前言Hive是构建在Hadoop上的数据仓库软件框架，支持使用SQL来读，写和管理大规模数据集合。Hive入门非常简单，功能非常强大，所以非常流行。通常来说，Hive只支持数据查询和加载，但后面的版本也支持了插入，更新和删除以及流式api。Ｈive具有目前Hadoop上最丰富最全的SQL语法，也拥有最慢最稳定的执行。是目前Hadoop上几乎标准的ETL和数据仓库工具。Hive这个特点与其它AdHo
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2023-07-12 21:30:23
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1.什么是hive？Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上1.2 Hive的优缺点优点： 1)操作接
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2023-07-14 12:50:03
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1. HIVE 优点简单，容易上手提供了类sql查询语言HQL。为超大数据集设计的计算扩展能力MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统。统一的元数据管理可与Pig、Presto等共享。
2. HIVE 缺点Hive的HQL表达的能力有限迭代式算法无法表达（比如pagerank，不支持循环）。有些复杂运算用HQL不易表达。Hive效率较低Hive自动生成MapReduce作业，
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2023-07-14 11:26:30
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Hive与HadoopHive是完全运行在hadoop之上的一个数据分析工具，可以看作是hadoop的一个自然延伸。具备强大的数据分析能力，在对标准SQL保持高度兼容的基础上，提供了大量增强功能和插件机制。优点：非常成熟稳定，部署方便，语法类似sql，不必再写mapreduce程序，学习成本低，适合做ETL（来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load
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2023-11-06 12:26:21
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说出来有点丢人，做sqlserver应用系统近一年，竟然没有使用过存储过程，现在就好好的梳理一下对应知识，慢慢让其加入到我的项目中去吧。 存储过程的优点：1、运行效率高，提供了在服务器端快速执行sql语句的有效途径。2、存储过程降低了客户机和服务器之间的通信量。3、方便实施企业规则。 (1)创建存储过程 ①创建一个存储过程，查看00005号课程的选
优点：1. 允许模块化程序设计。2.可维护性高，只需创建存储过程一次并将其存储在数据库中，以后即可在程序中调用该过程任意次。存储过程可独立于程序源代码而单独修改，而不需要更改、测试以及重新部署程序集。3.运行速度快。存储过程将比T-SQL批代码的执行要快。存储过程是被编译后存放在数据库服务器的过程高速缓存中，当使用时，服务器不必再重新分析和编译它们。 4. 减少网络流量，在网络
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2023-08-11 08:32:35
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# SQL Server的优点及应用
SQL Server是由微软开发的一种关系数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于商业和企业环境中。其强大的功能、灵活的建模能力和可靠的安全性使其成为数据处理和分析的首选工具。本文将探讨SQL Server的一些主要优点，并通过代码示例和可视化工具帮助更好地理解这些特性。
## 1. 高性能与可扩展性
SQL Server能够处理大量的数据和用户请求，并
戳破|hiveonspark调优点浪尖浪尖聊大数据微信交流群里有人问浪尖hiveonspark如何调优，当时浪尖时间忙没时间回答，这里就给出一篇文章详细聊聊。强调一下资源设置调优，这个强经验性质的，这里给出的数值比例仅供参考。hiveonspark性能远比hiveonmr要好，而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hiveonspark。udf函数也是全部支持。本文主要是想讲h
原创
2021-03-16 09:01:59
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戳破|hiveonspark调优点浪尖浪尖聊大数据hiveonspark性能远比hiveonmr要好，而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hiveonspark。udf函数也是全部支持。本文主要是想讲hiveonspark在运行于yarn模式的情况下如何调优。下文举例讲解的yarn节点机器配置，假设有32核，120GB内存。yarn配置yarn.nodemanager.res
原创
2021-03-18 19:46:26
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浪尖今天一路好跑，手机丢了，幸亏遇到好人！心存善意，会遇好人！hive on spark 性能远比hive on mr 要好，而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hive on spark。udf函数也是全部支持。
本文主要是想讲hive on spark 在运行于yarn模式的情况下如何调优。
下文举例讲解的yarn节点机器配置，假设有32核，120GB内存。
yarn配置
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2021-06-11 23:43:20
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hive on spark调优主要分三个大的方面：spark 调优，hive 调优，yarn调优。
原创
2021-07-23 17:32:58
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hive on spark调优主要分三个大的方面：spark 调优，hive 调优，yarn调优。
原创
2021-07-23 18:36:45
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## Hive Bucket 表的优点
在Hive中，Bucket表是一种数据分区方式，可以将表中的数据划分为多个桶，这样可以提高数据查询的性能以及降低查询时的数据扫描量。本文将介绍Hive Bucket表的优点，并通过代码示例来展示如何创建和使用Bucket表。
### 1. 提高查询性能
Hive Bucket表可以提高查询性能的主要原因是可以根据桶的数量和桶内数据的排序信息来进行数据查
Hive：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表，并提供类SQL查询功能 数据存储在HDFS，底层的实现是MapReduce，spark等，运行在Yarn上。 优点： （1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能
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2023-08-05 19:45:23
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戳破|hiveonspark调优点浪尖浪尖聊大数据浪尖今天一路好跑，手机丢了，幸亏遇到好人！心存善意，会遇好人！hiveonspark性能远比hiveonmr要好，而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hiveonspark。udf函数也是全部支持。本文主要是想讲hiveonspark在运行于yarn模式的情况下如何调优。下文举例讲解的yarn节点机器配置，假设有32核，120
原创
2021-03-15 11:36:48
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# Hive中创建临时表的优点
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能与你分享在Hive中创建临时表的相关知识。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL-like的查询语言HiveQL，使得用户可以方便地进行数据查询、分析和处理。在Hive中，临时表是一种非常有用的功能，它可以帮助我们更好地管理数据和提高查询效率。
## 临时表的优点
1. **隔离性**：临时表的数据不会
# Hive 分区表的优点与应用
在大数据处理的领域，Apache Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，常常被用来进行数据的查询和分析。Hive的分区表是其重要特性之一，它通过将数据分成多个分区，极大地提高了数据处理的效率。本文将详细介绍Hive分区表的优点，结合代码示例来深入理解这一概念。
## 什么是Hive分区表？
分区表是Hive中的一种表，它使用分区字段将表的数据物理划
create materialized view [view_name]
refresh [fast|complete|force]
[
on [commit|demand] |
start with (start_time) next (next_time)
]
as{创建物化视图用的查询语句} 以上是Oracle创建物化视图（Materialized View,以下简称MV）时的常
1.textfileHive数据表的默认格式，磁盘开销大，数据解析开销大存储方式：行存储压缩方式：使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩，压缩后的文件不支持split但在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。--创建数据表：
create table if not exists textfile_table(
si
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2023-07-14 11:54:08
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一、hive的概念为什么有Hive Hive最初由FaceBook研发出来。由于每天产生的数据量大，使用MapReduce处理的效率比较低，而MapReduce的学习成本比较高，且类SQL的方法，工作效率比较高。Hive的入门简单。Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库。可以通过类SQL的方式来对数据进行读、写等管理的功能。 Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结
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2023-08-30 11:45:26
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