注意在偶数情况下,中位数会存在小数,特别注意! hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p).percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma

ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似.他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间. 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错. hive> set hive.mapred.mode=strict; hive> select * from test order by id; FAILE

order by 1.order by会对输入按照指定字段做全局排序,输出结果有序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局排序,手工设定reduce数量无效): 只有一个reducer会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间,速度很非常慢:在数据量大的情况下慎用order by: 2.hive.mapred.mode(默认值是nonstrict)对order by的影响 1)当hive.mapred.mode=nonstrict时,order by和关系型数据库中的orde

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出 现在学了Hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个reducer的输出文件是有序的(其

1.order by 是对数据进行全排序,属于标准排序语句 order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间 与mysql中 order by区别在于:在 strict 模式下,必须指定 limit,否则执行会报错 • 使用命令set hive.mapred.mode; 查询当前模式 • 使用命令set hive.mapred.mode=strick; 设置当前模式(set h

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出,详见Hadoop简单实现全排序. 现在学了hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个r

(笔者自己做记录) 1.Hive内外部表的区别删除表是否影响外部数据2.Hive如何做到权限管理hive下可以修改配置后创建用户管理,但是仅仅是为了防止误操而已,如果要真的为了安全操作建议使用 Kerberos3.Hive的数据倾斜和调优key分布不均匀造成 去null 调节参数hive.map.aggr=truemap端聚合,相当于combinerhive.groupby.skewindata=true4.Hive文件压缩格式有哪些?压缩效率如何 开启压缩 set hive.exec.comp

1.hive命令登录HIVE数据库后,执行show databases;命令可以看到hive数据库中有一个默认的default数据库. [root@hadoop hive]# hive Logging initialized using configuration in file:/usr/local/hive/conf/hive-log4j2.properties Async: true Hive-on-MR and may not be available .X releases. hive

1.Hive是Hadoop的一个子项目 利用MapReduce编程技术,实现了部分SQL语句.而且还提供SQL的编程接口.Hive推进Hadoop在数据仓库方面的发展. Hive是一个基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构. 主要功能:数据的ETL(抽取,转换,加载)工具,数据存储管理,大型数据集的查询与分析能力. Hive定义了类SQL的语言,Hive QL,它允许用户进行和SQL相似的操作.还允许使用功能mapper和reducer操作. Hadoop是批量处理系统,任务是高延迟性的,所以

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map

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

Hive之数据查询 发布于:2013 年 10 月 11 日 由 Aaron发布于: Hive 一,排序和聚合 对于排序有两种方式,一种是order by 一种是sort by order by 会对所有的数据进行排序,所以最后会只有一个reducer来处理,如果数据量非常大,效率会非常差劲 sort by是部分排序,只是对一个reducer的数据进行排序 FROM records2 SELECT year, temperature DISTRIBUTE BY year SORT BY year

什么是hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(E抽取T转换L加载),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 hive的处理流程 ()将HQL语句转化为一组操作符 ()每一个操作符对应一个HDFS操作Mapreduce操作 ()运行MapReduce操作 , 返回结果 Hive简单操作 启动Hive hive 显示数据库 show databases; 使用default数据库 use default; 显示default数据库中的表 show tables;创

set hive.mapred.mode=strict; //设置hive执行模式,默认为nonstrict(非严格模式),这里设置为严格模式 set hiveconf:hive.cli.print.current.db=true; //显示当前数据库的名称, 默认是false,这里开启 set hive.cli.print.header=true; 查询表数据的时候,显示字段名称,默认是false,这里开启 动态分区属性 set hive.exec.dynamic.partition.mode

什么是Hive hive是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员是用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量的数据的处理.分析和统计工作,而不是必须掌握JAVA等变成语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上是先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行的计划,并且按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL 是翻译为MapReduce任务后在Hadoop集群执行的,而Hado

1. Hive数据倾斜原因: key分布不均匀 业务数据本身的特性 SQL语句造成数据倾斜解决方法hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job.第一个MR Job中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均

回顾: hive 优点 1. 类sql语句靠近关系型数据库,可自定义函数,增加了扩展性,易于开发,减少mapreduce学习成本 2. hive转换sql语句为mapreduce程序以mapreduce为底层实现 3. hive基于hadoop的hdfs,在hdfs上存储,因为hdfs的扩展性,hive的存储扩展性相应增加 hive 安装部署 1. 解压安装包 2. 进入conf目录,拷贝(备份)相应配置文件,修改 hive-env.sh --> HADOOP_HOME=/opt/cdh-5.6

转:https://testerhome.com/topics/4225 0.背景 组内需要一款轻量级的性能测试工具,之前考虑过LR(太笨重,单实例,当然它的地位是不容置疑的),阿里云的PTS(https://pts.aliyun.com/lite/index.htm, 仅支持阿里云内网和公网机器),Gatling(http://gatling.io/#/)没有TPS数据等等,不太适合我们. nGrinderr是NAVER(韩国最大互联网公司NHN旗下搜索引擎网站)开源的性能测试工具,直接部署成