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某些 JOIN 键的数据量远高于其他键（如用户 ID 为 123 的订单占全表 50%），导致部分 Reducer 负载过重，任务执行时间显著延长。通过合理组合这些技术，可显著提升 Hive 处理大规模 JOIN 的效率。：若两表按相同键分桶且分桶数相同，可直接在 Map 端匹配桶文件，无需 Shuffle。：通过分桶将相同键的数据物理聚集，减少 JOIN 时的数据移动。按 JOIN 键的哈希值将数据分布到固定数量的桶中。高频 JOIN 操作，且 JOIN 键固定。：每个桶内的数据按 JOIN 键排序。

在处理100TB+的Hive表JOIN性能问题时，需采用分层优化策略，结合数据分布特征、存储格式和计算引擎特性。：统计JOIN键的分布频率，定位数据量异常的Key（如某用户订单量占总量50%）。：对两表按JOIN Key分桶，相同Key的数据落入同一桶，避免Shuffle。：利用Bucket Join或SMB Join消除Shuffle。：对倾斜Key添加随机后缀，分散到多个Reducer处理。：自动将小表分发到所有Mapper，避免Reduce阶段。：两表分桶且桶内数据按JOIN Key排序。

AST 是 SQL 语句的树形结构表示，由 Hive 解析器生成，反映查询的语法逻辑（如 SELECT、JOIN、WHERE 等操作的嵌套关系）。：在 CBO 基础上，进一步结合历史执行数据（如实际资源消耗）进行动态调整，属于 CBO 的增强版。：HBO 通过收集历史执行数据（如统计信息、执行计划性能）动态优化后续查询，属于。：Hive 优化器通过遍历和修改 AST，重构查询逻辑，生成更高效的计算路径。：基于统计信息估算执行计划成本（如 CPU、I/O、网络开销），选择最优方案。

结合 Hive 日志或第三方工具（如 Apache Atlas、Tez UI）分析历史任务。：将过滤条件尽可能下推到靠近数据源的子查询中，减少中间结果集。：优化器根据统计信息选择更优的 Join 顺序或聚合策略。在优化多层嵌套子查询的 Hive SQL 时，除了常见的。：Hive 通过统计信息（表大小、列基数）优化执行计划。：小表优先 Join，减少数据 Shuffle 量。：根据历史执行数据，增加 Reducer 并行度。：利用分区键过滤无关分区，减少数据扫描量。：识别未下推的谓词或未裁剪的分区。

Hive SQL 查询函数手册 | Hive SQL 教程 - 盖若

在 Apache Hive 中，UDTF（User-Defined Table Generating Functions）是一种特殊的用户定义函数。提供了多种内置的 UDTF 函数，用于处理复杂的字符串和数据结构，以及用户可以编写自定义的 UDTF。explodejson_tupleinline多个值堆叠成多行。

11、hive综合应用示例：json解析、窗口函数应用（连续登录、级联累加、topN）、拉链表应用_hive综合应用示例:json解析、窗口函数应用(连续登录、级联累加、topn)、拉链表应-优快云博客

4、hive的使用示例详解-事务表、视图、物化视图、DDL(数据库、表以及分区)管理详细操作-优快云博客本文详细介绍了Hive中的事务表、视图和物化视图的概念、使用示例及DDL操作。事务表提供了ACID语义，适用于流式数据和缓慢变化维星型模式数据仓库。视图是逻辑存在的表，物化视图是预先计算并存储数据的表，用于查询加速。此外，还涵盖了数据库和表的DDL操作，以及如何管理和查询分区。本文介绍了hive的事务表、视图、物化视图的概念以及使用示例，同时介绍了数据库、表以及分区DDL的详细操作。

explode函数：用于将数组或映射中的每个元素拆分成独立的行。关键字：用于将 UDTF 的结果与原始表中的每一行进行关联。关键字：用于确保即使 UDTF 没有生成任何行，原始表中的行也会保留在结果集中，只是 UDTF 生成的列会包含 NULL 值。

一组键值对，键必须是唯一的。函数来创建映射和结构体。多个字段组成的数据类型。假设我们有一个用户表。

按照数据的粒度顺序，数据存储单元数据被组织为：数据库 Databases数据表 Tables分区 Partitions桶或簇。

例如后面这段，可作为参考。前面的表可以被后面使用。

最近发现两个特别实用的Hive函数。preceding：向前 following：向后，这两个窗口函数可以实现滑窗求和（指定rows范围）或者指定范围内数据求和（指定range范围）

上述例子的问题很简单，完全可以用where子句完成，举这个例子只是为了展示一下with子句的用法。有一张学生表student，包括学生id，姓名，年龄，班级，分数字段。当数据来自很多张不同的表格时，

【代码】字符串函数。

自己试着在mysql里做了一遍。数据准备：表salary。

一般的，如果我们想统计频数，可以用select count(*) from table。

接口格式:double pow(double,double) decimal pow(decimal,decimal)格式:double log(double,double) decimal log(decimal,decimal)格式:double rand(bigint) decimal rand(decimal)格式:double sign(double) decimal sign(decimal)格式:double exp(double) decimal exp(decimal)

函数名称:concat用途:连接字符串格式:string concat(string,string)

(dt),(dt, lead_pro_name),(dt, lead_city_name)，这里加了三种情况，分别表示的是每天全国维度，每天省份维度，每天城市维度，如果再加(dt, lead_pro_name，lead_city_name)，这个就是和(dt, lead_city_name)一样的情况了，会造成重复，所以写的时候先考虑清楚，是需要将哪几种维度的放在一起。同时产生全国， 省份，城市，区县维度的数据，注意grouping sets里的（）为全国维度的数据。

是CUBE的子集，可以实现这样的过程：总的UV->月的UV->月天的UV，没有重复，但是注意grouping__id缺少了2；不同维度都可以统计到，但是到天的维度有两次出现，如果只想保留天的维度的一种明情况，可以在最外面过滤到；数据源：wjda_dev.cookie_cookie5。总的UV->月的UV->天的UV->月天的UV。月天的UV->月的UV->天的UV。月的UV->天的UV->月天的UV。

【代码】Hive:取每个用户前两次购买日期。

注意参数的顺序，一般第一个参数是列名，第二个参数是具体的某些字符等，判断返回1或者0，返回1时表示后一个参数包含在前一个参数里面。常用于对字符串的处理，主要是判断。第一段返回1，第二段返回0。，比如处理时间格式、文本等。常用于对字符串的处理--

综上可见，在单个表有null值时，null对求和没有产生影响；分组没有消失，且id为5的分组求和结果仍为null。结论：总体来说，有null值时对数据求和一般无影响。表2：id_value_test。表1：id_test。

select cast(date_format('$[YYYY-MM-DD - 1D]', 'u') as int)判断当前时间是几点：select substr(from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'),12,2)多个文件名同列名去重：select count( distinct case when t1.user_id is not null.

decimal(18,4)中的“18”指的是整数部分加小数部分的总长度，也即插入的数字整数部分不能超过“18-4”即14位，否则不能成功插入，会报超出范围的错误。“4”表示小数部分的位数，如果插入的值未指定小数部分或者小数部分不足两位则会自动补到4位小数，若插入的值小数部分超过了4位则会发生截断，截取前4位小数。

get_json_object(string json_string, string path)说明： 第一个参数填写json对象变量，第二个参数使用$表示json变量标识，然后用 . 或 [] 读取对象或数组；如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。每次只能返回一个数据项。举例： data 为 test表中的字段，数据结构如下： data ={ "store":...【Hive】解析json（get_json_object）_喜东东的博客-优快云博客。

Hive 提供了多重排序语句，我们这里对这几种排序方法做一解析，并进行测试编排如下: 试验场景 Hive 中的 ORDER BY 与其不足 Hive 中的 SORT BY，DISTRIBUTE BY Hive 中的CLUSTER BY 与其不足 完成相同功能的Job 执行时长对比实验场景：我们创建了一个按天分区的分区...区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；一、Hive的和RDMBS的区别：二、Hive中数据倾斜问题： 1、数据倾斜的原因：（1）、key分布不均匀。

本文主要介绍数据扩充的思路，比如我们在实际分析中给数据表添加字段：近7天销量，常规思路即sum([sale_cnt]) over(partition by [sku_id] order by [ord_date] asc rows 6 preceding)。--- 解决办法：以sku维表作为主表，根据销售考核周期给每个sku定相同的最小出现日期和最大出现日期，比如：min_date统一等于。--- 解决办法：以销售事实表作为主表，求出每个sku出现的最大日期，并在最大日期的基础上+6d，然后再进行扩充；

字段说明：stu_id，class_id都是唯一不重复的，class_score字段的内容是maping类型，如{"语文":"80","数学":"90","英语":"95"}，现需取出第1个班语文成绩前10名学生及各自的语文成绩。最近遇到的一个问题，例如：有一张表A，表头是stu_id，class_id，class_score。

lateral view explode(array)：将某列字段切分成多列，其他字段均不变。这在需要同时获取元素及其在数组或映射中位置的情况下非常有用。lateral view posexplode(array)：和上面一样行转列，但是增加了顺序。explode(array)：将一行数组转成多列，只支持单个字段的行转列。不仅能够将数组或映射中的每个元素拆分成独立的行，还能为每个生成的行添加一个。是 Apache Hive 中的一个内置函数，它扩展了。如果只对一个字段转换，那么其他字段不变。