hive中的使用技巧与踩坑

最新推荐文章于 2025-12-09 19:47:14 发布
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本文详细介绍了Hive中如何进行多行多列的数据转换操作，通过实例讲解了行列转换、聚合函数的应用，以及如何利用Hive的SQL语句解决复杂的数据处理问题，适合大数据处理初学者及进阶者参考。
大数据场景下 Hive 的资源管理策略
AI架构师小马
09-22 966
在大数据场景下，Hive作为“数据仓库瑞士军刀”，支撑着PB级数据的ETL、分析与查询。一个大查询占满集群资源，导致其他任务“排队等死”；小任务申请了大资源，集群利用率常年低于30%；任务频繁OOM（内存溢出），但调大内存后又出现资源浪费；重要业务的实时任务被离线任务挤兑，SLA（服务级别协议）无法保障。这些问题的根源，不是Hive不够强，而是资源管理策略没跟上。理解Hive与YARN/K8s的资源交互机制；学会用队列分级、动态资源分配解决资源争抢；
阿里云MaxCompute SQL与Apache Hive区别面面观
大模型大数据攻城狮的专栏
07-11 958
MaxCompute（原名ODPS）是阿里云的明星产品，专为PB级数据分析打造，号称“零运维、开箱即用”。Hive则是Hadoop生态的元老，靠着HQL（Hive Query Language）让无数开发者用SQL操作HDFS上的数据。表面上看，它们都是“SQL友好”的数据仓库，但内核的差异决定了它们的适用场景和性能表现。接下来，我们会从架构设计、SQL语法、执行引擎、源码调用流程到类结构，逐一揭开它们的面纱。要搞清楚MaxCompute和Hive的区别，先得从它们的“骨架”——系统架构说起。Hive诞生于
Hive2.0函数大全(中文版)
weixin_30740295的博客
06-26 1823
摘要 Hive内部提供了很多函数给开发者使用，包括数学函数，类型转换函数，条件函数，字符函数，聚合函数，表生成函数等等，这些函数都统称为内置函数。 目录 数学函数 集合函数 类型转换函数 日期函数 条件函数 字符函数 聚合函数 表生成函数 数学函数 Return Type ...
hive使用中踩的一些坑
somTian的博客
06-30 2308
hive使用过程中遇到的一些问题和解决方法
【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧
志在创建优质博客、通俗易懂、助力大家提高学习效率！
08-10 1274
在大数据处理中，经常需要将数据从临时存储转换到持久化存储中。PySpark提供了丰富的API，允许用户轻松地创建Hive表，并将数据从DataFrame或临时表写入。本文将介绍如何使用PySpark创建Hive表，添加列注释，并从临时表中导入数据。本文介绍了如何使用PySpark创建Hive表，为列添加注释，并从临时表中导入数据。通过示例代码，我们展示了创建表、定义数据类型和注释、以及数据导入的完整流程。希望这篇博客能够帮助您更好地理解PySpark与Hive的集成，并应用于实际的数据存储和管理任务中。
大数据领域Hive与Spark的结合使用案例
最新发布
AI智能探索者的博客
12-09 1076
我是小夏，一名专注于大数据分析与实时计算的工程师，曾参与多个电商和金融项目的大数据架构设计。擅长用通俗易懂的语言讲解复杂技术，公众号“大数据夏说”分享更多实战经验。
HIVE SQL 代码优化总结(容易踩坑的地方)
lingan_Hong的博客
07-14 2440
hive的出现降低了Hadoop的使用门槛，但是同时由于代码的编写不规范导致出现数据倾斜、高IO、笛卡尔积、运行耗时长等问题，所以要对HQL进行优化。
Hadoop集群搭建到Hive部署：3天踩坑实录与心得体会
2403_89768603的博客
12-01 778
作为大数据初学者，我曾以为 Hadoop 集群搭建只是 “跟着教程复制命令”，直到亲手操作才发现：环境变量配置差一个符号就报错、DataNode 起不来查日志到凌晨、Hive 连不上 MySQL 反复试错... 这篇文章会复盘我从 0 搭建 3 节点 Hadoop 集群 + 部署 Hive 数据仓库的全过程，分享那些教程没说透的坑、实用排查技巧，以及对大数据生态的新认知。后来创建外部表时，加上。这样删除外部表时，只会删除元数据，HDFS 里的原始数据还在，更符合实际业务场景（避免误删数据）。
【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧
志在创建优质博客、通俗易懂、助力大家提高学习效率！
08-10 795
在Hive中管理表结构是一项常见任务，尤其是在数据仓库环境中。使用PySpark，我们可以方便地对Hive表进行操作，包括增加新列和为列添加注释。这些操作有助于优化数据模型和提高数据的可读性。通过PySpark，我们可以方便地对Hive表进行结构调整，包括增加新列和为列添加注释。这些操作有助于维护数据的组织结构和提高数据的可用性。本博客提供了如何使用PySpark执行这些操作的示例，希望能够帮助您更好地管理和优化您的Hive表结构。
hive 中 delete与update操作
08-07
最后生成的延伸问题要有连贯性：从功能确认（是否支持）到使用技巧（如何优化），再到替代方案（拉链表对比），形成完整知识链。特别是ORC索引那个问题，既能衔接之前分区优化的讨论，又能深化本次事务机制的讲解。...
hive中decimal
07-30
嗯，用户需要了解Hive中decimal类型的使用指南。根据之前的引用内容，我已经掌握了decimal类型的基本概念和版本差异，现在需要系统性地整理使用要点。 用户可能正在处理财务数据或精确计算场景，因为decimal通常...
tf.nn.softmax参数详解以及作用
dovert的博客
08-09 5480
tf.nn.softmax参数详解以及作用 tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None) logits：一个非空的Tensor。必须是下列类型之一：half， float32，float64 axis：将在其上执行维度softmax。默认值为-1，表示最后一个维度 name：操作的名称(可选) dim：axis的已弃用的别名 返回：一个Tensor，与logits具有相同的类型和shape 通过Softmax回归，将logistic的预测二分类的概
最全企业级数仓建设迭代版
dovert的博客
11-14 1497
一 什么是数据仓库 1.1 数据仓库概念 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 1.2 数据仓库特点 1.2.1面向主题 普通的操作型数据库主要面向事务性处理，而数据仓库中的所有数据一般按照主题进行划分。主题是对业务数据的一种抽象，是从较高层次上对信息系统中的数据进行归纳和整理。 面向主题的数据可以划分成两部分----根据原系统业务数据的特点进行主题的抽取和确定
关于数据仓库的17个重要概念解读
dovert的博客
11-01 824
1、什么是数据仓库？ 权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理； 2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。 分别是：数据仓库技术、Hadoop。 2、数据仓库和数据库的区别？ 从目标、用途、设计来说。 1）数据库是面向事务处理的，数据
tensorflow 中tf.concat()用法
dovert的博客
08-01 803
concat()是将tensor沿着指定维度连接起来。其中tensorflow1.3版中是这样定义的： concat(values,axis,name='concat') 一、对于2维来说，0表示行，1表示列 t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.concat([t1, t2], 0) )) 结果为：[[1, 2...
python(1):tf.transpose函数
dovert的博客
08-01 764
tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose') a是一个张量（Tensor），实际上就是一个数组。 perm是a置换的维度 name是操作的名称 最后返回一个转置的张量 图像处理时数据集中存储数据的形式为：[channel,image_height,image_width]，在intel GPU加速的情况下，因为GPU对于图像的处理比较多，希望在访问同一个channel的像素是连续的，一般存储选用NCHW【参考链接：NCHW和NHWC】。而在te
tf.layers.dense()的用法
dovert的博客
08-01 688
dense ：全连接层 相当于添加一个层 函数如下： tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, ##卷积核的初始化器 bias_initializer=tf.zeros_initializer(), ##偏置项的初始化器，默认初始化为0 kernel_regularizer=None, ...
建设指标体系
dovert的博客
11-06 669
快手如何搭建一个好的数据指标体系？ 一个好的数据指标体系可以助力业务快速的解构业务、理解业务、发现业务问题，快速定位原因，并且找到最合适的解决方案。因此学习搭建一个好的数据指标体系是数据助力业务决策的灵魂。 本文会从四个方向来进行相对应的展开和论述：首先我们来看下，为什么需要一个好的数据指标体系，好的数据指标体系和大家日常看见的这些数据指标到底有什么区别？然后看下，到底什么是一个好的数据指标体系，它的基准是什么？在有了目标和基准之后，我们会聊聊如何进行一个好的数据指标体系的建设；最后，会做一个简单的回顾，以
python的zip()函数
dovert的博客
07-24 598
zip()函数用于将可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象。 如果各个可迭代对象的元素个数不一致，则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同。 利用 * 号操作符，与zip相反，进行解压。 zip() 函数语法： 1 zip(iterable1,iterable2, ...) 参数说明： iterable -- 一个或多个可迭代对象（字符串、列表、元祖、字典） import pandas as pd ...
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