离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，而对于大数据量来说，count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢，以下是调优的方式。解决方案一：groupby替代原sql如下：#=====7日、14日的app点击的用户数（user_id去重统计）selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'the

目录一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件1.3Hive数据模型（DataModel）1.3.1Databases1.3.2Tables1.3.3Partitions1.3.4Buckets

目录一、Hive分区表1.1分区表的概念1.2分区表的创建1.3分区表数据加载及查询1.3.1静态分区1.3.2动态分区1.4分区表的本质及使用1.5分区表的注意事项1.6多重分区表二、Hive分桶表2.1

目录0问题现象1问题解决解决方案一：调整动态分区数方案一弊端：小文件剧增解决方案二：distributeby方案二弊端：数据倾斜解决方案三：distributeby命令2思考3小结0问题现象现象：报错errorr如下：[Error20004]:Fatalerroroccurredwhennodetriedtocreatetoomanydynamicpartitions.Themaximumnumb

目录一、前言二、hive普通表查询原理2.1操作演示说明2.1.1创建一张表，并加载数据2.1.2统计3月24号的登录人数2.1.3查询原理过程总结2.2普通表结构带来的问题三、hive分区表设计3.1

前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?

配置hiveonspark1、上传Spark纯净版jar包到HDFS：hdfsdfs-mkdir/spark-jarshdfsdfs-put/opt/spark/jars/*/spark-jars2、修改

常规配置配置完，开启hadoop，开启spark（如果在hdfs上上传了纯净版的spark则不需要开启），开启hive注：当前节点一定要是namenode的active节点，因为hadoop长时间不用namenode

一Java环境部署：1.1官网下载jdkJava下载官网https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.html1.12

前言本篇文章主要整理hive-3.1.2版本的企业调优经验，有误请指出~一、性能评估和优化1.1Explain查询计划使用explain命令可以分析查询计划，查看计划中的资源消耗情况，定位潜在的性能问题

参考链接(https://www.codersrc.com/archives/6732

这里以pip安装为例，python安装建议anaconda，下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64

个人想法，有错请指出怎么让sqoop流程化1.首先创造配置表和任务表tb_configidjdbc_urluserpass_wordcolumnstablehive_tableis_incremental1jdbc

http://www.cppblog.com/tx7do/archive/2013/01/11

chrome-mac.zip时访问超时，日志如下[2022-09-05T11:57:55.901+08:00][WARN][plugins.screenshotting.chromium]Browserarchivefordarwin

2)由于数据类型不一致，导致的转换问题，导致的数据倾斜场景说明：用户表中user_id字段为int，log表中user_id为既有string也有int的类型。当按照两个表的user_id进行join操作的时候，默认的hash操作会按照int类型的id进行分配，这样就会导致所有的string类型的id就被分到同一个reducer当中。解决方案：将INT类型id,转换为STRING类型的id.SEL

转自：第四届智运会官网http://www.imsa.cn/archives/75194四智会主题口号：四智会主题口号释义：在儒家的道德规范体系中“智”是最基本最重要的德目之一，东方的儒雅智慧绵延不息，

不要跟原先的一块，要不然不生效；mimeType代表支持分享的类型：{".3gp","video/3gpp"},{".apk","application/vnd.android.package-archive

1.Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题1）倾斜原因：map输出数据按keyHash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce上的数据量差异过大

sethive.merge.mapfiles=true;sethive.merge.mapredfiles=true;sethive.merge.size.per.task=256000000;sethive.merge.smallfiles.avgsize

文章目录一、直接建表二、查询建表三、like建表一、直接建表CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS]employee_external(//EXTERNAL关键字添加为外部表namestring,work_placeARRAY,sex_ageSTRUCT,skills_scoreMAP,depart_titleMAP>)COMMENT'Thisisanexternalt

文章目录一、Loaddata二、insert三、IMPORT/EXPORT一、Loaddata语法为LOADDATA[LOCAL]INPATH'filepath'[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)]local关键字：有，表示从本地文件系统中导入没有，表示从HDFS文件系统中导入，这里是文件的

NPOI官网https://archive.codeplex.com/?

HiveSerde序列化与反序列化hiveSerde官方文档RegEx基于正则的匹配CREATETABLEapachelog(hostSTRING,identitySTRING,userSTRING,timeSTRING

文章转载自：http://blog.csdn.net/mango_song/article/details/125621371.概述一个文本f1.txt的格式如下：[plain]viewplaincopyprint?1tom2jame3mango它的第一列是id,第二列是name，第一列和第二列间通过不固定长度的空白(如空格制表符等)分割；我们希望创建一个user表，能够识别f1.txt，通过创建

#MySQL数据库多种安装方式数据库官网下载地址https://downloads.mysql.com/archives/community/##一linux系统###1.1源码安装数据库（自定义安装目录

动态分区插入数据，会产生大量小文件2.数据源本来就含有大量小文件3.数据增量导入，如Sqoop数据导入，增量insert导入数据等4.分桶表（主要是切分文件，容易产生小文件问题）1.2.3都是数据导入的问题：hive

目录1.语法2.使用场景select语句chainingCTEs链式union语句insertinto语句createtableas语句前言CommonTableExpressions（CTE）：公共表达式是一个临时的结果集，该结果集是从with子句中指定的查询派生而来的，紧跟在select或insert关键字之前。CTE可以在select，insert，createtableasselect等语

前言Hive-3.1.2版本支持6种join语法。

Hive中的排序通常涉及到orderby、sortby、distributeby、clusterby一、语法selectcolumn1,column2,...fromtable[where条件][groupbycolumn

小文件的预防3.1.1减少Map数量3.1.2减少Reduce的数量3.2已存在的小文件合并3.2.1方式一：insertoverwrite(推荐)3.2.2方式二：concatenate3.2.3方式三：使用hive

1http://security.ubuntu.com/ubuntuxenial-security/mainamd64curlamd647.47.0-1ubuntu2.18暂时不能解析域名“cn.archive.ubuntu.com

Anaconda下载及安装1.进入官网：FreeDownload|Anaconda，点击Download进行下载但是官网下载可能有点慢，可以通过国内镜像进行下载：Indexof/anaconda/archive

har2case我们先来了解一下另一个项目har2case他的工作原理就是将当前主流的抓包工具和浏览器都支持将抓取得到的数据包导出为标准通用的HAR格式（HTTPArchive），然后HttpRunner

例如Archive十年全集有超过20000张经典广告。大多数人是怎么学的呢？他们多半用喜鹊的方法，见到什么

用户可以在Sqoop的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到Hadoop与其相关的系统(如HBase和Hive)中；同时也可以把数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里。

6.如果想要选择其他版本，我们可以点击上方的Archives，

来自:http://udoo.51.net/mt/archives/000010.htmlThedroolsengineusesamodifiedformoftheRetealgorithmcalledtheRete-OOalgorithm.InternallyitoperatesusingthesameconceptsandmethodsasForgy'soriginalbutaddssomen

last_day获取每个月最后一天selectlast_day('2020-10-01')2020-10-31SELECTlast_day('2003-03-1501:22:33')2003-03-31

第一种，在bash中直接通过hive-e命令，并用>输出流把执行结果输出到制定文件hive-e"select*fromtest.hour_rate2whereyear='2019'">/tmp/output

找不到都是返回0字符串查找函数:instr语法:instr(stringstr,stringsubstr)返回值:int说明:返回字符串substr在str中首次出现的位置举例:hive>selectinstr

http://blog.csdn.net/sodme/archive/2005/07/10/419359.aspx本文作者：sodme本文出处：http://blog.csdn.net/sodme声明：

原文http://powman.org/archives/category/teo/cppBOOST::ASIO为我们提供了两种I/O机制，分别是同步和异步。

可以看到对application/vnd.android.package-archive这个mime的处理，还有android.intent.action.INSTALL_PACKAGE这个action

ImpalaDaemon2.Statestore3.Catalog四、Impala查询流程1.发起查询2.生成执行计划3.分配任务4.交换中间数据5.汇集结果6.返回结果总结参考链接一、背景和起源现有的大数据查询分析工具Hive

Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。

单细胞分析的经典包——Seurat包有自己的官方教程，跟着教程过一遍可以get大致过程（https://satijalab.org/seurat/archive/v3.1/pbmc3k_tutorial.html

一、Hive底层执行架构1.1Hive底层架构1）用户接口：ClientCLI（command-lineinterface）、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

一、explain查询计划概述explain将HiveSQL语句的实现步骤、依赖关系进行解析，帮助用户理解一条HQL语句在底层是如何实现数据的查询及处理，通过分析执行计划来达到Hive调优，数据倾斜排查等目的

安装首先去官网下载，地址是这个我选择的是Windows(x86,64-bit),ZIPArchive。解压到一个目录，然后按照下面的命令执行cd/d/mysql-8.2.0-winx64/bin.