oracle.hive都存在with as的用法.用于将重复的查询结果复用. 今天做统计分析时用到,使用例子如下: 1. 直接查询 with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ) select f1,f2,f3 from tmp_a; 2. 多表计算结果join with tmp_a as ( select f1,f2,f3 from test1 ), tmp_b as( select f1,f4,f5 from test2 ) select a.f1,

前言: 最近发现hivesql的执行速度特别慢,前面我们已经说明了left和union的优化,下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度. 参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析: and o.create_time = '2015-10-10'; 上一篇博文已经说明了,需要8个map,1个reduce,执行的速度:52秒.详细记录参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238

一.前言 公司实用Hadoop构建数据仓库,期间不可避免的实用HiveSql,在Etl过程中,速度成了避无可避的问题.本人有过几个数据表关联跑1个小时的经历,你可能觉得无所谓,可是多次Etl就要多个小时,非常浪费时间,所以HiveSql优化不可避免. 注:本文只是从sql层面介绍一下日常需要注意的点,不涉及Hadoop.MapReduce等层面,关于Hive的编译过程,请参考文章:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 二.准备数据

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

最近增加了学习java基础算法,包括几种排序算法,二叉树(前序,后序,中序),队列和栈,bmp搜索,广义搜索算法,迭代等等一些技巧(自己动手绝对比单纯的理论要强的多,多练练) HIVE是hadoop生态圈的重要一环,降低了hadoop的开发难度,将复杂冗余的代码综合成一个个简单的SQL语句.但是,很明显不如传统的MapReduce灵活,但是提高了项目的开发效率,学习成本低. 主要通过学习视频加上各种博客和其它资料,学习基础的入门SQL语句可以从菜鸟教程上面,hive语法的我主要看的是--> ht

知识点1:创建关联Hbase的Hive表 知识点2:Spark访问Hive 知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表 两种方式创建,内部表和外部表 内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除:不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作 外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响: hive使用的还是存储在hbase中的数据. 这里创建外部表. CREATE EXTERNAL TABLE tdatafromhbase(key s

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

1. create table 创建一张目标表,指定分隔符和存储格式: create table tmp_2 (resource_id bigint ,v int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE  TBLPROPERTIES ('serialization.null.format' = ''); //ROW FORMAT DELIMITED FI

一.Hive-sql优化 #增加reducer任务数量(拉取数量分流) ; #在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认为false set hive.exec.parallel=true; #增加同一个sql允许并行任务的最大线程数 ; #设置reducer内存大小 ; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3584m; -- -Xmx 设置堆的最大空间大小. #mapjoin相关设置,小表加载到内存,无reduceset hive.mapjoin.s

Hive在大数据中可能是数据工程师使用的最多的组件,常见的数据仓库一般都是基于Hive搭建的,在使用Hive时候,遇到了两个奇怪的现象,今天给大家聊一下,以后遇到此类问题知道如何避坑! 坑一:改变字段类型后更新数据不成功 关于hive插入数据的一个小坑,今天插入一个表中数据,插入时写的是常数,比如0.01 ,表中的字段也是DECIMAL(5,2),按照常理插入的应该是0.01,但是插入后查询是0,为甚! 遇到问题,咱也不能退缩!就分析呀,看语句没问题啊!还是上网查查有没有坑友.查了一圈发现还是观

一.常用聚合函数 count():计数 count(distinct 字段) 去重统计 sum():求合 avg():平均 max():最大值 min():最小值 二.hivesql执行顺序 from --> where --> group by --> having --> select--> order by--> limit 三.常用函数 1.毫秒时间戳转日期精确到秒 select from_unixtime(cast(1636462527000/1000 as

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

在Disk-Base数据库中,由于临时表和表变量的数据存储在tempdb中,如果系统频繁地创建和更新临时表和表变量,大量的IO操作集中在tempdb中,tempdb很可能成为系统性能的瓶颈.在SQL Server 2016的内存(Memory-Optimized)数据库中,如果考虑使用内存优化结构来存储临时表,表变量,表值参数的数据,那么将完全消除IO操作的负载消耗,发挥大内存的优势,大幅提高数据库的性能. 在SQL Server 2016中,能够直接创建内存优化的表类型,表变量和表值参数的数据

内存优化表(Memory-Optimized Table,简称MOT)使用乐观策略(optimistic approach)实现事务的并发控制,在读取MOT时,使用多行版本化(Multi-Row versioning)创建数据快照,读操作不会对数据加锁,因此,读写操作不会相互阻塞.写操作会申请行级锁,如果两个事务尝试更新同一数据行,SQL Server检测到写-写冲突,产生错误(Error 41302),将后后创建的事务作为失败者,回滚事务的操作.虽然MOT事务使用无锁结构(Lock-Free)

试试SQLSERVER2014的内存优化表 SQL Server 2014中的内存引擎(代号为Hekaton)将OLTP提升到了新的高度. 现在,存储引擎已整合进当前的数据库管理系统,而使用先进内存技术来支持大规模OLTP工作负载. 就算如此,要利用此新功能,数据库必须包含“内存优化”文件组和表 即所配置的文件组和表使用Hekaton技术. 幸运的是,SQL Server 2014使这一过程变得非常简单直接. 要说明其工作原理,我们来创建一个名为TestHekaton的数据库,然后添加一个内存优

什么是表分区 一般情况下,我们建立数据库表时,表数据都存放在一个文件里. 但是如果是分区表的话,表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理.这样文件的大小随着拆分而减小,还得到硬件系统的加强,自然对我们操作数据是大大有利的. 所以大数据量的数据表,对分区的需要还是必要的,因为它可以提高select效率,还可以对历史数据经行区分存档等.但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦,因为表分区会对数据库产生不必要的

1.日期函数表作用 经常使用Excel或者PowerBI,Power Pivot做报表,时间日期是一个重要的纬度,加上做一些钻取,时间日期函数表不可避免.所以今天就给大家分享一个自定义的做日期表的方法,当然自己使用Excel用公式做一个也很快,八仙过海各显神通.我对C#比较了解,就用自己最了解的方式做了一个.大家可以自己扩充,或者可以把需求提供我,我统一完善.比如下面这个表(来自一个Power Pivot课程). 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/P

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

前言: 经过前面那么多篇的列表的介绍,终于到了大伙期待的表单开发了. 也是本系列的最后一篇文章了! 1:表单页面的权限设置与继承 对于表单页面,权限的设置有两种: 1:你可以选择添加菜单(设置为不显示)并配置权限. 2:不设置权限,继承自父页面. 因此,如果你单独打开一个没有单独设置权限的页面,得到的效果就是: 2:简单单表的开发Demo 1:新建ArticleEdit.html html是从UserEdit.html Copy过来简单调整的,毕竟为了统一样式. 当然你也可以自定义样式,那样的话

在PHP内核中,其中一个很重要的数据结构就是HashTable.我们常用的数组,在内核中就是用HashTable来实现.那么,PHP的HashTable是怎么实现的呢?最近在看HashTable的数据结构,但是算法书籍里面没有具体的实现算法,刚好最近也在阅读PHP的源码,于是参考PHP的HashTable的实现,自己实现了一个简易版的HashTable,总结了一些心得,下面给大家分享一下. 笔者github上有一个简易版的HashTable的实现:HashTable实现 另外,我在github有

问题描述 输出九九乘法表. 输出格式 输出格式见下面的样例.乘号用"*"表示. 样例输出 下面给出输出的前几行:1*1=12*1=2 2*2=43*1=3 3*2=6 3*3=94*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16--   #include<stdio.h> int main(){ int i,j,n; ;i<=;i++){ ;j<=i;j++) printf("%d*%d=%d ",i,j,i*j); printf("