Spark与Hive的差异与ANALYZE TABLE命令 - 腾讯云开发者社区

Without a table_and_columns list, ANALYZE processes every table and materialized view in the current...With a list, ANALYZE processes only those table(s)....Analyze命令对于当前数据库中的每一个表或者物化视图进行分析, 前提是操作的用户必须具有这些表的权限,或者是这个数据库的OWNER,或SUPERUSER....进一步讲,对于表中的某些列进行状态信息的收集. 并且对于表的分析,中外部的表也是被支持的,但也要看你的外部的表是否支持analyzed命令,部分不支持analyze的外部数据的封装器....而这些数据到底存到了哪里, pg_statistic, pg_statistic 是存储analyze 命令执行后或者autovacuum 执行后统计的内容存储到了这个表.

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spark 2.0.0与HIVE结合的测试

spark 2.0.0中，对hive的结合开发是否进行了改变，于是进行了如下测试。最大的变化就是没有什么HiveContext了。直接就是一个SparkSession。...val spark = SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("Spark Hive Example...") .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation) .enableHiveSupport() .getOrCreate...() 其中有个命令就是：enableHiveSupport，提供了对HIVE的支持。...于是进行测试，剩下的套路和以前都是一样的。顺利通过。 ?

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Hive on Spark实战：深入理解与配置Spark集群

spark-assembly-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar /usr/lib/hive/lib配置 hive-site.xml配置的内容与 spark-defaults.conf...Pi 的任务，验证 Spark 集群是否能正常工作，运行如下命令....-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar 10若无报错，并且算出 Pi 的值，说明 Spark 集群能正常工作验证 Hive on Spark 是否可用命令行输入 hive，进入...若想让引擎默认为 Spark，需要在 hive-site.xml 里设置）create table test(ts BIGINT,line STRING); (创建表）select count(*) from...遇到的问题编译 spark 基于 maven 有两种方式用 mvn 命令编译.

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spark集成hbase与hive数据转换与代码练习

帮一个朋友写个样例，顺便练手啦~一直在做平台的各种事，但是代码后续还要精进啊。。。...{Level, Logger} 11 import org.apache.spark.rdd.RDD 12 import org.apache.spark.sql.DataFrame 13 import...org.apache.spark.sql.hive.HiveContext 14 import org.apache.spark....SparkContext(sparkConf) 26 val sqlContext = new HiveContext(sc) 27 sqlContext.sql("drop table...53 configuration.addResource("hbase-site.xml") 54 configuration.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE

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Spark SQL 快速入门系列(8) | | Hive与Spark SQL的读写操作

需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。...若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。...需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。...此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse...使用内嵌的 Hive 如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.

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基于Hive进行数仓建设的资源元数据信息统计

TABLE_PARAMS：存储表等的属性信息，表ID、PARAM_KEY（如EXTERNAL）、PARAM_VALUE（与PARAM_KEY对应的值）。...PARTITION_PARAMS：存储Hive分区统计信息相关的元数据，如分区ID、PARAM_KEY（如文件数）、PARAM_VALUE（与 PARAM_KEY对应的值）。 2....如需获取numRow，可以再次执行analyze SQL 1）直接通过Hive进行表的创建以分区表testdb.test_analyze为例，表刚创建时Hive元数据库中表TABLE_PARAMS...1）通过Spark创建Hive表以分区表testdb.test_analyze_spark为例，表刚创建时Hive元数据库中表TABLE_PARAMS的信息： +------+--------...Hive元数据库中表TABLE_PARAMS的包含的testdb.test_analyze_spark信息： connect jdbc where url="jdbc:mysql://localhost

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Spark CBO统计元数据

统计信息 Spark 2.2 开始支持CBO优化，触发统计元数据更新的时机如下： ANALYZE：AnalyzeTableCommand、AnalyzeColumnCommand； ALTER：AlterTableAddPartitionCommand...Spark的元数据统计信息的获取有三种方式：基于持久化的元数据metastore获取，目前仅支持Hive metastore；基于InMemoryFileIndex，调用底层存储API(Hadoop...#statsFromProperties，HiveClient封装基于Hive Metastore RPC接口，通过调用HiveClient读写保存在Hive Metastore的统计元数据。...执行 ANALYZE TABLE table_name [ PARTITION ( partition_col_name [ = partition_col_val ] [ , ... ] ) ]...COMPUTE STATISTICS [ NOSCAN | FOR COLUMNS col [ , ... ] | FOR ALL COLUMNS ] Analyze命令支持：AnalyzeColumnCommand

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String与StringBuffer与StringBuilder之间的差异

参考链接： Java stringbuffer和stringbuilder之间的差异 1、相同点：String、StringBuffer、StringBuilder三个类都是用来封装字符串的 2、不同点...： String类是不可变类，即一旦一个String对象被创建后，包含在这个对象中的字符串是不可以改变的StringBuffer对象代表一个字符序列可变的字符串StringBuilder也代表一个可变字符串对象...，与StringBuffer相比，StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的 3、方法：（1）String类中主要的方法： char charAt(int...index)：获取字符串中indext位置的字符 String concat(String str)：将该String对象与str连接在一起 String substring(int beginIndex...)：获取从beginIndex位置开始到结束的子字符串 String substring(int beginIndex,int endIndex)：获取从beginIndex位置到endIndex位置的字符串

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hive与hbase的联系与区别

hive与hbase的联系与区别：共同点： hbase与hive都是架构在hadoop之上的。...都是用hadoop作为底层存储区别： Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。...Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。...Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。...hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行 hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。

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框架与库的差异

“框架”和“库”都是某人编写的代码，用于解决常见的问题。比如，你有一个处理字符串的程序。...库和框架都是由某人编写的可复用的代码。两个的目的都是为了帮助你更快捷地解决常见的问题。我常常使用房子作为网络开发概念的比喻。库就像去宜家家居（IKEA，一家知名的家居零售商）购物一样。...然后他们会告诉你何时何地你可以提供自己的意见。技术的差异框架和库之间技术差异在于一个控制反转的的术语。当你使用库的时候，你负责应用程序的流程。此时，你正在选择何时何地调用库。...框架更加自以为是，因为——根据定义——控制反转需要应用设计自由的让步。同样的，某种程度上，某种观点的主观程度是主观的。...总结框架和库都是由某人编写的代码，有助你以更加简洁的方式完成一些常见的任务框架反转了程序的控制。它告诉开发者他们需要什么。库就不是这样。程序员在需要的地方和时间点调用库。

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Spark初识-Spark与Hadoop的比较

，任务启动慢 Task以线程的方式维护，任务启动快二、Spark相对Hadoop的优越性 Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce...明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。...还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除； Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR； Spark处理数据的设计模式与...；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性； Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充； Spark中通过DAG...*、本文参考 Spark和Hadoop的区别和比较 Spark与Hadoop相比的优缺点 [Spark 和 Hadoop MapReduce 对比](

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Hive与Hbase之间的区别与关系

梳理了Hbase与Hive之间的区别和关系 1....Hive： Hive是hadoop的数据仓库，跟数据库有点差，主要是通过SQL语句对HDFS上结构化的数据进行计算和处理，适用于离线批量数据处理通过元数据对HDFS上的数据文件进行描述，也就是通过定义一张表来描述...HDFS上的结构化文本，包括各列的数据名称、数据类型，方便数据的处理基于上面一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据 2....在大数据架构中，通常HBase和Hive是协作关系：通过ETL（Extract-Transform-Load，提取、转换、加载）工具将数据源抽取到HDFS上存储通过Hive清洗、处理和计算源数据如果清洗过后的数据是用于海量数据的随机查询...，则可将数据放入Hbase 数据应用从Hbase中查询数据参考 Hive和Hbase之间的差异？

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CDP中的Hive3系列之配置Hive3

hive.compute.query.using.stats 指示 Hive 在生成查询计划时使用统计信息。您可以使用 ANALYZE TABLE 语句为新创建的表和表分区手动生成表级统计信息。...收集未分区表的表统计信息 mytable： ANALYZE TABLE mytable COMPUTE STATISTICS; 3....用于生成统计信息的命令以下 ANALYZE TABLE 命令生成表和列的统计信息： ANALYZE TABLE [table_name] COMPUTE STATISTICS; 收集非分区表的表统计信息...ANALYZE TABLE [table_name] PARTITION(partition_column) COMPUTE STATISTICS; 收集分区表的表统计信息。...查看统计信息的命令您可以使用以下命令查看表和列的统计信息： DESCRIBE [EXTENDED] table_name; 查看表统计信息。

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Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。...spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS; Time taken: 12.888 seconds spark-sql> desc extended...ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS [column1] [,column2] [,column3] [,column4]...spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS c_customer_sk, c_customer_id, c_current_cdemo_sk...spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS c_customer_sk,c_customer_id,c_current_cdemo_sk

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RabbitMQ与Kafka之间的差异

宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...不过这会有许多缺点，例如：消费失败不支持重试等，下面微观的差异中会有说明。 Kafka是按照预先配置好的时间保留分区中的消息，而不是根据消费者是否消费了这些消息。...消息时序分布式系统中，很多业务场景都需要考虑消息投递的时序，例如：（1）单聊消息投递，保证发送方发送顺序与接收方展现顺序一致（2）群聊消息投递，保证所有接收方展现顺序一致（3）充值支付消息，保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致...TTL对于那些有时效性的命令特别有用，因为一段时间内没有处理的话，这些命令就没有什么意义了。 2）延迟/预定的消息 RabbitMQ可以通过插件的方式来支持延迟或者预定的消息。...这个功能允许开发者调度将来（future）的命令，也就是在那之前不应该被处理的命令。例如，当生产者遇到限流规则时，我们可能会把这些特定的命令延迟到之后的一个时间执行。

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将Hive数据迁移到CDP

其中一些差异要求您更改 Hive 脚本或工作流程。此外，您需要将使用 CDP 不支持的 Hive CLI 的脚本转换为 Beeline。您需要知道您的表所在的位置以及升级过程所做的属性更改。...Hive 更改了与 `db.table` 引用相关的语法，例如CREATE TABLE `mydb.mytable` … . 其他语法更改涉及 CREATE TABLE 中的 LOCATION 子句。...需要采取的行动不需要任何行动外部表上的 TRUNCATE TABLE 如果您从支持外部表上的 TRUNCATE TABLE 的 Hive 版本升级，则需要以这种方式更改使用该命令的应用程序。...HWC 是与 Spark 应用程序一起启动的 Spark 库/插件。将 Spark Direct Reader 和 HWC 用于 ETL。...运行 DESCRIBE FORMATTED table>，并检查 numrows的值。如果值为 0，则必须修复统计信息。对表和列运行 ANALYZE 以修复统计信息。

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安卓|Activity与fragment的相同与差异

问题描述相信学过安卓开发的同学都知道Activity与fragment这两个控件，这两个是我们在安卓开发中经常遇到的问题，有些人不能够分清这两个的相同点以及他们的区别，今天我们就来了解一下Activity...与fragment的相同点以及他们的区别。...相同点 Activity与fragme都是安卓开发的重要组件，他们都是安卓开发中的页面布局的重要组成部分，很多人在学习前端开发之后学习起Activity与fragment是非常简单的，他和我们前端的学习非常的相似...fragment 不同点在安卓开发中Activity与fragment也有许许多多的不同，首先我们来介绍一下Activity这个控件，我们首先来看一下Activity代表的是整个页面，就像我们在APP...Activity与fragment的生命周期也是不同的，下面我们通过两个图片来简单的了解一下Activity与fragment的生命周期。 ? ?

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Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。...spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS; Time taken: 12.888 seconds spark-sql> desc extended...ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS [column1] [,column2] [,column3] [,column4] ....spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS c_customer_sk, c_customer_id, c_current_cdemo_sk...spark-sql> ANALYZE TABLE customer COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS c_customer_sk,c_customer_id,c_current_cdemo_sk

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Python|defaultdict与dict的差异

问题描述在collections模块中的defauldict使用时与dict有何不同，为何我们用dict中的key值不存在时会报错，而defaudict不会报错，下面做出解答。...解决方案以解决遇到的问题用来解答。...可以看出最初dic没有key值时，字典返回的值为1；同理如果直接用dict会产生什么结果呢？...值，即在所定义的dic中找不到num值，但利用if条件语句也可以达到与defaultdict()一样的效果。...但使用if语句来主动为key赋值，也能达到defaultdict()一样的效果。 END

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sambamba与samtools的细节差异

3月份，我在生信菜鸟团的首次发文，假阳性突变的出现居然是因为duplicates mark的不够？...这两种排序方式在使用sort命令的时候遇到过。...具体看一下错误信息中提到的queryname的前后内容。...这种方式虽然更直观，但是与GATK不兼容，所以GATK在看到之后就报错了。试图解决发现samtools的小问题之后，查阅了一下samtools-sort文档[1]。...最后的建议是，不同软件有差异，在使用时要小心。 Section 1.3.1部分对常用的排序方式进行了介绍。总结今天遇到的问题其实并没有解决。

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POSTGRESQL analyze table 到底做了什么与扩展统计

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