登陆的总数。 处理流程 建表 那么我们首先要在hive里建表,建表语句如下: ...
此篇文章是总结实际业务中遇到的计算场景问题。 hive 参数调优的文章很多,此篇文章不做类似方面的描述。 文章描述在数据统计场景中,可以通过hive 一些函数的组合使用,极大提高计算效率的方式。 选择一张表中的不同字段值转化为列 演示场景描述: 业务表表 A : table A id int, create date bigint 日志表 B : table B id int, type str ...
2020-04-01 01:43 0 624 推荐指数:
登陆的总数。 处理流程 建表 那么我们首先要在hive里建表,建表语句如下: ...
适用场景: 贴源层主表历史数据过大,ETL不涉及历史数据对比或聚合 处理流程: 1.确定一个业务主键字段或物理主键字段 2.确定一个可以判断增量数据范围的字段,这取决于具体的业务场景,一般选用记录的创建时间或最后修改时间 3.确定一个分区字段,要求一段增量数据尽可能落在较少的分区 ...
三 Hive 自定义函数UDF和Transform 开篇提示: 快速链接beeline的方式: 1.自定义函数UDF 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:user-defined function ...
背景 JSON是一种轻量级的数据格式,结构灵活,支持嵌套,非常易于人的阅读和编写,而且主流的编程语言都提供相应的框架或类库支持与JSON数据的交互,因此大量的系统使用JSON作为日志存储格式。 使用Hive分析数据(均指文本)之前,首先需要 ...
配置环境 IP 备注 ...
1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断 ...
总结《SparkStreaming实时流式大数据处理实战》 一、初始spark 1. 初始sparkstreaming 1.1 大数据处理模式 1. 一种是原生流处理(Native)的方式,即所有输入记录会一条接一条地被处理,storm 和 flink 2. 另一种是微批处理(Batch ...