hive 小技巧总结

最新推荐文章于 2025-09-09 23:41:54 发布
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文章标签： 大数据 python
原文链接：https://my.oschina.net/u/3197158/blog/1036331
总结：Hive
w2009211777的专栏
06-28 1771
交易ID：交易日期：客户IDproduct_id：产品IDamount：交易金额在处理TB级甚至更大规模数据时，Hive通过分布式存储和计算展示了其显著的优势。相较于传统的关系型数据库如MySQL，Hive能够更加高效地处理大规模数据查询，具有更高的扩展性和容错能力。
Hive使用技巧总结
LightsUpW的博客
07-04 1989
1.在Hive中可以使用正则表达式 set hive.support.quoted.identifiers=None; select a.pin, `(pin)?+.+` from Table 2.输出表数据时，显示列名 set hive.cli.print.header=true;
hivesql小技巧汇总
han_liwei的博客
07-01 173
场景：如果要看性别、城市、等级的各种组合的用户分布，这个时候如果用grouping sets括号内就要写很长，比如 GROUPING SETS ( sex ,city ,level, ( sex,city ) ,( sex ,level) , ( city , level ) , ( sex,city , level ) ) ，这个时候就可以使用cube。场景：字段之间有强关联，比如时间，年的下面有细分的月，月下面有细分的天，比如要算每个月的支付金额以及每年的总支付金额，此时就可以用rollup。
Hive调优技巧汇总
赵英超的博客
01-08 5802
参考：http://blog.youkuaiyun.com/beckham008/article/details/23741151?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum  每个tasktracker可同时运行的最大map task数，默认值2。
HiveSQL常用技巧总结
hiscoming的博客
05-17 510
HiveSQL常用技巧一、去重技巧 group by <-- distinct在2019年购买后又退款的用户二、聚合技巧--利用窗口函数grouping sets/cube/rollup1. grouping sets用户性别分布及每个性格的城市分布2. cube性别、城市、等级的各种组合的用户分布3. rollup同时计算出每个月的支付金额，以及每年的支付金额 一、去重技巧 group by <-- distinct ###取出user_trade表中全部支付用户 原来写法： select d
Hive优化方法汇总
南洲.的博客
09-01 4648
1、Fetch抓取 Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive 可以简单地读取 employee 对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 在 hive-default.xml.template 文件中 hive.fetch.task.conversion 默认是 more，老版本 hive 默认是 minimal，该属性修改为 more 以后，在全局查找、字段查找、limi
hive使用技巧-日期区间合并
sanhongbo的博客
11-07 582
​ 将同一用户的多段连续日期范围，进行合并。要合并成。
HiveSQL常用优化技巧
二八定律法则
06-01 1822
HiveSQL常用优化技巧
hive sql日常技巧
shen13414959064的博客
08-28 141
row_number() over (partition by t4.cluorder by t4.istatus_cnt desc,t4.code_mapping desc ) as rn --排序。在语言模型中，编码器和解码器都是由一个个的 Transformer 组件拼接在一起形成的。hive 窗口函数 row_number()排序使用技巧。openAI 的 GPT 大模型的发展历程。提供先进的推理，复杂的指令，更多的创造力。
Hive总结.docx
06-12
【Hive原理】 Hive是基于Hadoop平台的数据仓库解决方案，它主要解决了在大数据场景下，业务人员和数据科学...通过理解其原理、掌握SQL语法、优化技巧和解决数据倾斜问题，可以在大数据环境中高效地进行数据分析工作。
Hive优化（提高hive运行速度）
01-20
总结来说，Hive 的本地模式优化是一种提高小规模任务运行效率的有效策略。然而，针对不同场景，需要权衡资源利用和执行速度，合理选择合适的执行模式。同时，Hive 优化还包括其他方面，如分区、桶表、元数据优化、...
Hive优化技巧总结：参数设置、Join操作、MapJoin、列裁剪等
Hive 优化总结 Hive 优化是指在使用 Hive 进行数据处理时，如何提高查询效率和系统性能。下面是 Hive 优化的一些重要知识点： 1. 修改 Hive 配置文件：在 Hive 执行 Join 操作时，如果出现内存溢出，可以修改 Hive...
【Kafka】Kafka使用场景用例&Kafka用例图
A-Itfuture的博客
09-05 471
注：以上图片来源于网络，如有不妥请私信删除！
RabbitMQ工作模式（下）
熵减玩家
09-06 1394
简单介绍rabbitmq 的路由模式，通配符模式，RPC，发布确认
【开题答辩全过程】以 基于Hadoop电商数据的可视化分析为例，包含答辩的问题和答案
shiji3076的博客
09-06 598
本文介绍了一位拥有14年经验的计算机专业毕设指导专家，擅长Java、Python等多种开发语言，覆盖大数据、深度学习、网站开发等领域。文中以《基于Hadoop的电商数据可视化分析系统》为例，展示了完整的毕业设计答辩流程，包括技术选型理由（Hadoop处理40万+数据）、系统架构（前后端分离）、数据采集规范（京东公开数据爬取策略）以及扩展方案。评委对选题实用性和技术可行性给予肯定，建议补充定时脚本和演示视频。
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
最新发布
IT研究室的博客
09-09 633
本文介绍了一个基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统。该系统采用Hadoop+Spark分布式架构，结合Python/Java开发语言，通过Django/Spring Boot后端和Vue前端实现全流程旅游数据分析。系统具备五大核心功能模块：游客画像分析、消费行为挖掘、区域市场研究、时序环境分析和景点评估，可处理海量旅游数据并进行多维度的可视化展示。开发环境整合了HDFS、Spark SQL、Pandas等技术栈，使用MySQL存储分析结果。
Spark核心：单跳转换率计算全解析
渣渣盟的博客
09-08 1303
摘要：该Spark程序旨在计算指定页面之间的单跳转换率，但存在多个逻辑问题。主要问题包括：分子计算中硬编码过滤条件导致仅统计(1,2)页面对；分母计算遗漏最后一个页面；转换率计算未完成且变量引用错误。建议改进方案包括：动态生成页面对、完善过滤条件、处理除零情况、优化代码结构与性能。修正后的代码应支持任意页面列表，正确统计跳转次数与访问次数，安全计算转换率，并具备更好的可读性和扩展性。测试时需验证边界条件和大数据处理能力。
想拿到ip地址库的离线包
Nothing
09-09 385
如果你只做“中国境内日志 -> 省市”离线解析，纯真社区版无论体积还是精度都够用；想要街道级或风险标签，再考虑商业数据源；任何 IP 库都有边界漂移，记得留好“未知”兜底与灰度观测。
当建筑工程遇上“AI+虚拟仿真”：打开未来工程人才培养的创新之门
恒点虚拟仿真官方博客
09-09 593
虚拟仿真技术助力国际工程管理人才培养。随着一带一路建设推进，海外工程需求激增，传统教学面临实践成本高、文化差异大等瓶颈。AI+虚拟仿真技术构建沉浸式实训场景，通过虚拟仿真技术，模拟海外项目全过程，涵盖招投标、施工管理等环节，同时整合各国法规标准数据库，有效提升学生的跨文化适应能力和实操技能。该模式突破时空限制，为培养复合型国际工程人才提供创新解决方案，精准对接政策要求和市场需求。
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