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【Hadoop/Hive/mapreduce】系列之使用union all 命令之后如何对hive表格使用python进行去重
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【Hadoop/Hive/mapreduce】系列之使用union all 命令之后如何对hive表格使用python进行去重
业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后…
使用union all 命令之后如何对hive表格进行去重
业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后…
Hadoop Hive概念学习系列之hive里的JDBC编程入门(二十二)
Hive与JDBC示例 在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口.在hive安装目录下的bin,使用下面命令进行开启: hive -service hiveserver & //Hive低版本提供的服务是:Hiveserver hive --service hiveserver2 & //Hive0.11.0以上版本提供了的服务是:Hiveserver2 我这里使用的Hive1.0版本,故我们使用Hiveserver2服务,下面我使用…
Hadoop Hive概念学习系列之hive三种方式区别和搭建、HiveServer2环境搭建、HWI环境搭建和beeline环境搭建(五)
说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a) 内嵌Derby方式 b) Local方式 c) Remote方式 1.本地derby 这种…
Hadoop Hive概念学习系列之hive里的索引(十三)
Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 博主我推荐各位博文们通过查阅Hive文档对Hive表的索引进行更深入的了解. 需要时刻记住的是,Hive并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询.更新.删除等操作.这些操作依赖高效的索引来实现高性能. Hive是一…
Hadoop Hive概念学习系列之hive的索引及案例(八)
hive里的索引是什么? 索引是标准的数据库技术,hive 0.7版本之后支持索引.Hive提供有限的索引功能,这不像传统的关系型数据库那样有“键(key)”的概念,用户可以在某些列上创建索引来加速某些操作,给一个表创建的索引数据被保存在另外的表中. Hive的索引功能现在还相对较晚,提供的选项还较少.但是,索引被设计为可使用内置的可插拔的java代码来定制,用户可以扩展这个功能来满足自己的需求. 当然不是说有的查询都会受惠于Hive索引.用户可以使用EXPLAIN语法来分析HiveQL语句是否…
Hadoop Hive概念学习系列之hive里的优化和高级功能(十四)
在一些特定的业务场景下,使用hive默认的配置对数据进行分析,虽然默认的配置能够实现业务需求,但是分析效率可能会很低. Hive有针对性地对不同的查询进行了优化.在Hive里可以通过修改配置的方式进行优化. 以下,几种方式调优的属性. 1.列裁剪 在通过Hive读取数据的时候,并不是所有的需求都要获取表内的所有的数据.有些只需要读取所有列中的几列,而忽略其他列的的数据. 例如,表Table1包含5个列Column1.Column2.Column3.Column4.Column5.下面的语句只会在…
从Hadoop骨架MapReduce在海量数据处理模式(包括淘宝技术架构)
从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…
【SQL系列】深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇
公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SQL系列]深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇 前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR…
Hadoop学习笔记系列
Hadoop学习笔记系列 一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Had…