[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者: 朱培          ID:sdksdk0 Hive环境的搭建在这里也不重复说了,安装配置可以查看我的这篇文章:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51512031.在这里主要是分享一下HQL语句实践及其函数的基本使用. 一.Hive的基本概念 在Hive中没有插入操作,

一.前言 Wish3D出品的系列教程中,前面两讲分别讲述说明了小物件的照片三维重建.大区域地形的三维重建,从照片的直接导入至软件到通过Excel表格将区块导入处理,从不同的模型类别.不同的导入方式演示了照片三维重建的方法步骤,由此我们可以得到物体的三维模型,用于后续的网络发布和模型分析.在本讲中,我们将要讲述通过Smart3D建模软件除了处理生成模型,还可以生成模型对应的正射影像和DSM,并且通过ArcGIS将这些GeoTIFF格式的成果快速完成拼接. 二.工具材料 包括Smart3D建模软件,

一.HQL语句中数据类型转换: 我们需要从数据库中取出序号最大的记录,想到的方法就是使用order by子句进行排序(desc倒序),然后取出第一个对象,可是当初设计数据库时(我们是在原来的数据库的基础上开发新系统),竟然将序号字段的类型设成了varchar2,真是让人郁闷,这样的话,如果排序的话,就是对字符串排序,12是比2小的数,那么就需要转换一下类型. 以下写法调整中是错误的,不能执行,报空指针错误:select cast(t.a as Integer) from table_1 t 我也

import javax.persistence.PersistenceContext; import javax.persistence.Query; public class StudentServiceImpl { @PersistenceContext private EntityManager entityManager; public void getByHql() { String hql = "select * from Student"; Query query =

一.批量处理操作 批量处理数据是指在一个事务场景中处理大量数据.在应用程序中难以避免进行批量操作,Hibernate提供了以下方式进行批量处理数据: (1)使用HQL进行批量操作     数据库层面 (2)使用JDBC API进行批量操作  数据库层面 (3)使用Session进行批量操作   会进缓存 1.使用HQL进行批量操作 HQL可以查询数据,也可以批量插入.更新和删除数据.HQL批量操作实际上直接在数据库中完成,处理的数据不需要加载到Session缓存中.使用Query接口的execu

6.4.4 减小数据倾斜的性能损失 数据倾斜是数据中的常见情况.数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜.这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行.常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值. 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜.在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低.在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器. 数据倾斜会导致map

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

HQL连接查询 和SQL查询一样 hql也支持各种链接查询 如内连接 外连接 具体如下 左外连接 left (outer) join 迫切左外连接 left (outer) join fetch 右外连接 right (outer) join 内连接 (inner) join 迫切内连接 (inner) join fetch 那么今天举的例子仍然是学生Student和Grade 学生和年级的一对多的关系 一个学生属于一个年级 一个年级有多个学生 已经配置好了一对多双向关联 在此不做截图 因为不是

数据倾斜是指,map /reduce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,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:数据倾斜总结 http://www.tbdata.org/archives/2109 有篇分析比较详细,如果需要使用可以细读:http://blo

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

一.批量处理操作 批量处理数据是指在一个事务场景中处理大量数据.在应用程序中难以避免进行批量操作,Hibernate提供了以下方式进行批量处理数据: (1)使用HQL进行批量操作 数据库层面 (2)使用JDBC API进行批量操作 数据库层面 (3)使用Session进行批量操作 会进缓存 1.使用HQL进行批量操作 HQL可以查询数据,也可以批量插入.更新和删除数据.HQL批量操作实际上直接在数据库中完成,处理的数据不需要加载到Session缓存中.使用Query接口的executeUpdat

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜,原始数据都是一个一个的 block,大小都一样,不存在数据倾斜: 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜,由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意:数据倾斜与数据过量不同,数据倾斜是某几个 task 处理的数据量很大,数据过量是所有 task 处理的数据量都很大 数据倾斜的表现 大部分 task 都快速执行完毕,少数 task 执行缓慢,甚至报错 OOM,即使最终运行完毕,也

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个

date: 2020-04-21 19:38:00 updated: 2020-04-24 10:26:00 DataSkew 数据倾斜 1. Hive 里的数据倾斜 1.1 null值 空值 尽量提前过滤,或者把无效值替换成随机字符串,比如 if(a is null or trim(a) = "" or trim(a) = "NULL", rand(1)+""),由于是无效值所以不影响最终的取数,但是因为把关联字段打散了,所以就不会把所有的ke

1.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或Kafka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. 数据倾斜俩大直接致命后果. 1.数据倾斜直接会导致一种情况:Out Of Memory. 2.运行速度慢. 主要是发生在Shuffle阶段.同样Key的数据条数太多了.导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数据量太大了.远远超过其他Task所处理的数据量. 一个经验结论是:一般情况下,OOM的原因都是

Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 数据量倾斜 bigkey导致倾斜 Slot分配不均衡导致倾斜 Hash Tag导致倾斜 数据访问倾斜 如何发现 Hot Key Hot Key 如何解决 总结 参考 Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 如果 Redis 中的部署,采用的是切片集群,数据是会按照一定的规则分散到不同的实例中保存,比如,使用 Redis Cluster 或 Codis. 数据倾斜会有下面两种情况: 1.数据量倾斜:在某些情况下,实例上的数据分布不均衡,某个实

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

HQL基本语法及应用案例 摘自:<大数据技术体系详解:原理.架构与实践> 一.HQL基本语法 HQL是Hive提供的数据查询语言,由于Hive巨大的影响力,HQL已被越来越多的Hive On Hadoop系统所支持和兼容.HQL语法非常类似于SQL,目前包括以下几类语句: (1)DDL(Data Definition Language,数据定义语言) DDL主要涉及元数据的创建,删除及修改.Hive中元数据包括数据库,数据表,视图,索引,函数,用户角色和权限等,具体包括: 数据库相关的DDL

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到