1、子查询，查询出的数据随便起一个别名，然后根据分组和条件查询出的数据，作为一个具有一列的一个表，然后外面的查询查询这个数据表的这一列的总数，即可。
Hive 3.0 又对该特性进行了优化，包括改进了底层的文件组织方式，减少了对表结构的限制，以及支持条件下推和向量化查询。...Hive 事务表的介绍和使用方法可以参考 Hive Wiki 和 各类教程，本文将重点讲述 Hive 事务表是如何在 HDFS 上存储的，及其读写过程是怎样的。...针对写事务（INSERT、DELETE 等），Hive 还会创建一个写事务 ID（Write ID），该 ID 在表范围内唯一。...合并过程是流式的，即 Hive 会将所有文件打开，预读第一条记录，并将 row__id 信息存入到 ReaderKey 类型中。...简单来说，base 和 delta 文件会被分配到不同的分片（Split）中，但所有分片都需要能够读取所有的 delete 文件，从而根据它们忽略掉已删除的记录。 ?
如何查询刚写入的Hudi数据集 除非启用了Hive同步，否则与其他任何源一样，通过上述方法写入Hudi的数据集可以简单地通过Spark数据源进行查询。...Hudi如何处理输入中的重复记录 在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。...可以实现自定义合并逻辑处理输入记录和存储的记录吗 与上面类似，定义有效负载类定义的方法（combineAndGetUpdateValue()，getInsertValue()），这些方法控制如何将存储的记录与输入的更新...如何删除数据集中的记录 GDPR使删除成为数据管理工具箱中的必备工具。Hudi支持软删除和硬删除。有关如何实际执行它们，请参见此处。 7....这样可以更快地识别受给定写入操作影响的文件组。
将同一用户的所有数据加载到内存中来计算，这就需要事先将数据按用户分成多个组。比如按零售店会员分组，每个组就是某个会员对应的多条采购记录;或按用户编号分，每个组是某个用户对应的网页访问记录。...如何利用事先排序好的数据，以此简化代码书写难度并提高计算性能? 集算器是支持多节点并行计算的程序设计语言，并提供丰富的有序计算。...针对组内计算复杂，集算器具有完备的批量化数据计算类库，可以轻松实现各类复杂的有序计算。。 集算器支持灵活自由的多节点并行计算，可以进一步优化性能。...或者将网站日志按照用户ID的首字母和年份分段，每段存储几百万用户的数据。或者将通话记录按照区号和用户数量合并为30段，每段存储一个州或几个州的用户。...组内计算复杂：esProc具有完备的批量化数据计算类库，可以轻松实现各类复杂的有序计算。 ? 完整的代码如下： ?
简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。 存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...这里最重要的一点是压缩器，它现在可以仔细挑选需要压缩到其列式基础文件中的增量日志（根据增量日志的文件大小），以保持查询性能（较大的增量日志将会提升近实时的查询时间，并同时需要更长的合并时间）。...COW写入时付出了合并成本，因此，这些突然的更改可能会阻塞摄取，并干扰正常摄取延迟目标。 如果满足以下条件，则选择读时合并（MOR）存储： 希望数据尽快被摄取并尽可能快地可被查询。...Hudi如何处理输入中的重复记录 在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。...可以实现自定义合并逻辑处理输入记录和存储的记录吗 与上面类似，定义有效负载类定义的方法（combineAndGetUpdateValue()，getInsertValue()），这些方法控制如何将存储的记录与输入的更新
按指定的条件获取一批记录，scan 方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan)实现条件查询功能使用的就是 scan 方式 1. scan 可以通过 setCaching...范围越小，性能越高； 3. scan 可以通过 setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。 3.全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。 8....HBase 为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在 HBase 中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（...减少调整 减少调整这个如何理解呢？...业务性：举些例子 假如我的查询条件比较多，而且不是针对列的条件，那么rowKey的设计就应该支持多条件查询 如果我的查询要求是最近插入的数据优先，那么rowKey则可以采用叫上Long.Max-时间戳的方式
批处理： 通过修改数据库内核代码，将相互冲突的事务，合并为一个事务或者一次WAL组提交，达到批处理的效果，AliSQL的做法是在MySQL server层识别这类update语句，将它们解析后合并成为一条...，这样可以使得其他并发事务能够进入临界区，最终效果可以达到对同一行修改的多个并发事务的WAL，可能在一次组提交内完成。...，因此可以针对具体场景引入一些类似存储过程的优化，当然核心仍然是将一个事务中的多条语句合并，实现与数据库在一次交互中完成。...再比如OceanBase引入的... when row_affected()语法，允许在一个语句内先执行update，然后根据受影响的函数来决定事务执行其他修改，这已经很像存储过程了。...hive上的日志数据进行补偿。
Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 1.1.2 缺点 Hive 的 HQL 表达能力有限，无法表达迭代式算法，不擅长数据挖掘方面。...多条件过滤，不支持 or 多条件过滤。...按name分组，组内数据相加 select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by name) as sample2 from business;...按name分组，组内数据累加 select name,orderdate,cost, sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3...推测执行：根据一定的法则推测出拖后腿的任务，并为这样的任务启动一个备份任务。 并行执行：一个Hive查询被分解成多个阶段，阶段之间并非完全互相依赖的。
二、hbase 如何设计rowkey RowKey长度原则 Rowkey是一个二进制码流，Rowkey的长度被很多开发者建议说设计在10~100个字节，不过建议是越短越好，不要超过16个字节。...Hbase的缺点： 单一RowKey固有的局限性决定了它不可能有效地支持多条件查询 不适合于大范围扫描查询 不直接支持 SQL 的语句查询 四、flush机制 全局的memstore的flush机制默认为堆总大小...五、HMaster宕机的时候,哪些操作还能正常工作 对表内数据的增删查改是可以正常进行的,因为hbase client 访问数据只需要通过 zookeeper 来找到 rowkey 的具体 region...，从.META.表获取相应region信息，然后从meta表获取相应region信息 根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息 找到对应的regionserver...里面存储了hbase用户表的元信息。 元信息为meta表内记录一行数据是用户表一个region的start key 到endkey的范围。 meta表存储在regionserver里。
1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列； 2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中 不同的行可以有截然不同的列； 3）面向列：面向列（族）的存储和权限控制，...描述HBase中scan和get的功能以及实现的异同 HBase的查询实现只提供两种方式： get功能: 局部扫描,根据rowkey获取唯一一条指定的记录 scan是全部扫描,获取一批记录,）scan...可以通过setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础; 还可以加 startkey endkey 6 请详细描述HBase中一个cell的结构？...2、Major 操作是对 Region 下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理 合并出一个文件。 8....每天百亿数据存入HBase，如何保证数据的存储正确和在规 定的时间里全部录入完毕，不残留数据？
(动态分区和静态分区表的创建时没有区别的) # 注意:hive默认没有开启动态分区，需要进行参数修改 # 使用动态分区的记录中，必须在指定位置包含动态分区的字段才能被动态分区表识别 hive>set hive.exec.dynamic.partition.mode...一种类型的值的组合 array uniontype: (string,map,struct,array) 注意:在创建hive表时可根据需要导入的数据进行类型识别并创建适合的数据类型...concat_ws()函数会将array类型根据指定的分隔符进行合并 ## 示例数据 hive> select * from tmp_jiangzl_test; tmp_jiangzl_test.col1...函数名 作用描述 IF( Test Condition, True Value, False Value ) 判断条件，满足即为True值，不满足即为False值 CASE Statement 多条件判断...= '分配状态未知',0,assign) as fenpei from asset ; OK 10.0.0.1 分配状态未知 # case多条件判断 hive> select ip, case
和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。...ORC的文件结构如下图，其中涉及到如下的概念： ORC文件：保存在文件系统上的普通二进制文件，一个ORC文件中可以包含多个stripe，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，对应到...比如说某个stripe的字段max(a)=10，min(a)=3，那么当where条件为a >10或者a 的所有记录在查询语句执行时不会被读入。...以10000条记录为一个组，对数据进行统计。Hive查询引擎会将where条件中的约束传递给ORC reader，这些reader根据组级别的统计信息，过滤掉不必要的数据。...在初始化阶段获取全部的元数据之后，可以通过includes数组指定需要读取的列编号，它是一个boolean数组，如果不指定则读取全部的列，还可以通过传递SearchArgument参数指定过滤条件，根据元数据首先读取每一个
，连接的两个表中，只有同时满足连接条件的记录才会放入结果表中。...##### Left join 同MySQL中一样，两个表左连接时，符合Where条件的左侧表的记录都会被保留下来，而符合On条件的右侧的表的记录才会被保留下来。...##### Right join 同Left Join相反，两个表左连接时，符合Where条件的右侧表的记录都会被保留下来，而符合On条件的左侧的表的记录才会被保留下来。...条记录，实现是先根据username的长度在各个Reduce上进行排序后取各自的前10个，然后再从10*N条的结果集里用order by取前10个。...Reduce端的Shuffle过程后，最终形成了分好组的键值对列表，相同键的数据分为一组，分组的键是分组的键，值是原来值得列表，然后每一个分组执行一次reduce函数，根据reduce函数里的业务逻辑处理后
Hbase非常适合用来进行大数据的实时查询。 3. hbase如何导入数据？...和没有设置的rowlock .主要是用来保证行的事务性，即每个get 是以一个row 来标记的.一个row中可以有很多family 和column. 2、按指定的条件获取一批记录，scan方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan...3、scan 可以通过setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。 8.请描述Hbase中scan对象的setCache和setBatch 方法的使用....HBase 为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在 HBase 中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（...Hbase的缺点： 单一RowKey固有的局限性决定了它不可能有效地支持多条件查询[2] 不适合于大范围扫描查询 不直接支持 SQL 的语句查询 25.
和没有设置的rowlock .主要是用来保证行的事务性，即每个get 是以一个row 来标记的.一个row中可以有很多family 和column. 2、按指定的条件获取一批记录，scan方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan...3)、scan 可以通过setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。 请描述Hbase中scan对象的setCache和setBatch 方法的使用....请描述如何解决Hbase中region太小和region太大带来的冲突....[4] 如何找到某行属于哪个region呢？两张特殊的表： -NAMESPACE- 和.META....（优点已经在4中体现） 单一RowKey固有的局限性决定了它不可能有效地支持多条件查询[2] 不适合于大范围扫描查询 不直接支持 SQL 的语句查询 4.什么时候适合使用HBase（应用场景） 半结构化或非结构化数据
SequenceFile 的缺点： 需要一个合并文件的过程，且合并后的文件不方便查看。...三、RCFile RCFile 文件格式是 FaceBook 开源的一种 Hive 的文件存储格式，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据进行按列存储，每一列的数据都是分开存储，正是先水平划分，再垂直划分的理念...一个行组主要包括： 16 字节的 HDFS 同步块信息，主要是为了区分一个 HDFS 块上的相邻行组； 元数据的头部信息主要包括该行组内的存储的行数、列的字段信息等等； 数据部分我们可以看出 RCFile...接着根据文件中的索引信息，找到存储对应的查询条件数据 stripe，再借助 stripe 的索引信息读文件中满足查询条件的所有 stripe 块。...之后再根据 stripe 中每个行组的索引信息和查询条件比对的结果，找到满足要求的行组。
manifest files 文件列表 每个 manifest files 又记录了当前 data 数据块的元数据信息，其中就包含了文件列的最大值和最小值，然后根据这个元数据信息，索引到具体的文件块...过多则给 mysql 造成巨大压力)，而 partition 内的元数据其实是维护在文件内的（启动作业需要列举大量文件才能确定文件是否需要被扫描，整个过程非常耗时）。...通过分区、列的上下限信息来确定是否读取 file_path 的文件，数据排序后，文件列的信息也会记录在元数据中，查询计划从 manifest 去定位文件，不需要把信息记录在 Hive metadata，...按天、小时、分钟进行排序，那么 manifest 文件就会记录这个排序规则，从而在检索数据的时候，提高查询效率，既能实现 Hive 分区的检索优点，还能避免 Hive metadata 元数据过多带来的压力...在 BI 上的收益是：原先 BI 为了提升 Hive 查询速度建了多级分区，导致小文件和元数据过多，入湖过程中，利用 Spark 排序 BI 经常查询的条件，结合隐式分区，最终提升 BI 检索速度的同时
3、更新 Hive 事务表数据 UPDATE employee SET age = 21 WHERE id = 2; 这条语句会先查询出所有符合条件的记录，获取它们的 row_id 信息，然后分别创建...压缩后的结果文件名中会包含写事务 ID 范围，同时省略掉语句 ID。 压缩过程是在 Hive Metastore 中运行的，会根据一定阈值自动触发。...压缩后的结果文件名中会包含所有写事务 ID 的最大事务 ID。 压缩过程是在 Hive Metastore 中运行的，会根据一定阈值自动触发。...合并过程是流式的，即 Hive 会将所有文件打开，预读第一条记录，并将 row_id 信息存入到 ReaderKey 类型中。...三、ChunJun 读写 Hive 事务表实战 了解完 Hive 事务表的基本原理后，我们来为大家分享如何在 ChunJun 中读写 Hive 事务表。
3.性能低下的根源 hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。...key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce 一个 Map-Reduce 任务，而不是 ‘n’ 个 在做 OUTER JOIN 的时候也是一样 如果 Join 的条件不相同，比如...用于设置合并属性的参数有： 是否合并Map输出文件：hive.merge.mapfiles=true（默认值为真） 是否合并Reduce 端输出文件：hive.merge.mapredfiles=false...同一Reduce内根据group key排序。 5.3不同数据类型关联产生的倾斜问题 问题：不同数据类型 id 的关联会产生数据倾斜问题。...6.优化总结 优化时，把hive sql当做mapreduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。
2.性能低下的根源 hive性能优化时，把HiveQL当做M/R程序来读，即从M/R的运行角度来考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。...key 相同，不管有多少个表，都会则会合并为一个 Map-Reduce 一个 Map-Reduce 任务，而不是 ‘n’ 个 在做 OUTER JOIN 的时候也是一样 如果 Join 的条件不相同，比如...用于设置合并属性的参数有： 是否合并Map输出文件：hive.merge.mapfiles=true（默认值为真） 是否合并Reduce 端输出文件：hive.merge.mapredfiles=false...同一Reduce内根据group key排序。 4.3不同数据类型关联产生的倾斜问题 问题：不同数据类型 id 的关联会产生数据倾斜问题。 一张表 s8 的日志，每个商品一条记录，要和商品表关联。...5.优化总结 优化时，把hive sql当做mapreduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。
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