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【生日礼物代码源码】【期货跟单源码】【admin.req源码】hive源码大师

来源:hyxd企鹅源码 时间:2024-11-25 03:43:13

1.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
2.通过深挖Clickhouse源码,源码我精通了数据去重!大师
3.Hive MetaStore 的源码挑战及优化方案
4.Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇
5.beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器

hive源码大师

大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

       我会不间断地更新维护,希望对正在寻找大数据工作的大师朋友们有所帮助。

       第五章目录

       第五章 Hive

       5.1 Hive 运行原理(源码级)

       1.1 reduce端join

       在reduce端,源码对两个表的大师生日礼物代码源码数据分别标记tag,发送数据。源码根据分区分组规则获取相同key的大师数据,再根据tag进行join操作,源码完成实际连接。大师

       1.2 map端join

       将小表复制到每个map task的源码内存中,仅扫描大表,大师对大表中key在小表中存在时进行join操作。源码使用DistributedCache.addCacheFile设置小表,大师通过标准IO获取数据。源码

       1.3 semi join

       先将参与join的表1的key复制到表3中,复制多份到各map task,过滤不在新表3的表2数据,最后进行reduce。

       5.2 Hive 建表

5.3.1 传统方式建表

       定义数据类型,如:TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。

       使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。

5.3.2 CTAS查询建表

       创建表时指定表名、存储格式、数据来源查询语句。期货跟单源码

       缺点:默认数据类型范围限制。

5.3.3 Like建表

       通过复制已有表的结构来创建新表。

5.4 存储格式和压缩格式

       选择ORC+bzip/gzip作为源存储,ORC+Snappy作为中间存储。

       分区表单文件不大采用gzip压缩,桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。

       设置压缩参数,如"orc.compress"="gzip"。

5.5 内部表和外部表

       外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。

       内部表在创建时生成对应目录的文件夹,外部表以指定文件夹为数据源。

       内部表删除时删除整个文件夹,外部表仅删除元数据。

5.6 分区表和分桶表

       分区表按分区字段拆分存储,避免全表查询,提高效率。

       动态分区通过设置参数开启,根据字段值决定分区。

       分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。

5.7 行转列和列转行

       行转列使用split、explode、laterview,列转行使用concat_ws、collect_list/set。admin.req源码

5.8 Hive时间函数

       from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。

       时间戳支持转换和截断,标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。

       month函数基于标准格式截断,识别时截取前7位。

5.9 Hive 排名函数

       row_number、dense_rank、rank。

5. Hive 分析函数:Ntile

       效果:排序并分桶。

       ntile(3) over(partition by A order by B)效果,可用于取前%数据统计。

5. Hive 拉链表更新

       实现方式和优化策略。

5. Hive 排序

       order by、order by limit、软件企业 源码安全sort by、sort by limit的原理和应用场景。

5. Hive 调优

       减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。

5. Hive和Hbase区别

       Hive和Hbase的区别,Hive面向分析、高延迟、结构化,Hbase面向编程、低延迟、非结构化。

5. 其他

       用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。

通过深挖Clickhouse源码,我精通了数据去重!

       数据去重的Clickhouse探索

       在大数据面试中,数据去重是表白网源码2018一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识,但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异,尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。

       Hive去重

       Hive中,distinct可能导致数据倾斜,而group by则通过分布式处理提高效率。面试时,理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而,对于大规模数据,Hive的处理速度往往无法满足需求。

       Clickhouse的登场

       面对这个问题,Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引,以及动态生成和合并分区的能力。

       Clickhouse:Yandex开源的实时分析数据库,每秒处理亿级数据

       MergeTree存储结构:基于列存储,通过合并树实现高效去重

       数据分区和稀疏索引

       Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间,极大地减少了查询范围,提高性能。

       优化后的去重速度

       测试显示,Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度,特别是通过Bitmap机制,去重性能进一步提升。

       源码解析与原则

       深入了解Clickhouse的底层原理,如Bitmap机制,对于优化去重至关重要,这体现了对业务实现性能影响的深度理解。

       总结与启示

       对于数据去重,无论面试还是日常工作中,深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习,即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。

Hive MetaStore 的挑战及优化方案

       Hive,作为Apache Hadoop上的数据仓库工具,提供了强大的SQL查询能力,处理大规模数据。核心组件Hive MetaStore负责存储和管理Hive表、分区和数据库的元数据,如表名、列信息和存储位置。元数据的结构复杂,涉及多张关联表,如DBS、TBLS、PARTITIONS和SDS,用于细致管理。

       然而,随着业务扩展,元数据量爆炸式增长,尤其是在互联网公司,Hive表的分区数可能达到百万甚至亿级,导致MetaStore和MySQL服务面临严峻挑战。查询延迟增加,并发请求过多时,MetaStore查询会阻塞,进而影响整个大数据查询性能。

       针对这些挑战,有几种优化策略:首先,分库分表可以分散MetaStore的负载,但涉及到Hive源代码的大幅调整,风险和成本较高,且后期维护复杂。其次,读写分离通过创建只读MetaStore集群,降低主库压力,但无法根本解决数据量大的问题,快手等公司已实践。分布式数据库如TiDB,提供更好的扩展性和性能,但需注意兼容性和运维风险,VIVO和知乎已采用。MetaStore API的优化可以解决部分问题,但需要持续改进。WaggleDance和MetaStore Federation通过代理和路由技术,减少了元数据操作的复杂性,但可能带来配置管理和数据迁移的挑战,滴滴和腾讯已采用或类似方法。

       总的来说,优化选择需权衡开发成本、运维难度、业务影响等因素,流量控制和降级也是应对高峰流量的辅助手段。在实际应用中,需要根据具体情况进行定制化解决方案,关注"大数据小百科"获取更多技术分享。

Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇

       Hive函数分为内置函数与自定义函数,内建函数包括字符、数值、日期与转换等类型。

       自定义函数类似于传统商业数据库中的编译函数,如SQL Server中使用C#解决内建函数无法解决的问题,Oracle中则使用Java编写的Jar扩展功能,Hive中的自定义函数同样依赖Jar,提供Java编写程序以处理内置函数无法达到的功能。

       使用Java编写Hive自定义函数步骤包括:

       1. 常看所有内置与自定义函数。

       2. Java或Scala编写自定义函数。

       3. 使用Eclipse或其他Java编辑工具生成JAR文件。

       4. 将生成的JAR文件放置于HDFS中,Hive即可应用。

       5. 使用Java编写简单的Hive自定义函数,步骤如下:

       5.1 使用Eclipse建立Maven项目。

       5.2 引入特定的Hive/Hadoop JAR。

       5.3 从Hive源代码或Hadoop基类库中寻找所需库。

       5.4 编写简单的大写转换函数。

       5.5 导出Eclipse,导入Hive类路径。

       5.6 定义Hive函数,需带上全路径,即类的包路径。

       5.7 修改Java代码,再执行相关步骤。

       通过以上步骤,成功使用Java编写一个供Hive调用的函数。

beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器

       beehive源码深入解析:Go语言中的自动化机器设计

       beehive的核心模块系统在包<p>bees</p>中体现其独特的解耦设计,这使得系统操作简便且易于扩展。只需要少量的学习,就能扩展自己的beehive功能。这里的"bee"代表Worker,执行具体任务,类似于采蜜的工蜂;而"hive"则是一个WorkerPool的工厂,通过简单配置(如一个token)即可创建针对特定任务的bee。

       "chain"是连接事件和处理的关键,它将事件(如博客更新)与响应(如发送邮件)关联起来,通过事件通道(eventChan)触发并执行相应的action。WebBee的实现展示了如何在Run方法中接收事件并唤醒相应的bee,同时ServeHTTP函数负责http请求处理,暴露API供外部调用。

       事件(Event)的处理通过<p>handleEvents</p>函数实现,它接收事件并将事件与对应的bee关联,进一步通过chains链接Event和Action,实现bee间的协作。Action的执行由<p>execAction</p>函数负责,可以处理预设选项或运行时传入的选项。

       总的来说,beehive的自动化机器设计通过巧妙的解耦、事件驱动和灵活的链式处理,提供了一种高效且可扩展的编程模式。