----------------------------------------- 如果只看解决方法,直接看最后... ----------------------------------------- 今儿碰到了这么种情况,表中有一个字段,格式是这样的 a\b\c a\b a\b\c\d 是根据符号 '\' 隔开的,现在需要取每个的最后一段,先做个split,字段名称为TXTMD select split(TXTMD,'\\\\') as txtmd from xx_table 此时获取到的是

前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器. *). 分区(静态.动态) Hive没有索引, 查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.倘若只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指

二.Hive分桶 1.创建分桶表 create table t_buck (id string ,name string) clustered by (id) //根据id分桶 sorted by (id) //根据id排序 buckets //分为4个桶 row format delimited fields terminated by ','; 向创建的分桶表中插入数据需要是已分桶且排序的.通常是将其他表查询的结果插入桶中才会执行分桶操作.分桶的原理和分区原理差不多,类似HashPartit

最简单设置 Confluence 电子邮件发服务器的方否认就是通过 Confluence 的管理员控制台进行设置.请参考 Configuring a Server for Outgoing Mail 页面中的内容. 如果你希望添加不同的选项或者参数,你也可以为你的 Confluence 分发包设置一个电子邮件会话.下面是针对 Gmail 如何进行设置的步骤. 为 Confluence 分发包设置一个邮件会话: 停止Confluence. 从 <confluence-install>\confl

题目: 编写一个ComputerAverage抽象类,类中有一个抽象方法求平均分average,可以有参数. 定义 Gymnastics 类和 School 类,它们都是 ComputerAverage 的子类. Gymnastics 类中计算选手的平均成绩的方法是去掉一个最低分,去掉一个最高分,然后求平均分: School 中计算平均分的方法是所有科目的分数之和除以总科目数. 要求:定义ComputerAverage的对象为上转型对象,并调用重写的方法averge. 题目用到:1.方法的多态

今天看到一篇博客,讲述的是Mysql的分表方案,内容比较简单,不过有个思路倒是挺好的,记录下,后续分表可以参考 作者主要是说到两种分表,一个是取模,另一个是范围分表 取模:比如用户ID%10,分10张表 范围分表:比如约定,用户ID0~1000w的数据存在表1,1000w~2000w的用户表2,以此类推 两者各有优缺点,主要体现在扩展性,冷热数据均匀分布的问题. 取模的话,冷热数据比较均衡,但是扩展性比较差,加入后期数据量翻一倍,10个表存不下了,再加10个表咋办? 范围分表的话不存在扩展性问题

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

为什么分桶 (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.那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量. (2)提升采样(sampling)效率: 什么时候分桶 需要Map-side join 和 sampl

1.分桶的概述 分区提供了一个隔离数据和优化查询的遍历方式.不是所有的数据集都可形成合力的分区 对于一张表或者分区,hive可以进一步组织成桶,也就是更为细粒度的数据范围 分区针对的是数据的存储路径(分文件夹) 分桶针对的是数据文件 2.创建分桶表,数据通过子查询的方式导入 (1)创建一个普通表 create table stu(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t'; (2)向普通表中导入数据 lo

目录 1.分区 1.1.静态分区 1.1.1.一个分区 1.1.2.多个分区 1.2.动态分区 2.分桶 1.分区 如果一个表中数据很多,我们查询时就很慢,耗费大量时间,如果要查询其中部分数据该怎么办呢,这时我们引入分区的概念. Hive 中的分区表分为两种:静态分区和动态分区. 1.1.静态分区 可以根据 PARTITIONED BY 创建分区表. 一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 一个分区:表目录下只有一级目录. 多个分区:表目录下是多级目录.

sql1=" UPDATE user_red_info_"sql2=" SET status = '#{status}', update_time = '#{update_time}' WHERE red_program_id ='#{red_program_id}'"sql=""i = 0until i == 100 do if i<10 sql = "#{sql1}0#{i.to_s}#{sql2}" else sq

背景  逆序数:也就是说,对于n个不同的元素,先规定各元素之间有一个标准次序(例如n个 不同的自然数,可规定从小到大为标准次序),于是在这n个元素的任一排列中,当某两个元素的先后次序与标准次序不同时,就说有1个逆序.一个排列中所有逆序总数叫做这个排列的逆序数. 定义 在一个排列中,如果一对数的前后位置与大小顺序相反,即前面的数大于后面的数,那么它们就称为一个逆序.一个排列中逆序的总数就称为这个排列的逆序数.逆序数为偶数的排列称为偶排列:逆序数为奇数的排列称为奇排列.如2431中,21,43,41

创建分桶的表 create table t_buck(id int ,name string) clustered by (id ) sorted by (id) into 4 buckets  ; 分桶表的数据不是直接导入(load)的,是从其他表里面查出来插入的 ,插入时会在语句中加入约束的语句. hive的存储格式介绍 hive表的存储格式; ORC格式的使用 hive 的DML操作 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Lang

1144 The Missing Number (20 分)   Given N integers, you are supposed to find the smallest positive integer that is NOT in the given list. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line gives a positive integ

当我们进入企业就会发现,很多时候,企业的数据都是加密的,我们拿到的数据没办法使用Hive自带的函数去解决,我们就需要自己去定义函数去查看,哈哈,然而企业一般不会将解密的代码给你的,只需要会用,但是我们也需要知道怎么去实现. 1.打开编译器,我使用的myEclipse,  在maven项目中添加依赖 <!-- Hive_UDF --> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId&

自己在写这个组件的时候主要遇到的问题就是在动态传入背景图片或者背景色的时候没能立马顺利写出来,不过现在实现了这个简单组件就和大家分享一下 <template> <div class="card" :style="bg != undefined ? setBg() : {backgroundColor: '#fff'}"> <div class="cardTop"> <span class="le

Shell 命令行,写一个自动整理 ~/Downloads/ 文件夹下文件的脚本 在 mac 或者 linux 系统中,我们的浏览器或者其他下载软件下载的文件全部都下载再 ~/Downloads/ 文件夹下面.日积月累,我们的文件会越来越多.手工整理这些文件是比较繁琐的工作,于是,我就思考,我能不能用 shell 来自动整理这些下载的文件. 说干就干. 为了避免破坏我本地的文件,我自己搞了一个虚拟机跑了一个 centos 然后写下了如下的脚本. 第一版代码(处理文件名带空格的文件会出错) #!/

hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss man 20000.0 freed finance 15000.0 stacy saber 4000.0 建表+添加一个数据 create table if not exists employees( name string, money float) row format delimited f

Hive动态分区和分桶 1.Hive动态分区 1.hive的动态分区介绍 ​ hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive的分区字段值,但是这样的话会导致用户的操作复杂度提高,而且在使用的时候会导致数据只能插入到某一个指定分区,无法让数据散列分布,因此更好的方式是当数据在进行插入的时候,根据数据的某一个字段或某几个字段值动态的将数据插入到不同的目录中,此时,引入动态分区. 2.hive的动态分区配置 --hive设置hive动态分区开启 set hive.exec.dynami

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

分区表 在Hive Select查询中.通常会扫描整个表内容,会消耗非常多时间做不是必需的工作. 分区表指的是在创建表时,指定partition的分区空间. 分区语法 create table tablename name string ) partitioned by(key type,-) create table if not exists employees( name string, salary string, subordinates array<string>, deducti