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- 8.hive参数的调优 1.fetch抓取 2.本地模式开启 3.表的优化 1）小表join大表 对于我们来说，尽量把小表放前面；再进一步，可以使用group by将比较小的表放在map端进行数据加载和处理。 select count(distinct s_id) from score; select count(s_id... 8.hive参数的调优 1.fetch抓取 2.本地模式开启 3.表的优化 1）小表join大表 对于我们来说，尽量把小表放前面；再进一步，可以使用group by将比较小的表放在map端进行数据加载和处理。 select count(distinct s_id) from score; select count(s_id...
- Hive将表划分为分区(partition)表和分桶(bucket)表。 分区可以让数据的部分查询变得更快，也就是说，在加载数据的时候可以指定加载某一部分数据，并不是全量的数据。 分桶表通常是在原始数据中加入一些额外的结构，这些结构可以用于高效的查询，例如，基于ID的分桶可以使得用户的查询非常的块。 分区在HDFS上的表现形式是一个目录， 分桶是一个单独的文件 分区: 细化数... Hive将表划分为分区(partition)表和分桶(bucket)表。 分区可以让数据的部分查询变得更快，也就是说，在加载数据的时候可以指定加载某一部分数据，并不是全量的数据。 分桶表通常是在原始数据中加入一些额外的结构，这些结构可以用于高效的查询，例如，基于ID的分桶可以使得用户的查询非常的块。 分区在HDFS上的表现形式是一个目录， 分桶是一个单独的文件 分区: 细化数...
- 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数： CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。 HiveInputFormat没有对小文件合并功能。 1） 参数设置 set mapred.max.split.size=112345600; set mapred.min.split.size.per.node=112345... 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数： CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。 HiveInputFormat没有对小文件合并功能。 1） 参数设置 set mapred.max.split.size=112345600; set mapred.min.split.size.per.node=112345...
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- Join原则： 1）小表Join大表， 2）大表Join大表 3)MapJoin 4)Group by 5)Count(Disthinct)去重统计 6)笛卡尔积 7)行列过滤 8)动态分区调整 9)分桶 10)分区 1）小表Join大表， 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度... Join原则： 1）小表Join大表， 2）大表Join大表 3)MapJoin 4)Group by 5)Count(Disthinct)去重统计 6)笛卡尔积 7)行列过滤 8)动态分区调整 9)分桶 10)分区 1）小表Join大表， 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度...
- 请问下sqoop是否能将oracle下某个用户的表一次性抽取迁移到hive？如果不行，使用什么样的工具或者方法可以实现？【表很多，如何导】 1、建个临时变，先把某个用户的数据抽出来 在倒出去。 2、这个要啥资料，要么select查出来存成文件，本地文件导到hive 3、 sqoop不是可以 --query指定sql吗 <meta charset="utf-8"> ... 请问下sqoop是否能将oracle下某个用户的表一次性抽取迁移到hive？如果不行，使用什么样的工具或者方法可以实现？【表很多，如何导】 1、建个临时变，先把某个用户的数据抽出来 在倒出去。 2、这个要啥资料，要么select查出来存成文件，本地文件导到hive 3、 sqoop不是可以 --query指定sql吗 <meta charset="utf-8"> ...
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- 合理设置Map数 （1）通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2）举例： a) 假设input目录下有1个文件a，大小为780M，那么hadoop会将该... 合理设置Map数 （1）通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2）举例： a) 假设input目录下有1个文件a，大小为780M，那么hadoop会将该...
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