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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一、 控制hive任务中的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.&
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2023-07-12 21:42:47
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Hive 是基于 Hadoop的一个数据仓库工具，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 sq l语句转换为 MapReduce 任务进行运行。当运行一个 hql 语句的时候，map 数是如何计算出来的呢？有哪些方法可以调整 map 数呢？本文测试集群版本：cdh-4.3.0 。hive 默认的 input format在 cdh-4.3.0 的 hive
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2023-09-13 16:57:59
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目录# 集合函数 Collection Functions# 日期函数 Date Functions# 条件函数 Conditional Functions# 相关文章# 集合函数 Collection Functions ## size(Map<K.V>)返回结果：返回Map中的元素个数返回类型：int* select size(str_to_map('k1: v
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2023-07-12 21:43:23
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笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。本文简单介绍一下两种join的原理和机制。1 Hive Common Join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shu
如何合并小文件，减少map数？
假设一个
SQL
任务：
Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’;
该任务的
inputdir /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt
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2023-07-20 19:18:54
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# 使用Map类型在Hive中存储数据
## 介绍
在Hive中，Map类型可以用于存储键值对类型的数据。Map类型通常用于表示具有复杂结构的数据，例如嵌套的JSON对象或XML数据。本文将介绍如何在Hive中使用Map类型，包括创建表格、插入数据和查询数据。
## 流程概述
下表展示了使用Map类型在Hive中存储数据的主要步骤。在接下来的部分中，我们将逐步解释每个步骤以及所需的代码。
原创
2023-08-20 06:42:24
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## 什么是Hive中的Map
在Hive中，Map是一种数据结构，它可以存储键值对关系。每个键都是唯一的，并且与一个特定的值相关联。这种数据结构在Hive中非常常见，并且被广泛用于数据处理和分析中。
在Hive中，Map可以通过一种特殊的语法来定义和使用。这种语法使得开发人员能够方便地处理复杂的数据结构，并进行高效的数据操作。
## Hive中Map的定义
在Hive中，我们可以使用`M
今天遇到一个Hive的问题，如下hive sql：select f.a,f.b from A t join B f on ( f.a=t.a and f.ftime=20110802) 该语句中B表有30亿行记录，A表只有100行记录，而且B表中数据倾斜特别严重，有一个key上有15亿行记录，在运行过程中特别的慢，而且在reduece的过程中遇有内存不够而报错。为了
# Hive中map函数实现
## 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以用于处理大规模数据集。在Hive中，我们可以使用MapReduce模型来执行数据处理操作。而map函数是MapReduce中的一部分，它用于处理输入数据，并产生中间结果。在本文中，我将向你介绍如何在Hive中实现map函数。
## 整体流程
在使用Hive中的map函数之前，我们首先需要了解整个流程
原创
2023-09-15 00:31:45
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1. explode函数先说一说explode函数吧。Explode()函数是Hive的内置函数，也有人将其称为炸裂函数，此函数将array或map作为输入，按行输出array或map中的元素，可搭配lateral view使用。举两个简单例子。select(explode(array('1','2','3'))) 当explode函数的输入是array时，array中的每个元素都单独输
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2023-09-08 13:10:14
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1、Hive系统内置函数1.1、数值计算函数1、取整函数: round语法: round(double a)返回值: BIGINT说明: 返回double类型的整数值部分 (遵循四舍五入)hive> select round(3.1415926) from tableName;3hive> select round(3.5) from tableName;4hive> creat
HIVE中map类型操作前言今天写了一下hive中map类型字段，如何在原有基础上在增加新的值。1.建表代码如下（示例）：create table aa_test(
name string,
age int,
source map<string,string>
)
ROW FORMAT DELIMITED fields terminated by '\t'
collection ite
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2023-08-15 22:26:56
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一、控制hive任务中的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会将该文件a分隔
map和reduce 个数的设定 （Hive优化）经典 一、 1. 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.
一、 控制hive任务中的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
Hive表结构分区表多字段分区：需要使用多个字段来进行分区，那么此时字段之间会构成多层目录，前一个字段形成的目录会包含后一个字段形成的目录，从而形成多级分类的效果。例如商品的大类-小类-子类， 省市县、年级班级等案例原始数据1 1 bob
1 1 amy
1 1 alex
1 2 david
1 2 cindy
1 2 bruce
1 3 balley
1 3 danniel
1 3 grace
文章目录一 函数1 系统内置函数1．查看系统自带的函数2．显示自带的函数的用法3．详细显示自带的函数的用法2 自定义函数1）Hive 自带函数，2）自定义前提3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：** 一进一出聚集函数，多进一出一进多出4）官方文档地址5）编程步骤：6）注意事项3 自定义UDF函数1．创建一个Maven工程Hive2．导入依赖 https://mvnrepository.com
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2023-07-20 19:23:51
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1. Join如何运行首先，让我们讨论一下 Join 如何在Hive中运行。Common Join 操作如图1所示被编译为 MapReduce 任务。Common Join 任务涉及 Map 阶段和 Reduce 阶段。Mapper 从连接表中读取数据并将连接的 key 和连接的 value 键值对输出到中间文件中。Hadoop 在所谓的 shuffle 阶段对这些键值对进行排序和合并。Reduc
hql语句转mapreduce整个编译过程分为六个阶段：（参考美团技术团队）1. Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树ASTTree2. 遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock3.&nb
