一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

我们在SSAS中创建维度的时候,有时候可能一个维度需要用到多个表的字段作为维度属性,那么这多个表之间势必存在关联关系,但是切记维度表之间的关联关系有且只能有一个不能有多个,下面我们来看一个例子. 现在我们创建了一个维度Customer,由于该维度中的属性除了用到Customer表的字段以外,还要用到了Geography表的字段,所以Customer用到了两个表. 但是Customer表和Geography表之间现在存在两个依赖关系 其中一个关系是Customer.CustomerKey到Geog

insert overwrite table store select t.p_key,t.sort_word from ( select p_key, sort_word , row_number()over(distribute by p_key sort by sort_word) as rn from store) t ; Hive上一个典型表内除重的写法, p_key为除重依据, sort_word 为排序依据,一般为时间   rn为排名. 这里就留下第一名 注意hql 方言中, 表的

SQL语句: SELECT /*+parallel(t1 16)*/ T1.DATA_DATE, T1.ACCT_NO, T1.ACCT_ORD, T1.ACCT_NO_PK, T1.ACCT_BAL, T1.D_CMP_BAL, T1.M_CMP_BAL, T1.Y_CMP_BAL, T1.FLAG, T1.ACCT_FLAG, T1.TERM, T1.TERM_FLAG, T1.CUR_CODE, NVL(T5.CUR_NAME, T1.CUR_NAME) AS CUR_NAME, T1.S

一个典型的样例是,把逻辑业务比作一个立方体,产品维.时间维.地点维分别作为不同的坐标轴,而坐标轴的交点就是一个详细的事实.也就是说事实表是多个维度表的一个交点.而维度表是分析事实的一个窗体. 首先介绍下数据库结构中的星型结构,该结构在位于结构中心的单个事实数据表中维护数据,其他维度数据存储在维度表中.每一个维度表与事实数据表直接相关,且通常通过一个键联接到事实数据表中.星型架构是数据仓库比較流向的一种架构. 事实表是数据仓库结构中的中央表,它包括联系事实与维度表的数字度量值和键.事实数据表包括描

使用javaDate类代数据仓库维度表 Date类别: ,返回一个相对日期的毫秒数.精确到毫秒.但不支持日期的国际化和分时区显示. Date 类从Java 开发包(JDK)1.0 就開始进化,当时它仅仅包括了几个取得或者设置一个日期数据的各个部分的方法. 比方说月, 日, 和年. 这些方法如今遭到了批评而且已经被转移到了Calendar类里去了,这样的改进旨在更好的处理日期数据的国际化格式. Calender类: 相对于Date更加强大的时间类,是抽象类,提供了常规的日期改动功能和国际化支持.

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

# ---- 对应时间戳怎么生成的? ---- /*TIME_CD TIME_CD1000000 000005000001 000005000002 000005000003 000005000004 000005000005 000010*/ 利用MySQL常用日期函数生成时间维度表 日期时间函数 按小时.按分钟.按秒生成 SELECT CURRENT_DATE(), CURRENT_TIME(), CURRENT_TIMESTAMP; # :: :: MySQL快速生成时间维度表 SET @

开发过SSAS中CUBE的朋友,肯定都知道维度用法中的多对多关系, 这篇文章不想详细阐述多对多关系在CUBE中的结构,详情请在网上寻找CUBE多对多关系的介绍资料. 下面是是一个典型的CUBE中多对多关系的结构图: 可以看到这个多对多关系发生的关键就是中间事实表Fact_PeopleVehicle的DIM_PeopleID字段和DIM_VehcileID字段是多对多的关系,从而使得维度表DIM_Vehcile和事实表Fact_People_Money形成了多对多的关系.然而由于事实表Fact_P

有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,

1.内部表 内部表Load数据有两种方式:① Load data ***:②hdfs dfs -put ****.这是因为在Metastore文件,即mysql的hive数据库的“SDS”表中,保存着Hive表对应的hdfs路径信息. 内部表在Load数据时,如果使用LOCAL关键字,Hive会把本地文件系统中的数据文件复制到Hive的 /warehouse 目录.反之,则是将HDFS上的数据文件剪切到 /warehouse 目录. Hive在Load数据时,并不检查目录中的文件是否符合表所声明

一.分段维度简介 在客户维度中,最具有分析价值的属性就是各种分类,这些属性的变化范围比较大.对某个个体客户来说,可能的分类属性包括:性别.年龄.民族.职业.收入和状态,例如,新客户.活跃客户.不活跃客户.已流失客户等.在这些分类属性中,有一些能够定义成包含连续值的分段,例如年龄和收入这种数值型的属性,天然就可以分成连续的数值区间,而象状态这种描述性的属性,可能需要用户根据自己的实际业务仔细定义,通常定义的根据是某种可度量的数值.        组织还可能使用为其客户打分的方法刻画客户行为.分段维

有一种合并维度的情况,就是本来属性相同的维度,因为某种原因被设计成重复的维度属性.例如,在销售订单示例中,随着数据仓库中维度的增加,我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中.客户维度的客户地址相关信息.送货地址相关信息里都有邮编.城市和省份.下面说明如何把客户维度里的两个邮编相关信息合并到一个新的维度中. 一.修改数据仓库表结构 为了合并维度,需要改变数据仓库表结构.图1显示了修改后的结构.新增了一个zip_code_dim邮编信息维度表,sales_order_fact事实表的结构也做了相应的

一.什么是杂项维度 简单地说,杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度.事务型商业过程通常产生一系列混杂的.低基数的标志位或状态信息.与其为每个标志或属性定义不同的维度,不如建立单独的将不同维度合并到一起的杂项维度.这些维度,通常在一个模式中标记为事务型概要维度,一般不需要所有属性可能值的笛卡尔积,但应该至少包含实际发生在源数据中的组合值.        例如,在销售订单中,可能存在有很多离散数据(yes-no这种开关类型的值),如: verification_ind(如果订单已经被审核,

退化维度技术减少维度的数量,简化维度数据仓库模式.简单的模式比复杂的更容易理解,也有更好的查询性能.        有时,维度表中除了业务主键外没有其它内容.例如,在本销售订单示例中,订单维度表除了订单号,没有任何其它属性,而订单号是事务表的主键,这种维度就是退化维度.业务系统中的主键通常是不允许修改的.销售订单只能新增,不能修改已经存在的订单号,也不会删除订单记录.因此订单维度表也不会有历史数据版本问题.退化维度常见于事务和累计快照事实表中.        销售订单事实表中的每行记录都包括作为

单个物理维度可以被事实表多次引用,每个引用连接逻辑上存在差异的角色维度.例如,事实表可以有多个日期,每个日期通过外键引用不同的日期维度,原则上每个外键表示不同的日期维度视图,这样引用具有不同的含义.这些不同的维度视图具有唯一的代理键列名,被称为角色,相关维度被称为角色扮演维度.        当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度.例如,一个销售订单有一个是订单日期,还有一个请求交付日期,这时就需要引用日期维度表两次.        我们期望在每个事实表中设置日期维度,因为总是希望按

有些需求不需要最细节的数据.例如更想要某个月的销售汇总,而不是某天的数据.再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等.此时事实数据需要关联到特定的维度,这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集.维度子集比细节维度的数据少,因此更易使用,查询也更快.        有时称细节维度为基本维度,维度子集为子维度,基本维度表与子维度表具有相同的属性或内容,称这样的维度表具有一致性.一致的维度具有一致的维度关键字.一致的属性列名字.一致的属性定义以及一致的属性值.如果属性

本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个“数据库”,在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组成. 1.  Hive在HDFS上的默认存储路径 Hive的数据都是存储在HDFS上的,默认有一个根目录,在hive-site.xml中,由参数hive.metastore.ware