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hive分析结果为多个小文件格式

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hive分区表hive分区表:分区字段的物理表示:hive分区表，它的真实表示其实在存储hivetable文件 。填写Hive表中需要的每一列数据，比如我这里需要创建一个分区表:Hive shell code collection codehive(ch09)>创建表supply (ident 。
1、大数据之-HIVE入门(十四当join时有一个or 多个 small表可以加载到内存中时 ， 可以使用mapjoin来完成 。第一种方法是可以添加mapjoin指示 ， 第二种方法是设置sethive. auto . convert . jointrue；Let hive自动优化 。同时可以指定sethive. auto . convert . join . no conditional task rue；sethive. auto . convert . join . no conditional task . size默认打开；默认为10M，可根据需求调整 。
2、ntuser.dat是什么 文件可以删除(如何打开ntuser.datntuser . dat文件是用户配置文件注册表的一部分 。当用户从计算机注销时，系统将注册表中特定于用户的部分卸载到NTuser.dat 文件中 ， 并对其进行更新 。解决方法:1 。在quotwindows系统中创建新的quot文本文档quot文件 。打开文档，并在其中编写以下程序；命令2图标 。选择quot文件quot；另存为并将其保存在quot windows system quot文件文件夹中 ， 名为quot显示桌面并另存为quot所有程序quot 。
3、Hive支持的数据类型# integer TINYINT微整数，只占用1个字节，只能存储0255的整数 。small–小整数，占用2个字节 ， 存储范围是–32768到32767 。INT-–整数 ， 占用4个字节，存储范围从到 。BIGINT-–长整数，占用8个字节，存储范围是2 63到2 631 。# Boolean Boolean true/FALSE # FLOAT-单精度浮点数 。
# STRING-未设置长度 。Structs:由任意数据类型组成的一组结构 。例如 ， 将字段C的类型定义为struct { containBSTRING} ， 可以用a和C.b来获取元素值；Maps:和Java中的Map一样，就是存储KV对；数组:数组；复杂数据类型的声明必须用尖括号指示其中数据字段的类型 。
4、 hive性能优化及参数调优记录几个你在工作中经常用到的参数设置，从调整的实际效果来看是有效的 。企业相关服务器资源分配:平均有600个活跃节点，每个节点可用内存约200G，可用memorytotal:116T1，* * sethive. exec . parallel true；* *打开作业并行度:基本上每个hql脚本都会打开这个参数，默认的并行度是8 。如果集群资源充足，可以增加作业并行数:sethive. exec . parallel . thread . number 16；(我在企业生产中很少用这个，但我一直用默认值，因为我怕因为消耗资源太多而影响其他任务 ， 我可能会被运维部门抓到 。邮件通报批评！
)因为需求中一个表的作业数基本上每次都在20个以上，所以在关联维度多、字段逻辑复杂的情况下，一个表的作业数会超过100个 。在之前的一个需求中，insert脚本的作业数达到了169个，在测试环境运行时仅用了一个小时就完成了，数据量大概是1亿，大概100 g 。
5、Hive优化之Hive的配置参数优化Hive是大数据领域常用的组件之一，主要用于大数据的离线计数 。Hive的性能调优在日常工作和面试中经常涉及，所以掌握一些Hive调优是必备技能 。影响Hive效率的主要因素有数据偏斜、数据冗余、作业的IO、不同底层引擎的配置、Hive参数和HiveSQL实现 。本文主要从表配置参数方面来说明Hive优化 。
namestring ， codestring，code _ id string)rowformatdelimitedfieldterminatedby  ， ；2.查看此表的信息，DescripteFormattedTest _ User 1；当从表的描述信息构建表时，我们引入了一些优化点 。
6、 hive使用parquet及压缩数据大小前后对比我在这里提醒一下，是不是说pzrquet加lzo就能把数据压缩到这个地步，因为我的测试数据中有大量的重复？所以拼花和lzo的压缩效果特别好 。您不能直接将txt数据加载到parquet的表中 。您需要创建一个临时的txt表来存储格式可以看到这里生成了两个文件
7、[ hive]一种基于Hive日志 分析的大数据存储优化方法一种基于Hive log的大数据存储优化方法分析王百度文库一种基于Hive log的大数据存储优化方法2.1优化方法概述Hive作为Hadoop开源分布式平台下的数据仓库工具，用于根据用户需求将存储在上的结构化数据映射成数据表 ， 并能为用户提供类似SQL的HiveQL查询功能，对用户提交的查询进行转换 。
也正因为如此 ， 一般的蜂巢数据仓库并没有进行特别的优化，其查询分析效率也有很大的优化空间 。方法一:使用编辑器直接插入控制字符 ， 以Vi为例 。在Vi命令模式下输入Vi: shell代码集合code $visupply.txt，键入:setlist将控制字符设置为可见 。成功后，VI将立即显示行尾标志$ 。填写Hive表中需要的每一列数据，比如我这里需要创建一个分区表:Hive shell code collection codehive(ch09)>创建表supply (ident，
【hive分析结果为多个小文件格式】quantity int)partitioned by(dayint)；hive(ch09)> altertablesupplyaddpartition(天)；hive(ch09)> altertablesupplyaddpartition(天)；hive(ch09)> altertablesupplyaddpartition(天)；您可以看到需要三列数据，即id ， 
8、 hive分区表 hive分区表:分区字段的物理表示:hive分区表，它的真实表示其实是在storage hive table的文件文件夹下新建一个 。分区的优点:当分区表中的数据较大时，可以在查询表中指定一些数据，在设置表中的分区字段时，需要注意以下几点:1 .不要取很多分区字段，因为这样会造成表中很多小的文件 folder 2:一般sql中where出现的字段都可以作为分区字段 。

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