登陸的總數。 處理流程 建表 那么我們首先要在hive里建表,建表語句如下: ...
此篇文章是總結實際業務中遇到的計算場景問題。 hive 參數調優的文章很多,此篇文章不做類似方面的描述。 文章描述在數據統計場景中,可以通過hive 一些函數的組合使用,極大提高計算效率的方式。 選擇一張表中的不同字段值轉化為列 演示場景描述: 業務表表 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 推薦指數:
登陸的總數。 處理流程 建表 那么我們首先要在hive里建表,建表語句如下: ...
適用場景: 貼源層主表歷史數據過大,ETL不涉及歷史數據對比或聚合 處理流程: 1.確定一個業務主鍵字段或物理主鍵字段 2.確定一個可以判斷增量數據范圍的字段,這取決於具體的業務場景,一般選用記錄的創建時間或最后修改時間 3.確定一個分區字段,要求一段增量數據盡可能落在較少的分區 ...
三 Hive 自定義函數UDF和Transform 開篇提示: 快速鏈接beeline的方式: 1.自定義函數UDF 當Hive提供的內置函數無法滿足你的業務處理需要時,此時就可以考慮使用用戶自定義函數(UDF:user-defined function ...
背景 JSON是一種輕量級的數據格式,結構靈活,支持嵌套,非常易於人的閱讀和編寫,而且主流的編程語言都提供相應的框架或類庫支持與JSON數據的交互,因此大量的系統使用JSON作為日志存儲格式。 使用Hive分析數據(均指文本)之前,首先需要 ...
配置環境 IP 備注 ...
1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷 ...
總結《SparkStreaming實時流式大數據處理實戰》 一、初始spark 1. 初始sparkstreaming 1.1 大數據處理模式 1. 一種是原生流處理(Native)的方式,即所有輸入記錄會一條接一條地被處理,storm 和 flink 2. 另一種是微批處理(Batch ...