1.runstats的语法:runstats on table [模式名].[表名] with distribution and detailed indexes all注意:你可以在所有列上,或者仅仅在某些列或列组(除了LONG和LOB列)上执行RUNSTATS.如果没有指定特定列的子句,系统则会使用默认的ON ALL COLUMNS子句.使用RUNSTATS WITH DISTRIBUTION当您已确定表中包含不是统一分布的数据时,可以运行包含WITH DISTRIBUTION子句的RUNS

db2 reorg runstats rebind具体操作 #reorg table db2 -x "select 'reorg table '||rtrim(tabschema)||'.'||tabname||';' from syscat.tables where TYPE='T'" > reorg.sql #reorg index db2 -x "select 'reorg indexes all for table '||rtrim(tabschema)||'.

第七章:数据库备份与恢复 (恢复的概念,db2日志,数据库和表空间的备份,数据库和表空间的恢复,数据库和表空间的前滚,recover使用程序,数据库重建,监控备份恢复和复原,优化备份恢复和复原)1) Redo 是指db记录了完成的操作commite之后但没及时的写入硬盘,这个时候开机数据库会自动做写入硬盘的操作2)崩溃恢复(crash recovery)是数据库的一个功能,使数据库达到一致的状态,能够回滚未提交的数据,重做已经在内存提交的数据.选项:autorestart on ,以及可以使用d

Runstats:收集统计信息,为DB2优化器提供最佳路径选择.runstats命令只能针对单表执行.命令格式:db2 runstats on table schema.tabnamerunstats选项默认为allow write access,DB2在runstats的表上加IN锁,可以读取和修改表数据.指定allow read access会在runstats的表上加S锁,只能读取数据,无法修改.runstats统计结果存在系统表中,syscat.tables保存表统计信息,syscat.

DB2通用数据库性能调整的常用方法 DB2通用数据库性能调整的常用方法 Agenda 统计值更新--runstats  调整Buffer pool  调整日志缓冲区大小  应用程序堆大小  排序堆大小和排序堆值  代理程序的数目  锁  活动应用程序的最大数目  页清除程序的数目  I/O服务器的数目  编入组的提交数目 统计信息更新 当对SQL 查询进行优化时,SQL 编译器所做出的决定会受到优化器的数据库内容模型的重大影响.  优化器使用该数据模型来估计可以用于解决某个特定查询的其它存取路径

DB2 reorg RUNSTATS: db2 connect to rmdb11 user rmadmin using rmadmin 对所有用户表执行runstats(reorgchk加update参数等同于runstats) $ db2 reorgchk update statistics on table user Doing RUNSTATS .... REORG: 在检查结果中,所有带星号的表或分区表.以及索引都需要做reorg重建. $ db2 reorg table RMADMI

1.更新统计信息 --更新数据库所有表统计信息 --连接到数据库(-v选项,表示要回显命令,以下同) db2 -v connect to DB_NAME --查看是否收集过统计信息,什么时候更新的    db2 -v "select tbname, nleaf, nlevels, stats_time from sysibm.sysindexes" --更新所有表统计信息    db2 -v reorgchk update statistics on table all --再次查看统

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

hive中有桶的概念,对于每一个表或者分区,可以进一步组织成桶,说白点,就是更细粒度的数据范围.hive采用列值哈希,然后除以桶的个数以求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中.使用桶的好处:1.获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比如JOIN操作.对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作.那么将

在上篇文章里,我列举了一个简单的hive操作实例,创建了一张表test,并且向这张表加载了数据,这些操作和关系数据库操作类似,我们常把hive和关系数据库进行比较,也正是因为hive很多知识点和关系数据库类似. 关系数据库里有表(table),分区,hive里也有这些东西,这些东西在hive技术里称为hive的数据模型.今天本文介绍hive的数据类型,数据模型以及文件存储格式.这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识. 首先我要讲讲hive的数据类型. Hive支持两种数据类型,一类叫原子数据类

1.建表: hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 由于很多数据在hadoop平台,当从hadoop平台的数据迁移到hive目录下时,由于hive默认的分隔符是/u0001,为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: create table ooo(uid strin

(一).桶的概念: 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶(没有分区能分桶吗?),也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是 针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由:(1).获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接

阅读目录 一.Hive内部表和外部表 1.Hive的create创建表的时候,选择的创建方式: - create table - create external table 2.特点: ● 在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样: ● 在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 注意: 1.- create table 创建内部表,

1.简介 分桶表是对列值取哈希值的方式将不同数据放到不同文件中进行存储.对于hive中每一个表,分区都可以进一步进行分桶.由列的哈希值除以桶的个数来决定数据划分到哪个桶里. 2.适用场景 1.数据抽样[sampling] 2.map-join 3.开启支持分桶 配置;set hive.enforce.bucketing=true; 默认值:false 设置为true后,mapreduce运行时会根据bucket的个数自动分配reduce task个数 注意:首次作业产生的桶[文件个数]和redu

Hive中执行SQL语句时,出现类似于“Display all 469 possibilities? (y or n)”的错误,根本原因是因为SQL语句中存在tab键导致,tab键在linux系统中是有特殊含义的. 基本查询 desc formatted stu_buck;desc stu_buck; 创建部门表 create table if not exists dept( deptno int, dname string, loc int) row format delimited fie

简单的word-count操作: [root@master test-map]# head -10 The_Man_of_Property.txt    #先看看数据Preface“The Forsyte Saga” was the title originally destined for that part of it which is called “The Man of Property”; and to adopt it for the collected chronicles of

Hive 背景 引入原因 对存在HDFS上的文件或HBase中的表进行查询时,是要手工写一推MapReduce代码 对于统计任务,只能由懂MapReduce的程序员才能搞定 耗时耗力,更多精力没有有效的释放出来 Hive基于一个统一的查询分析层,通过SQL语句的方式对HDFS上的数据进行查询.统计和分析 Hive是什么 HIve是一个SQL解析引擎,将SQL语句转译成MR Job,然后在Hadoop平台上运行,达到快速开发的目的 Hive中的表是纯逻辑表,只是表的定义等,既表的元数据,本质就是H

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换. 后台回复“不平衡”获取数据及代码~ 前言 好久没有更新自己写的文章了,相信很多读者都会比较失望,甚至取关了吧,在此向各位网友道个歉.文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍,激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕,后期还继续书写R语言相关的内容.希望得到网友的理解,为晚来的新文章再次表示抱歉. 本次分享的主题是关于数

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no