Hadoop 上处理join和group比较快但是逐条处理反而比较慢

最新推荐文章于 2021-12-27 21:10:13 发布
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博客提及在Hadoop环境下进行join处理，Hadoop是大数据开发常用工具，join操作在数据处理中较为关键，能实现不同数据集的关联整合，以满足数据分析等需求。
发现在hadoop环境下，处理join
大数据领域如何运用ClickHouse处理复杂查询
AI天才研究院
05-04 1119
随着企业数字化转型加速，数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），业务场景对复杂查询的需求（如用户行为分析、实时风控、多维报表）变得更加频繁。传统OLTP数据库（如MySQL）和基于MapReduce的批处理框架（如Hive）在处理高并发、多维度、深层次聚合查询时，面临响应慢、资源消耗大等问题。本文聚焦ClickHouse在大数据复杂查询场景中的应用，覆盖原理解析、优化策略、实战案例及未来趋势，帮助读者掌握ClickHouse处理复杂查询的核心能力。核心概念。
大数据学习路线图：从入门到精通的完整指南
最新发布
AI天才研究院
09-17 1156
学了这么多技术，最终的目标是找到一份好工作。这部分我会帮你理清大数据的职业路径，以及求职的“避坑指南”。我是Jack，一名资深大数据工程师，拥有5年大数据开发经验，曾参与过电商、金融行业的大数据项目（比如某电商平台的实时推荐系统、某银行的风险预测模型）。我热爱分享技术，希望通过这篇文章帮助更多人进入大数据领域。如果你有问题，可以在评论区留言，我会尽量回复。行动号召：现在就开始你的大数据学习之旅——先学Python的Pandas库，做一个“电商数据清洗”的小项目，然后再学SQL和Hadoop。
苹果6sp内存可以扩展吗_手机自带内存和扩展内存一样吗？哪个更好？
weixin_39603217的博客
12-08 1674
本文作者：爱折腾的老狐狸 前个月，无意中看到某手机的营销文案，运存4GB，总内存可达256GB。明眼人自然可以看到，这不过是通过TF卡扩展内存得到总256GB。因为还没有见过那个机器用4+256的组合的，常见都是4+32，4+64，4+128而已。除却苹果以及部分高端机型以外，不少手机还是可以通过TF卡扩展内存的。大家都知道，运存相当于手机的内存，内存相当于手机的硬盘，可以说手机运行的应用基本上都...
hive 中join和Group的优化
qq_26645205的博客
02-20 747
group by 优化 set hive.map.aggr = true; //是否在 Map 端进行聚合，默认为 True set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000000; //在 Map 端进行聚合操作的条目数目 set hive.groupby.skewindata = true; //解决数据倾斜的万能钥匙 join 优化 s...
【hive/impala】求整体和局部的比例时， join 应在group by之后进行
weixin_42767581的博客
07-16 939
场景：同一张表中，需要找到表中某些特定商品在品类中sku数量和销售额所占的比例。 由于Hive 中不支持 in 用法 （ select xxx from table_namewhere product_id in (select xxx from table)这种写法不可） 子查询必须用 impala 的semi left join 写法 就是说把联表条件写成semi join，但是这样有个问题，没办法取到b的值 比如以下语句，要用b.product_id 做计算，就不能用LEFT...
Hadoop生态圈 大数据文档
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12-01 1201
文档基于介绍基于Hadoop的大数据生态圈。介绍下图每一个组件的使用场景及使用方法，同时还对每一个组件有更深入的介绍。 ..
实时分析：SparkStreaming与结构化流处理
### 实时分析：Spark Streaming与结构化流处理 #### 1. 实时处理简介 在当今的大数据时代，数据通常...数据处理主要有两种范式：批处理和实时处理。批处理应用程序通常具有较高的延迟，而实时应用程序则提供较低的延迟
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams
AI天才研究院
12-27 9591
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams 关键词 分布式流处理 分布式计算引擎 All streaming use cases Event-driven Applications Stream & Batch Analytics Data Pipelines &a...
为什么Hadoop集群中机器台数多反而执行速度慢？
sun_168的专栏
12-16 4710
这里我对这个现象给出解释。由于水平有限，发现错误，请及时留言，或站内和我联系。 这里假设集群中有slave1，slave2，slave3三个节点，其中slave3工作效率低。 一共有6个任务，需要去做，slave1和slave2执行一个任务是1分钟，slave3执行一个任务是2分钟。有一个前提是每个slave完成自身的任务才回去推测执行。 如果让slave1和slave2去做，则需要3分
Hive的distinct和group by性能比较
Running_Tiger的博客
10-26 8728
Hive的distinct和group by性能比较 Hive去重统计 当一个表的数据量非常大的时候，会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢，和直接运行count(order_no)的时间差了很多。 在能使用group by代替distinc就不要使用distinct 验证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489，即...
HBase(15) -- 聊聊高级HBase
erainm
09-14 662
1.工作机制 2.批量装载 3.协处理器 4.事物 5.数据结构 6.调优
Hive中group和join原理解析
Liu_Arvin的芝士小栈
11-23 1836
时隔两年多，趁晴朗闲暇，把这篇博文补上。 前言 我们知道了MapReduce的执行过程（MapReduce简介），也了解了Hive的基本原理（Hive简介），也了解了Hive在执行时是被转换为一个个MR任务去执行，这时，我们一定会好奇，某一条SQL是如何转化为MR的，又是如何执行的呢？ 下面将从Hive中两个最基本的语法进行解析：GROUP BY & JOIN。 1、 GROUP BY ...
简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行
weixin_30699465的博客
01-12 360
目录 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 编译 命令 依赖错误 打包 提交运行 样例输入 上传到HDFS 运行 ...
连接（join）group by、order by、where的执行顺序
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连接（join）group by、order by、where的执行顺序
"基于Hadoop平台的分布式环境搭建与电影数据处理
通过搭建多台服务器节点，每个节点上都安装了Hadoop的各个组件，包括HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架等，实现了数据的分布式存储和处理。同时，我们还使用Hive数据库来对数据进行管理和查询，Hive提供了类似...
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