阅读本文你可以获取: 1.数据库的查询 2.hive表的基本操作(建表三种常用方式.删除表.修改表.加载数据.内外表转换.添加分区.复制数据) 3.SQL到HiveQL的的一些不同点 1.   基本操作 --查询数据库 Show databases; --筛选数据库: Show databases like 'h.*'; --修改数据库指定位置: Create database test_database Location '/my/file'; --显示数据库文件所在目录语句: Describ…

1.Select 语法 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] ] [LIMIT number] where:查询存在的记录 SELECT * FROM sales W…

一:语法细节 1. Java中的命名规则: package:统一使用小写字母 class:首字母大写,使用驼峰标识 method:首字母小写,使用驼峰标识 field:首字母小写,使用驼峰标识 static field:统一使用大写字母,并用下划线分割单词 2. import和import static import com.xxx:常规导入某个包下的类 import static com.xxx:会导入某个包下的类的所有静态方法,这样之后再使用该类的静态方法时,可以直接使用方法名调用,而不必使…

一.小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据,产生大量的小文件,从而导致map数量剧增. 2.reduce数量越多,小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的). 3.数据源本身就包含大量的小文件. 二.小文件问题的影响 1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能. 2.在HDFS中,每个小文件对象约占150byte,如果小文件过多会占用大量内存.这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩…

磁盘: heads/sectors/cylinders,分别就是磁头/扇区/柱面,每个扇区512byte(现在新的硬盘每个扇区有4K) 文件系统: 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据,太慢了,所以有了block(块)的概念,它是一个块一个块的读取的,block才是文件存取的最小单位. 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成. HDFS: 默认文件大小64M(或者是128M) hive小文件问题解决 问题描述 HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中…

1. Map输入合并小文件对应参数:set mapred.max.split.size=256000000;  #每个Map最大输入大小set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小 set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.Com…

Hive官网(HQL)语法手册(英文版):https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual Hive的数据存储 1.Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text,SequenceFile,ParquetFile,RCFILE等) 2.只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据. 3.Hive 中包含以下数据模型:DB.Table,Ext…

一.sorted面试题 面试题: [11, 33, 4, 2, 11, 4, 9, 2] 去重并保持原来的顺序 答案1: list1 = [11, 33, 4, 2, 11, 4, 9, 2] ret = set(list1) list2 = [] for i in list1: if i not in list2: list2.append(i) print(list2) 执行输出:[11, 33, 4, 2, 9] 答案2: list1 = [11, 33, 4, 2, 11, 4, 9,…

1.hive.merge.mapfiles,True时会合并map输出.2.hive.merge.mapredfiles,True时会合并reduce输出.3.hive.merge.size.per.task,合并操作后的单个文件大小.4.hive.merge.size.smallfiles.avgsize,当输出文件平均大小小于设定值时,启动合并操作.这一设定只有当hive.merge.mapfiles或hive.merge.mapredfiles设定为true时,才会对相应的操作有效.5.m…

Hive架构流程(十分重要,结合图进行记忆理解)当客户端提交请求,它先提交到Driver,Driver拿到这个请求后,先把表明,字段名拿出来,去数据库进行元数据验证,也就是Metasore,如果有,返回有,Driver再返回给Complier编译器,进行HQL解析到MR任务的转化过程,执行完之后提交回给Driver一个MR任务,然后提交到Hadoop集群,交给YRAN进行接收请求并处理,产生结果,把结果再返回给Driver, Driver再把结果返回给客户端进行显示. 当写了一串非常复杂的SQL…