今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段.条件是,这个字段值对应于主键是唯一的. select a, collect_set(b)[0], count(*) -- 同时想输出每个主键对应的b字段 from ( select 'a' a, 'b' b from test.dual )a group by a; -- 根据a group by 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group b

Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

简单判断对象是否含有NULL值,以及信息描述. package com.sicdt.sicsign.bill.api.util; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.lang.reflect.Method; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import com.alibaba.fastj

1.一个表中的数据不存在另一个表中 2.一个表中的数据 存在另一个表中:

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的 Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均 值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个 reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在

参考: http://www.cnblogs.com/yshb/p/3147710.html http://www.cnblogs.com/sandbank/p/6408762.html 一   join时注意点: 1. 小表放前面 Hive假定查询中最后的一个表是大表.它会将其它表缓存起来,然后扫描最后那个表. 2. 使用相同的连接键 当对3个或者更多个表进行join连接时,如果每个on子句都使用相同的连接键的话,那么只会产生一个MapReduce job. 3. 尽量尽早地过滤数据 减少每个

何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集 中,某一部分(如Spark的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 表现为整体任务基本完成,但仍有少量子任务的reduce还在运行. 数据倾斜的原因: 1.join 一个表较小,但key集中,分发到一个或者几个reduce上的数据远高于平均值: 大表与大表关联,但分桶的判断字段0值或者空值过多,这些空值或者0值都由一个reduce处理 2.group by 分组的维度过少,每个维度的值过多

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇 到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些 Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段 的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规 避错误来更好的运行比解决错误更高效.

hive之于数据民工,就如同锄头之于农民伯伯.hive用的好,才能从地里(数据库)里挖出更多的数据来. 用过hive的朋友,我想或多或少都有类似的经历:一天下来,没跑几次hive,就到下班时间了. hive在极大数据或者数据不平衡等情况下,表现往往一般,因此也出现了presto.spark-sql等替代品.今天不谈其它,就来说说关于hive,个人的一点心得. 一. 表连接优化 1.  将大表放后头 Hive假定查询中最后的一个表是大表.它会将其它表缓存起来,然后扫描最后那个表. 因此通常需要将小

Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜.通俗的说,就是我们在处理的时候数据分布的不均,导致了数据大量集中在某一点.造成了数据的热点. 其实在mapreduce分析的时候最怕的就是数据倾斜,通常会出现下面的情况: map阶段处理比较快,reduce阶段处理比较慢.其实reduce阶段不应该很慢,如果很慢,很大可能就是出现了数据倾斜. 1) 有的reduce

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在查看了

转自:https://blog.csdn.net/xinzhi8/article/details/71455883 操作: 关键词 情形      后果 Join 其中一个表较小,但是key集中     分发到某一个或几个Reduce 上的数据远高于平均值   大表与大表,但是分桶的判断字段0值或空值过多     这些空值都由一个reduce处理非常慢 group by group by 维度过小,某值的数量过多    处理某值的reduce非常耗时 Count Distinct 某特殊值过多

1.limit限制调整 一般情况下,Limit语句还是需要执行整个查询语句,然后再返回部分结果. 有一个配置属性可以开启,避免这种情况---对数据源进行抽样 hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数 缺点:有可能部分数据永远不会被处理到   2.JOIN优化 1).  将大

1 本地模式 0.7版本后Hive开始支持任务执行选择本地模式(local mode). 大多数的Hadoop job是需要hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据的.不过,有时hive的输入数据量是非常小的.在这种情况下,为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要多的多.对于大多数这种情况,hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务.对于小数据集,执行时间会明显被缩短. 如此一来,对数据量比较小的操作,就可以在本地执行,这样要比提交任务到集群执行效率要快很多. 配置

目录 什么是数据倾斜 Hadoop框架的特性 主要表现 容易数据倾斜的情况 产生数据清洗的原因 业务场景 空值产生的数据倾斜 不同数据类型关联产生数据倾斜 大小表关联查询产生数据倾斜 一.什么是数据倾斜 由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点 二.Hadoop框架的特性 不怕数据大,怕数据倾斜 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 sum.count.max.min等聚合函数,通常不会有数据倾斜问题 三.主要表现 任务进度长时间维持在99%或者100%的附

hive 调优(一)coding调优 本人认为hive是很好的工具,目前支持mr,tez,spark执行引擎,有些大公司原来封装的sparksql,开发py脚本,但是目前hive支持spark引擎(不是很稳定,建议Tez先),所以离线还是用hive比较好. 先将工作中总结,以及学习其他人的hive优化总结如下: 一. 表连接优化 这是比较常见的问题 1.  将大表放后头 Hive假定查询中最后的一个表是大表.它会将其它表缓存起来,然后扫描最后那个表. 因此通常需要将小表放前面,或者标记哪张表是大

本人认为hive是很好的工具,目前支持mr,tez,spark执行引擎,有些大公司原来封装的sparksql,开发py脚本,但是目前hive支持spark引擎(不是很稳定,建议Tez先),所以离线还是用hive比较好. 先将工作中总结,以及学习其他人的hive优化总结如下: 一. 表连接优化 这是比较常见的问题 1.  将大表放后头 Hive假定查询中最后的一个表是大表.它会将其它表缓存起来,然后扫描最后那个表. 因此通常需要将小表放前面,或者标记哪张表是大表:/*streamtable(tab

在做Shuffle阶段的优化过程中,遇到了数据倾斜的问题,造成了对一些情况下优化效果不明显.主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和,优化是基于这些Counters得出的平均值,而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大,使得这些平均值能代表的价值降低.Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在.规避错误来更好的运行比解决错误更高效.在查看了

group by 中出现的字段不能再select 后面单独显示,必须配合函数使用 上面中的 ' group by id 总结: Hive不允许直接访问非group by字段: 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: 分区是以文件夹的形式,桶是以文件的形式 关于桶的操作 http://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43272379

昨天群上有人发个阿里的面试题,题目描述大概如下: 数据源:用户登录表,只有俩个字段,uid和dt 试用HQL抽取出连续登录了K天的用户uid 第一个想法就是直接用一个UDF解决,按uid分组,把dt收集起来然后在UDF里面判断是否满足条件 SELECT uid, isExist(collect_set(dt), k) flag FROM table_name GROUP BY uid HAVING flag ; 其中isExist的逻辑是判断collect_set中是否存在k个连续的值 这种方法

调试程序是苦并快乐着的事, 为防止用户直接点击导入下表,于是我设置提示,点击时先判断textbox 里边有无值,为空的话也在textbox做提示 程序如下: 点一次可以正常输出到textbox中,点第二次程序出现异常: 第一次 第二次: 什么情况,这是? 设置断点竟然没反映,各种疑惑,环境出问题了吗? 怎么断点都不行,没见过这么古怪的问题啊,结果突然间意识到 工程设置了发布模式release .于是乎 设置断点提示:当前不会命中断点,还没有为该文档加载任何符号: 改成debug,在运行,终于知道