order by 1.order by会对输入按照指定字段做全局排序,输出结果有序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局排序,手工设定reduce数量无效): 只有一个reducer会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间,速度很非常慢:在数据量大的情况下慎用order by: 2.hive.mapred.mode(默认值是nonstrict)对order by的影响 1)当hive.mapred.mode=nonstrict时,order by和关系型数据库中的orde…

<Programming Hive>读书笔记(两)Hive基础知识 :第一遍读是浏览.建立知识索引,由于有些知识不一定能用到,知道就好.感兴趣的部分能够多研究. 以后用的时候再具体看.并结合其它资料一起. Chapter 3.Data Types and File Formats 原始数据类型和集合数据类型 Select出来的数据,列与列之间的分隔符能够指定 Chapter 4.HiveQL:Data Definition 创建数据库,创建和修改表,分区的操作 Chapter 5.HiveQL…

Hive基础(一) 2018-12-19 15:35:03 人间怪物 阅读数 234   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41975699/article/details/85044696 1.Hive是什么 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射成为一张数据库表,并提供类SQL的查询功能.可以将sql语句转化为MapReduce任务…

Hive架构: Hive基础 1 概念 1.1 简介 1.1.1 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表, 并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.--OLAP 1.2 背景 1.2.1 OLAP逻辑和SQL一样大体一致,可以将这些逻辑转化为对应的MR,不需要每种类型的查询分析都重复写MR 1.2.2 Facebook开发通用的MR程序框架,对外使用SQL接口,框架就是Hive 1.3 官网 1.3.1 h…

Hive基础(1) Hive的HQL(2) 1. Hive并不是分布式的,它独立于机器之外,类似于Hadoop的客户端. 2. 元数据和数据的区别,前者如表名.列名.字段名等. 3. Hive的三种安装方式 内嵌模式,元数据服务和Hive服务运行在同一个JVM中,同时使用内嵌的Derby数据库作为元数据存储,该模式只能支持同时最多一个用户打开Hive会话. 本地模式,元数据服务和Hive服务运行在同一个JVM中,采用了外置的MySQL作为元数据存储,该种方式支持多个用户同时访问Hive. 远程模…

拓扑排序基础 拓扑排序用于解决有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)按依赖关系排线性序列问题,直白地说解决这样的问题:有一组数据,其中一些数据依赖其他,问能否按依赖关系排序(被依赖的排在前面),或给出排序结果. 最常用解决拓扑排序问题的方法是Kahn算法,步骤可以概括为: . 根据依赖关系,构建邻接矩阵或邻接表.入度数组 . 取入度为0的数据(即不依赖其他数据的数据),根据邻接矩阵/邻接表依次减小依赖其的数据的入度 . 判断减小后是否有新的入度为0的数据,继续进行第2…

算法基础~链表~排序链表的合并(k条) 1,题意:已知k个已排序链表头结点指针,将这k个链表合并,合并后仍然为有序的,返回合并后的头结点. 2,方法之间时间复杂度的比较: 方法1(借助工具vector封装好的sort方法):将k * n个结点放到vector,则原 vector的排序时间复杂度是 O(nlogn); 有k*n个结点的排序,时间复杂度是 O(knlog(kn)); 方法2(分制后相连法),分制:这里咱要想到高中的DNA复制~一个DNA复制生成K个DNA的过程. [1----复制--…

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参…

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开…

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma…