Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于存储、查询和分析大规模的结构化和半结构化数据。它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，使用户能够使用类似于SQL的语法来查询和处理数据。Hive通过将查询编译为MapReduce任务来执行，从而实现高效的数据分析和处理。
Hive Map顺序是指在Hive中查询语句的执行过程。它由一系列的阶段组成，每个阶段都有特定的功能和任务。下面我们
原创
2023-10-15 10:58:01
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一、场景MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率。二、使用2.1 Hive v0.7 之前通过在查询语句中增加一个标记进行触发：SELECT /*+ MAPJOIN(smalltable)*/ smallta
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2023-08-29 00:04:54
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import java.util.*;
public class Person implements Comparable//使Person的属性具有比较性
{
private String name;
private int age;
public Person(String name,int age)//初始化构造函数
{
this.name = name;
this.age = age;
}
java map添加顺序 java map顺序存放
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2023-06-02 02:10:20
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# 实现Java顺序Map的步骤
## 简介
在Java中，Map是一种经常使用的数据结构，它可以存储键值对，并根据键来检索值。Java提供了多种实现Map的方式，其中一种是顺序Map。顺序Map是按照键的顺序进行排序的Map。本文将向你介绍如何实现Java顺序Map。
## 实现步骤
下面是实现Java顺序Map的步骤：
1. 创建一个新的顺序Map对象。
2. 添加键值对到顺序Map中。
原创
2023-10-13 11:11:02
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前面我们已经介绍了HashMap，今天我们来看看Map的另外一个子类：TreeMap前置知识首先在介绍TreeMap之前，我们先了解一些前置知识，往下看排序方式在了解排序方式之前，我们先来聊一聊什么是：有序，无序，排序有序保证插入的顺序和在容器中存储的顺序是一致的，典型代表：List无序插入的顺序和在容器中存储的顺序不一致的，典型代表：SetMap排序基于某种规则在迭代的时候输出符合规则的元素顺序
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2023-08-03 20:40:38
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需求：Map<key, value>中可以根据key， value 进行排序，由于 key 都是唯一的，可以很方便的进行比较操作，但是每个key 对应的value不是唯一的，有可能出现多个 相同的value对应key 是不一样的，所以需要采用不一样的方式。详解：Map<key, value> 的目的是用来快速访问的存储结构。通用的方法：package com.compare
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2023-05-30 15:09:53
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简介LinkedHashMap内部维护了一个双向链表，能保证元素按插入的顺序访问，也能以访问顺序访问，可以用来实现LRU缓存策略。LinkedHashMap可以看成是 LinkedList + HashMap。继承体系LinkedHashMap继承HashMap，拥有HashMap的所有特性，并且额外增加的按一定顺序访问的特性。存储结构我们知道HashMap使用（数组 + 单链表 +
一、简单介绍Map在讲解Map排序之前，我们先来稍微了解下map。map是键值对的集合接口，它的实现类主要包括：HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。其中这四者的区别如下（简单介绍）：HashMap:我们最常用的Map，它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接获取它的Value，同时它具有很快的访问速度。HashMap最多只允许
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2023-09-01 07:04:34
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1、UDTF之explode函数explode(array)将array列表里的每个元素生成一行； explode(map)将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列； 一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。explode函数单数使用 select explode(array(11,22,33)) as ite
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2023-08-18 22:35:24
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什么是MapJoin?MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。 MapJoin的原理：即在map 端进行join，其原理是broadcast join，即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作。通常情况下，要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中
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2023-08-24 18:58:37
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1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结构复杂的数据估计很难处理。小结：业务比较复杂的，
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2023-08-18 22:59:57
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map/reduce数量的多少是如何决定的？input目录下文件的大小和数量决定map任务的数量a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数
b) 假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）
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2023-05-23 14:42:04
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1. 决定map的数据的决定因素有: 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)；
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2023-06-02 21:07:58
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一、控制Hive中Map和reduce的数量
Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。
除了要控制数据量和Hive生成的Job的数量外，也要根据实际情况调节map和reduce的数量。
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2023-07-17 22:55:43
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## 实现"Hive Map"的流程
为了实现"Hive Map"，我们将按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个Hive表，用来存储地图相关的数据。
2. 导入地图数据到Hive表中。
3. 编写Hive查询语句，实现"Hive Map"功能。
4. 可选：将查询结果导出为CSV文件或在Hive中显示。
下面将逐步详细说明每个步骤以及所需的代码。
### 步骤 1: 创建Hive表
首先
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2023-08-29 06:42:34
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Hive优化一、Hive任务创建文件数优化1.1 Map端文件合并减少Map任务数量一般来说，HDFS的默认文件块大小是128M，如果在Hive执行任务时，发现Map端的任务过多，且执行时间多数不超过一分钟，建议通过参数，划分(split)文件的大小，合并小文件。如：set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInpu
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2023-09-20 06:32:51
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Hive之explodeselect explode(array_col) as new_col from table_name1.2. 用于map类型数据时的语法如下由于map是kay-value结构的，所以它在转换的时候会转换成两列，一列是kay转换而成的，一列是value转换而成的。table_name 表名map_col 为map类型的字段may_key_col, may_value_co
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2023-06-12 21:14:59
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一、控制Hive中Map和reduce的数量 Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。 除了要控制Hive生成的Job的数量，也要控制map和reduce的数量。 1、 map的数量，通常情况下和split的大小有关系，之前写的一篇blog“map和reduce的数量是
一·定义一个可以通过指定格式字符串变成map,然后通过第二个参数作为key,返回key对应的value的方法getValue 示例：name=zhangsan&age=18&habits=eatpackage programmer.homework.day07.work.complex.map;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Desc
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2023-07-12 21:43:03
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