use mydb1 go -- 表T_Employee2 -- Id Name Position Dept -- 1 张三 员工 市场部 -- 2 李四 经理 销售部 -- 3 王五 经理 市场部 -- 4 马六 员工 销售部 -- 5 钱七 员工 市场部 select * from T_Employee2 -- 需求:查询表中所有员工以及所在部门的经理姓名.(使用表自连接查询) -- 分析:要求返回结果 -- Name Position Dept 经理 -- 张三 员工 市场部 王五 -- 马

hash join是oracle里面一个非常强悍的功能,当做hash join时,oracle会选择一个表作为驱动表,先根据过滤条件排除不必要的数据,然后将结果集做成hash表,放入进程的hash area,接着扫描第二张表,将行的键值做hash运算,到内存的hash表里面去探测,如果探测成功,就返回数据,否则这行就丢弃掉这个是最基本的解释,实际情况中,考虑到单个进程PGA的大小,oracle不会让进程任意的消耗OS内存,hash area是有一定限制的,所以在oracle中,hash也有三种模

Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下.相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集       Hash Join的执行计划第1个是hash表(build table),第2个探查表(probe table),一般不叫内外表,nested loop才有内外表       Hash表也就是所谓的内表,探查表所谓的外表       两者的执行计划形如:       nested loop           outer table    

<基于Oracle的sql优化>里关于哈希连接的原理介绍如下: 哈希连接(HASH JOIN)是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法. 在Oracle 7.3之前,Oracle数据库中的常用表连接方法就只有排序合并连接和嵌套循环连接这两种,但这两种表连接方法都有其明显缺陷.对于排序合并连接,如果两个表在施加了目标SQL中指定的谓词条件(如果有的话)后得到的结果集很大且需要排序的话,则这种情况下的排序合并连接的执行效率一定是很差的:而对于嵌套循环连接,如果驱动表所对

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

小结 本次课程学习了 Hive QL 基本语法和操作. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的HTML/JS页面即可: GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统.它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,能够将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL.使不熟悉mapreduce 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

# 转换# 'capitalize',# 'lower',# 'upper',# 'casefold',# 'swapcase', 大小写互换# 'title',# 'strip',# 'rstrip',# 'lstrip',# 'replace', 替换# 'maketrans', 转换# 'translate',# 增加字符到指定的长度# 'center',# 'ljust',# 'rjust',# 'zfill'# 查找字符串# 'count',# 'find', 没有返回-1# 'rfi

General logical plan 典型的 Job 逻辑执行图如上所示,经过下面四个步骤可以得到最终执行结果: 从数据源(可以是本地 file,内存数据结构, HDFS,HBase 等)读取数据创建最初的 RDD.上一章例子中的 parallelize() 相当于 createRDD(). 对 RDD 进行一系列的 transformation() 操作,每一个 transformation() 会产生一个或多个包含不同类型 T 的 RDD[T].T 可以是 Scala 里面的基本类型或数

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. 基本概念和原则 <1>  每一台host上面可以并行N个worker,每一个worker下面可以并行M个executor,task们会被分配到executor上面 去执行.Stage指的是一组并行运行的task,stage内部是不能出现shuffle的,因为shuffle的就像篱笆一样阻止了并行task的运 行,遇到shuffle就意味着到了stage的边界. <2>  CPU的c

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4一.kafka是什么? (1)kafka是一个高吞吐的分部式消息系统.(2)消息列队常见应用场景:系统之间解耦合;峰值压力缓冲;异步通信; 二.kafka特点:1.生产者消费者模型,FIFO.partition内部是FIFO的,partition之间呢不是FIFO的,当然我们可以把topic设为一个partition,这样就是严格的FIFO 2.高性能:单节点支持上千个

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,

id is ==  代码块 代码块的缓存机制 小数据池(不同代码块的缓存机制) 小数据池(驻留机制)总结 数据类型之间的转换 int bool str 三者转化是可以的. bool 可以与所有的数据类型进行转换.所有为空的数据类型转化成bool都为Fasle 0 '' [] () {} None ----> Fasle str ---> list split 分割list ---> str join list里面的元素全部都是str类型 str ----> tuple # part

01 昨日内容回顾 字典: 映射,{} 键值对的形式存储,容器型数据类型,key 唯一的,可哈希的,value任意数据类型,对象. 3.6之前无序的, 3.6之后,有序的(第一次创建字典的顺序) 特点: 存储大量的关系型数据. 查询速度快. 缺点: 占用空间比较大. 增: # 有则修改,无责增加 dic['name'] = 'alex' # 有责不变,无责增加 dic.setdeafult(key,value) 删: pop 按照key删除,返回值value popitem 删除最后一个.返回值

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用S

声明:本文摘录自<大数据日知录——架构与算法>一书. 较常见的计算模式有4类,实际应用中大部分ETL任务都可以归结为这些计算模式或者变体. 1.求和模式 a.数值求和 比如我们熟悉的单词计数,即使该模式的一个应用.求最大最小值,求平均值皆属此类. b.记录求和 非数值内容的累加,形成队列.比如将包含某个key的网页添加到一个列表当中. 2.过滤模式 不对数据进行转换,只是从大量数据中筛选. a.简单过滤 这类应用不需要对数据进行聚合(原因不复杂),所以无需reduce阶段. b.Top 10

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. Data Serialization,默认使用的是Java Serialization,这个程序员最熟悉,但是性能.空间表现都比较差.还有一个选项是Kryo Serialization,更快,压缩率也更高,但是并非支持任意类的序列化. Memory Tuning,Java对象会占用原始数据2~5倍甚至更多的空间.最好的检测对象内存消耗的办法就是创建RDD,然后放到cache里面去,然后在UI 上

  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为