Codeforces Round 926 (Div. 2)(A B C)-CSDN博客 比赛：Codeforces Round 926 (Div. 2) 目录：A B C A题题目：Sasha and the Beautiful Array标签: 构造（constructive algorithms）贪心（greedy）排序（sortings） 题目大意 有一个长度为 n, 数值为 1 −

hive创建表单，装载数据，近源层数据装载，建表模板 分区，分桶表，序列化/反序列化器 hive创建外部表将不同格式的数据导入数仓 近源层存储来自源系统的原始文本文件数据 这一层包含从源系统中提取的未经处理的原始数据。数据在这一层保持尽可能接近源系统的原始格式，通常不进行结构化或清洗。这一层的目标是捕获源系统中的所有信息，以备后续的处理和分析。 序列化/反序列化器(SerDe)

创建外部表并导入不同格式的数据到数据仓库的流程一般包括以下步骤： 创建外部表： 使用 CREATE EXTERNAL TABLE 语句创建外部表，定义表的结构和字段。外部表的定义应该与要导入的数据格式相匹配。 1234567sqlCopy codeCREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS my_external_table ( column1 data_typ

Hive创建外部表导入不同格式的数据至数据仓库-CSDN博客 Hive创建外部表导入不同格式的数据至数据仓库1，数据仓库的层级结构。2，外部表的详细定义以及语法。3，数据装载的几种方式。4，常用的序列化/反序列化器(SerDe)。5，设置一般表的元数据属性。 一、数据仓库的层级结构原始数据层：ODS（Operational Data Store） 数据明细层：DWD（Data Wareh

hive中常见的问题以及解决方案本质：HDFS + MapReduce1.hive表关联查询，如何解决数据倾斜问题？

hadoop，hive，zeppelin查看，启动，停止相关命令一、Hadoop1、查看1hadoop version #查看hadoop版本 1jps #查看正在运行的 Java 进程 2、启动1start-dfs.sh #启动Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关服务 1start-yarn.sh #启动YARN服务 1start-all.sh #启动所有Had

一、hive优化hive优化大全（hive的优化这一篇就够了）-CSDN博客 Hive常用性能优化方法实践全面总结 - 知乎 (zhihu.com) hive优化的总结_hive优化总结-CSDN博客 Hive 优化总结-CSDN博客 1、基础优化(1) 列裁剪和分区裁剪 (2) 谓词下推 (3) sort by代替order by (4) group by代替distinct 2、grou

任务: 删除之前同一天的数据123456789java 目录删除，分区数据没删 (X) jdbc conn stac 执行sql语句删shell hive -e hive -f jop 删除，table join partition date -d alter table table_partition add partition(partition_field=value) 抓取

拉链表的概念设计与实现-CSDN博客 拉链表一、概念拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。 用处： 解决持续增长且存在一定时间时间范围内重复的数据场景： 数据规模庞大，新数据【在有限的时间】内存在多种状态变化原来解决方案： 采用分区表，用户分区存储历史增量数据，缺点是重复数据太多优点： 节约空间 二、拉链表

hive的UDF函数说明1、用户定义函数 UDF （一进一出）2、用户定义聚集函数 UDAF （多进一出）3、用户定义表生成函数UDTF （一进多出） UDF函数作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出，大多数的函数都属于UDF，比如数学函数、日期函数、字符函数等。UDAF函数作用于多个输入行，并且产生一个输出数据行。比如group by后的count、max就是聚合函数。UDTF函数 作用于