一、相同函数差异 二、仅Hive支持 三、仅Spark支持 四、Parquet表格式相关 五、备注 一、相同函数差异1.Spark运行时用到的hash函数，与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异解决方案：SparkSQL中将hash()修改为兼容Hive的函数hive_hash() 2.Hive和SparkSQL使用grouping
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2023-07-14 12:32:27
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一、join优化 在Hive中，优化JOIN操作是提高查询性能的关键之一。JOIN操作是将两个或多个数据集中的记录基于某个共同字段进行关联的操作，它可能会消耗大量的计算资源和时间，尤其是在处理大型数据集时。优化Hive JOIN操作可以通过数据预处理、分区、数据倾斜处
Hive SQL 编译成MapReduce过程编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段： 词法、语法解析: 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 AST Tree；Antlr是一种语言识别的工具，可以用来构造领域语言。使用
Spark简介:Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的的所有优点,但不同于MapReduce得是job中间输出结果可以保存在内存中,从而不需要去读取HDFS,因此Spark能更好的适用于数据挖掘于机器学习等需要的迭代的MapReduce的算法,Spark是Scala编写,方便快速编程spark生态
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2023-10-13 22:56:20
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1.使用multi-table-insert写法对union all进行优化（1）原SQL（目标是往一个新表user_new里，插入最大值和最小值的数据）insert into table user_new
select sex, max(age) as stat, 'max' as class
from user
group by sex
union all
select sex, min(ag
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2023-08-21 09:20:43
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# Hive SQL语句优化指南
## 引言
在大数据领域，Hive是一种常用的数据仓库基础设施工具，可以处理大规模数据集并提供SQL接口。然而，随着数据规模的不断增长，Hive SQL语句的性能优化变得尤为重要。本文将向你介绍Hive SQL语句优化的步骤以及相应的代码示例，并帮助你更好地理解和应用这些优化技巧。
## 步骤概述
下面的表格展示了优化Hive SQL语句的一般步骤：
|
原创
2023-12-24 06:04:33
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# 在HiveSQL中进行调优优化
## 简介
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在HiveSQL中进行调优优化。在本文中，我将逐步介绍整个调优优化的流程，以及每一步所需的代码和操作。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个调优优化的流程。
```mermaid
journey
title 调优优化流程
section 开始
开始 --> 数据分析
原创
2024-03-05 07:44:58
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【Hive】Hive SQL的优化 文章目录【Hive】Hive SQL的优化1. Hive SQL方面的优化2. Hive配置参数方面优化3. Hadoop集群方面的优化 Hive SQL的执行，Hive的驱动器对SQL进行解析优化，从HDFS获取数据，然后转化为MapReduce，提交到Hadoop集群运行 所以Hive SQL的优化从下面三点来执行。1. Hive SQL方面的优化这方面是
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2023-07-06 21:57:07
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Hive 的SQL 运行优化 ，我们可以从以下几个方面着手 优化方向简介场景一 .去重场景问题场景二.通过一定方式去减少JOB数量场景三.合理控制并行数量场景四.控制任务中 节点 / 文件 数量场景五.排序问题场景六.通过让Map端多承担压力, 减少Reduce计算成本和数据传输成本场景七.数据倾斜问题场景八.数据裁剪问题场景九.减少IO次数场景十.JVM重用 下面我们细化的去
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2023-11-01 13:16:47
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- Hive SQL 编译成MapReduce过程 -编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：词法、语法解析: 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 AST Tree；Antlr是一种语言识别的工具
# 优化HiveSQL中的Union All操作
在Hive环境下，我们经常需要使用Union All操作来合并不同数据源的数据。但是，Union All操作在处理大数据量时可能会导致性能问题。针对这个情况，我们可以通过一些优化方法来提升Union All操作的性能。
## Union All操作简介
Union All操作是将两个或多个查询的结果集合并到一起，不去重。在Hive中，Unio
原创
2024-03-05 06:33:15
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二万字讲解HiveSQL技术原理、优化与面试（收藏版）
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2022-06-01 16:30:01
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一、前言 这篇文章的诞生很偶然，优化器大家基本都听过，感觉就是只要自己不能理解的东西，都归于mysql优化器就完事了，哈哈。但是优化器到底是什么呢，执行过程是什么样子的呢？博主是在看一篇博文的时候，看到人家开启优化器追踪sql语句，emmm，很高大上，行吧，那咱也研究研究。 &nbs
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2023-12-21 12:57:11
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JVM工作原理和特点主要是指操作系统装入JVM是通过jdk中Java.exe来完成,通过下面4步来完成JVM环境.1.创建JVM装载环境和配置2.装载JVM.dll3.初始化JV...
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2015-05-06 00:13:00
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目录(?)[+]JVM工作原理和特点主要是指操作系统装入JVM是通过jdk中Java.exe来完成,通过下面4步来完成JVM环境.1.创建JVM装载环境和配置2.装载JVM.dll3.初始化JVM.dll并挂界到JNIENV(JNI调用接口)实例4.调用JNIEnv实例装载并处理class类。在我们运行和调试Java程序的时候,经常会提到一个JVM的概念
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2021-08-01 12:57:37
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Nginx的模块与工作原理 Nginx由内核和模块组成，其中，内核的设计非常微小和简洁，完成的工作也非常简单，仅仅通过查找配置文件将客户端请求映射到一个location block（location是Nginx配置中的一个指令，用于URL匹配），而在这个location中所配置的每个指令将会启动不同
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2019-10-28 18:19:00
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```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[了解spark原理]
C[了解spark优化技巧]
D[实践]
E[总结]
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
```
在学习"spark原理和优化"这个课题之前，我们首先需要了解整个学习流程。下面是这个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
# HiveSQL中的AND和OR
在HiveSQL中，AND和OR是用来进行逻辑运算的两个关键词。它们可以帮助我们在查询数据时对多个条件进行组合，以便更精确地过滤需要的数据。
## AND运算符
AND运算符用于将多个条件组合在一起，只有当所有条件都为真时，整个条件才为真。在HiveSQL中，AND使用如下形式：
```sql
SELECT * FROM table_name WHERE
文章目录一.SQL on Hadoop二.Spark SQL1.Spark SQL前身2.Spark SQL架构3.Spark SQL运行原理三.Spark SQL API1.Dataset （Spark 1.6+）2.DataFrame （Spark 1.4+）四.Spark SQL支持的外部数据源1.Parquet文件：是一种流行的列式存储格式，以二进制存储，文件中包含数据与元数据2.Hiv
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2023-10-02 17:12:25
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1.Hadoop计算框架的特点数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业效率相对比较低，比如即使有几百万的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。sum，count，max，min等UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop在map端的汇总并优化，使数据倾斜不成问题。count（distinct），在数据量大的情况
