hive 的一个高效替代方案： left semi join 比如说： -- in / exists...根据查询成本执行进一步的优化，从而产生潜在的不同决策：如何排序连接，执行哪种类型的连接，并行度等等。...3 ）案例实操： （ 1 ）开启 MapJoin 功能 set hive.auto.convert.join = true; 默认为 true （ 2 ）执行小表 JOIN
文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了（当时在广州休假了...1个月多，在实习期间也没咋写过SQL），回到公司的第一个需求就是做报表。...： Java4y 20 7月15号 Java3y 30 7月15号 这种写法其实是不合理的，要知道的是：使用group by分组统计之后，我们的select 后面只能跟着group by...值得注意的是：在join的时候，会产生笛卡尔积（至于什么是笛卡尔积我这里就不说了，反正我们要记住的是join表时一定要写关联条件去除笛卡尔积） 另外，left join和right join也是我们经常用到...min -- 最小 sum -- 合计 floor/ceil --...数学函数 再来分享一下最近遇到的一个需求，现在有的数据如下： 【Java3y简单】快乐学习 【Java3y简单】快乐学习渣渣
导语 最近也是到了准备面试的时候了于是老哥我也自己整理了一些关于Hive的常问的面试题于是跟大家分享下，同时我也会将这些题目同步到GitHub上GitHub还有好多资源如Flink面试题，Spark面试题...希望打算换工作的朋友或找工作的朋友对你们有些帮助，最后预祝大家新的一年升职加薪，好好把握金3银4的机会，工资涨涨涨！ 1、Hive的两张表关联，使用MapReduce怎么实现？...桶表专门用于抽样查询，是很专业性的，不是日常用来存储数据的表，需要抽样查询时，才创建和使用桶表。 10、Hive底层与数据库交互原理？...可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查，执行查询时自动解压)，但使用这种方式，压缩后的文件不支持split，Hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。...（1）key分布不均匀; （2）业务数据本身的特性; （3）建表时考虑不周; （4）某些SQL语句本身就有数据倾斜; 如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。
来源：Java3y | 作者：Java3y 最近在公司做了几张报表，还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了（当时在广州休假了1个月多，在实习期间也没咋写过SQL），回到公司的第一个需求就是做报表...： Java4y 20 7月15号 Java3y 30 7月15号 这种写法其实是不合理的，要知道的是：使用group by分组统计之后，我们的select 后面只能跟着group by...第二张表 现在我想知道在7月25号时：每个公众号的点击量、公众号名称、号主名称、公众号的创建日期 显然，我们会发现一张表搞不掂啊，某些数据要依赖于另一张表才能把数据"完整"展示出来 那join其实就是把两张表合起来的一个操作...值得注意的是：在join的时候，会产生笛卡尔积（至于什么是笛卡尔积我这里就不说了，反正我们要记住的是join表时一定要写关联条件去除笛卡尔积） 另外，left join和right join也是我们经常用到...min -- 最小 sum -- 合计 floor/ceil --...数学函数 再来分享一下最近遇到的一个需求，现在有的数据如下： 【Java3y简单】快乐学习 【Java3y简单】快乐学习渣渣
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