传统的大数据技术起源于 Google 三架马车 GFS、MapReduce、Bigtable，以及其衍生的开源分布式文件系统 HDFS，分布式计算引擎 MapReduce，以及分布式数据库 HBase。最后的大数据技术与需要往往集中在超大规模数据存储、数据处理、在线查问等。在这个阶段，很多公司会抉择自建机房部署 Hadoop 的形式，大数据技术与需要集…

前言依据对用户ID、拜访日期、拜访次数的若干条数据，剖析得出每个用户的累计拜访次数，波及字符串替换、工夫函数、开窗、求和等技术。1. 如果有用户拜访数据（用户ID，拜访日期，拜访次数）userIdvisitDatevisitCountu012017/1/215u022017/1/236u032017/1/228u042017/1/203u012017/1/236u012017/2/218u022017/1/236u012…

一、批改引擎默认解决引擎是MapReduce能够批改解决引擎位Spark批改为Spark引擎后速度晋升10多倍二、参数设置2.1、启动时提醒上面须要设置 {代码…} reduce数量由以下三个参数决定，mapred.reduce.tasks(强制指定reduce的工作数量)hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce工作解决的数据量，默认为1000^3=1G）…

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简略的SQL查问性能，能够将SQL语句转换为MapReduce工作进行运行。 其长处是学习成本低，能够通过类SQL语句疾速实现简略的MapReduce统计，不用开发专门的MapReduce利用，非常适宜数据仓库的统计分析。

在最初减少 with CUBE 能够依据多维度几几组合维度来统计，能够统计某一个维度的所有数据。通常能够用 coalesce(create_date,’所有日期’) 来解决 null 的字段，以减少可读性。

在数据仓库的数据模型设计过程中，常常会遇到这样的需要：（1）数据量比拟大。（2）表中的局部字段会被update,如用户的地址，产品的形容信息，订单的状态等等。（3）须要查看某一个工夫点或者时间段的历史快照信息，比方，查看某一个订单在历史某一个工夫点的状态。（4）查看某一个用户在过来某一段时间内，更新过几次等…

本文根本涵盖了Hive日常应用的所有SQL，因为SQL太多，所以将SQL进行了如下分类：一、DDL语句（数据定义语句）： 对数据库的操作：蕴含创立、批改数据库 对数据表的操作：分为外部表及内部表，分区表和分桶表 二、DQL语句（数据查问语句）： 单表查问、关联查问 hive函数：蕴含聚合函数，条件函数，日期函数，字符串函数…

hive通过将查问划分成一个或多个MapReduce工作达到并行处理的目标。每个工作都可能具备多个mapper和reducer工作，其中至多有一些是能够并行执行的。

不懂hive中的explain，阐明hive还没入门，学会explain，可能给咱们工作中应用hive带来极大的便当！实践本节将介绍 explain 的用法及参数介绍HIVE提供了EXPLAIN命令来展现一个查问的执行打算,这个执行打算对于咱们理解底层原理，hive 调优，排查数据歪斜等很有帮忙 应用语法如下： {代码…} explain 前面能够跟以下可选…

自定义函数hive内置函数不满足业务能够应用java写自定义函数导入hiveUDF函数：大部分都是，一进一出UDAF多进一出如：聚合函数UDTF一进多出如：explodehive调优压缩压缩计划罕用的gzip,bzip2,lzo,snappy，思考的不仅是压缩后体积，而应该再联合解压和压缩的速度设置不同阶段的输入输出map，map输入到reduce时，reduce输入…