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、选择最合适的字段属性 Mysql是一种关系型数据库，可以很好地支持大数据量的存储，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。 例如：在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为char(255 ...

Hive系列文章 Hive表的基本操作 Hive中的集合数据类型 Hive动态分区详解 hive中orc格式表的数据导入 Java通过jdbc连接hive 通过HiveServer2访问Hive SpringBoot连接Hive实现自助取数 hive关联hbase表 Hive udf ...

在高维数据分析过程中，为了筛选出与目标结局相关的变量，通常会用到回归分析，但是因为自变量较多，往往要进行多次回归。这就是统计编程语言发挥作用的时候了 有些大神们认为超过3次的复制粘贴就可以考虑使用循 ...

一、调整hive作业中的map数 1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改 ...

集群的优化 1、合理分配map和reduce任务的数量（单个节点上map任务、reduce任务的最大数量） 2、其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此，在很多情况下，io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小 ...

今天总结本人在使用Hive过程中的一些优化技巧，希望给大家带来帮助。Hive优化最体现程序员的技术能力，面试官在面试时最喜欢问的就是Hive的优化技巧。 技巧1.控制reducer数量 下面的内容是我们每次在hive命令行执行SQL时都会打印出来的内容： 很多人都会有个疑问，上面的内容 ...

背景 今天谁炒菜，谁洗碗，谁买菜...啊，Boss说用抽签吧，于是有了下图 这样存在作弊的问题（记住棍子特征，谁先，谁后抽等等）于是有了这个抽签小程序（当然小程序我一个人控制，我想不想作弊看心 ...