hive建表后直接将数据文件拷贝到table目录下,select * 可以查到数据,但是select count(1) 一直返回0,这个是因为hive中有个配置 hive.stats.autogather=true Enables automated gathering of table-level statistics for newly created tables and table partitions, such as tables created with the INSERT OV

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

一切为客户着想 一切的一切还得从和一位台湾客户的沟通说起: 客户提到将ViewState保存在服务器端以减少上行数据量,从而加快页面的回发速度. 但是在FineUI中,控件状态都保存在FState中,并且为了减少下行数据量,FState的数据不仅用来保存状态,而且用于JavaScript的数据源. 所以FState必须写入HTTP响应,才能被JavaScript使用.我在之前的一篇文章中曾详细阐述:http://www.cnblogs.com/sanshi/archive/2013/01/08/

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6138288.html 在上一篇博文我们提到,分页有三种方法.其中,第三种是我们最常用的.然而,在实际应用过程中我们会发现,select count(*) from tname 语句在统计某表内记录总数时,如果表内数据量达到一定规模(比如100W条),这个语句就会执行得非常慢.有什么办法可以加快统计出表内记录总数呢? 这里,我们需要借助一个中间表来记录数据库内各表记录总数.然后,在我们需要知道某表的记录总数来

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

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.

数据倾斜解决方法,通常从以下几个方面进行考量: 业务上丢弃  •  不参与关联:在on条件上直接过滤 •  随机数打散:比如 null.空格.0等“Other”性质的特殊值  倾斜键记录单独处理 •  Join:找出倾斜key,把对应数据插入临时表,如果该表是小表,使用map join解决: •  Group by: set hive.groupby.skewindata = true   数据重分布  •  语法:Distribute By •  场景:为下一个Stage的Map输入做负载均衡

数据倾斜问题 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎.很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题. 数据倾斜是指:mapreduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节

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

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) .SEQUENCEFILE(行式存储).ORC(列式存储).PARQUET(列式存储). 1 列式存储和行式存储 上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储. 行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少

目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro

 场景:对2千万个数据,修改他们的名字加上后缀“生日”. 普通sql:   and not regexp_like(title, '生日'); 优化sql: declare type rid_Array is table of rowid index by binary_integer; v_rid rid_Array; v_Count PLS_INTEGER :; v_Cur sys_refcursor; v_SQL ) := 'select t.rowid from calendar_inf

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

/// <summary> /// 分解数据表 /// </summary> /// <param name="originalTab">需要分解的表</param> /// <param name="rowsNum">每个表包含的数据量</param> /// <returns></returns> public DataSet SplitDataTable(DataT

文章内容列表:1． 场景:2． 解决方案3. WCF契约与服务实现设计静态图4. WCF契约与服务实现设计详细说明6. 服务端启动服务代码:7. 客户端代码8.   WCF大数据量传输解决方案源码下载 1． 场景: WCF在网络传输中,大数据量传输造成网络阻塞,宽带无法承受: 2． 解决方案 解决WCF在网络传输中的大数据量问题: A．需要把相关数据序列化成字节流,再对字节流进行压缩,再进行传输,到了客户端再做反向操作便可获得原始数据. B．如果压缩后的数据仍然较大时,可以再压缩流后,再对流进行