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HiveHive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 pvs，它在 HDFS 中的路径为：/wh/pvs，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 hive.metastore.warehouse.dir指定的数据仓库的目录

链接1.hive内联支持什么格式？2.分号字符注意什么问题？3.hive中empty是否为null?4.hive是否支持插入现有表或则分区中？5.hive是否支持INSERT INTO 表 values（）？1、Hive不支持等值连接 •SQL中对两表内联可以写成：•select * from dual a,dual b where a.key = b.

Hive on Spark 与Spark SQL比较背景Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和

jdk1.8安装jdk解压到/opt/java目录，然后在~/.bashrc中加入下面几行：export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_101export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/libexport PATH=/usr/local/sbin:/u

创建用户  adduser username chmod u+w /etc/sudoers vim /etc/sudoers chmod u-w /etc/sudoers源码编译mysql 5.5 （安装多个版本的MySQL）安装cmake下载地址：http://www.cmake.org/[plain] view

原文链接调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象　　1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个

点击打开链接countByKeydef countByKey(): Map[K, Long]countByKey用于统计RDD[K,V]中每个K的数量。[plain] view plain copy print?scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B