Hive调优 一、本地模式 大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。...并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。...开启Map端聚合参数设置 --（1）是否在Map端进行聚合，默认为True set hive.map.aggr = true; --（2）在Map端进行聚合操作的条目数目 set hive.groupby.mapaggr.checkinterval...第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。 四、严格模式 Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行那些可能意向不到的不好的影响的查询。
，后面对象字段值会覆盖前面对象的字段值 console.log(person2) //{age: 15, name: "Amy"} 7. map和reduce 数组中新增了map和reduce方法。...map map()：接收一个函数，将原数组中的所有元素用这个函数处理后放入新数组返回。...reduce 语法： arr.reduce(callback,[initialValue]) reduce为数组中的每一个元素依次执行回调函数，不包括数组中被删除或从未被赋值的元素，接受四个参数：初始值...在页面发送两次请求： 查询用户，查询成功说明可以登录 查询用户成功，查询科目 根据科目的查询结果，获取去成绩 分析：此时后台应该提供三个接口，一个提供用户查询接口，一个提供科目的接口，一个提供各科成绩的接口...export命令用于规定模块的对外接口。 import命令用于导入其他模块提供的功能。
，兼容 PouchDB，CouchDB 和 IBM Cloudant； 基于易于学习的 jsonschema 标准； 提供 mongoDB 和 mongoose 类似的查询方式； 支持单个字段的加密，从而保护用户的隐私...RangeError —— 创建一个error实例，表示错误的原因：数值变量或参数超出其有效范围。 ReferenceError —— 创建一个error实例，表示错误的原因：无效引用。...异常对象分类 在 RxDB 内部主要定义了两个异常类： RxError：继承于 Error 类 RxTypeError：继承于 TypeError 类 利用 rx-error.js 文件提供的 newRxError...l=JavaScript&q=${message}%3A`; } 不知道小伙伴有没有注意到 ‘EN1’ 和 ‘EN2’ 异常码，这些异常代码统一的定义在 error-message.js 文件的 CODES...总结 在 RxDB 内部主要定义了两个异常类：RxError 和 RxTypeError，并提供了 newRxTypeError 和 newRxError 两个函数，用于快速创建异常对象。
，后面对象字 段值会覆盖前面对象的字段值 console.log(person2) //{age: 15, name: "Amy"} 7、map 和 reduce 数组中新增了 map 和 reduce...1）、map map()：接收一个函数，将原数组中的所有元素用这个函数处理后放入新数组返回。...) 2）、reduce 语法： arr.reduce(callback,[initialValue]) reduce 为数组中的每一个元素依次执行回调函数，不包括数组中被删除或从未被赋值的元 素，接受四个参数...案例：用户登录，并展示该用户的各科成绩。在页面发送两次请求： 1. 查询用户，查询成功说明可以登录 2. 查询用户成功，查询科目 3....根据科目的查询结果，获取去成绩 分析：此时后台应该提供三个接口，一个提供用户查询接口，一个提供科目的接口，一个提 供各科成绩的接口，为了渲染方便，最好响应 json 数据。
hive不需要了解和学习Map/Reduce编程模型和hadoop，复杂的业务需求和模型总是存在的，对于Hive分析人员来说，深入了解Hadoop和Hive的原理和Mapreduce模型，对于优化查询总有益处...Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用于可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候定义好表的schema即可。...作为Hive查询优化的一部分，对视图的查询条件语句和视图的定义查询条件语句将会尽可能的合并成一个条件查询。...2.3 选择文件格式 Hive提供的默认文件存储格式有textfile、sequencefile、rcfile等。用户也可以通过实现接口来自定义输入输的文件格式。...4 窗口分析函数 Hive提供了丰富了数学统计函数，同时也提供了用户自定义函数的接口，用户可以自定义UDF、UDAF、UDTF Hive 0.11版本开始提供窗口和分析函数（Windowing
第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改）。...当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。 九、严格模式 Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行“高危”的查询。... 不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行： hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution...在map端完成reduce。
不仅如此Hive使用SQL语法，提供快速开发的能力，还可以通过用户定义的函数（UDF），用户定义的聚合（UDAF）和用户定义的表函数（UDTF）进行扩展，避免了去写mapreducce，减少开发人员的学习成本...当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF）。...MapReduce的作业数由3减少到1。 t1相当于一个目录，t2相当于一个目录，对Map/Reduce程序来说，t1、t2可以作为Map/Reduce作业的mutli inputs。...3.9 使用向量化查询 向量化查询执行通过一次性批量执行1024行而不是每次单行执行，从而提供扫描、聚合、筛选器和连接等操作的性能。...加入到没名单的方式来提高整体的任务执行效率。
如定义init方法时，需自己手动调用父类的 init方法。...实例__dict__ 实例自定义属性vars(实例....self.test的值（test方法名所对应的函数体的地址），因为self此时就是t这个对象，所以self.test就是t.test，此时要获取t这个对象的test属性，那么就会跳转到getattribute...这些函数数量众多，不宜记忆，开发时不是都用到的，待用到时再使用 help(function) 查看如何使用，或结合百度查询即可，在这里介绍些常用的内建函数。...如果想得到列表，可通过list函数：list(range(5)) map函数map函数会根据提供的函数，对指定序列做映射。
ES6 的目标，是使得 JavaScript 语言可以用来编写大型的复杂的应用程序，成为企业级开发语言。 概念 ES6 原生提供了 Promise 对象。...所谓 Promise，就是一个对象，用来传递异步操作的消息。它代表了某个未来才会知道结果的事件（通常是一个异步操作），并且这个事件提供统一的 API，可供进一步处理。...此外，Promise 对象提供统一的接口，使得控制异步操作更加容易。 Promise 也有一些缺点。首先，无法取消 Promise，一旦新建它就会立即执行，无法中途取消。...rest, error wasn't TypeError nor //ReferenceError}); 4....处理一个 promise 的 map 集合。
如定义__init__方法时，需自己手动调用父类的 __init__方法。...实例__dict__实例自定义属性vars(实例....self.test的值（test方法名所对应的函数体的地址），因为self此时就是t这个对象，所以self.test就是t.test，此时要获取t这个对象的test属性，那么就会跳转到__getattribute...这些函数数量众多，不宜记忆，开发时不是都用到的，待用到时再使用 help(function) 查看如何使用，或结合百度查询即可，在这里介绍些常用的内建函数。...如果想得到列表，可通过list函数：python 代码解读复制代码list(range(5))map函数map函数会根据提供的函数，对指定序列做映射。
条件 原因： 比如以下语句： SELECT * FROM stu as t LEFT JOIN course as t1 ON t.id=t2.stu_id WHERE t.age=18; 请思考上面语句是否具有优化的空间...LEFT JOIN course AS t1 on t.id=t1.stu_id 05.处理掉字段中带有空值的数据 原因： 一个表内有许多空值时会导致MapReduce过程中,空成为一个key值,对应的会有大量的...value值, 而一个key的value会一起到达reduce造成内存不足 解决方式： 1、在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，比如： create table res_tbl as select...特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短 Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个task...，对于小数据量任务可以大大的缩短时间 可以通过 hive.exec.mode.local.auto=true 12.选择使用严格模式 Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询
，造成资源的浪费 解决方案： 在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号 04.不要在表关联后面加WHERE条件 原因： 比如以下语句： SELECT * FROM stu as t LEFT...JOIN course as t1 ON t.id=t2.stu_id WHERE t.age=18; 请思考上面语句是否具有优化的空间？...value值, 而一个key的value会一起到达reduce造成内存不足 解决方式： 1、在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，比如： create table res_tbl as select...特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短 Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个task任务的情况...，对于小数据量任务可以大大的缩短时间 可以通过 hive.exec.mode.local.auto=true 12.选择使用严格模式 Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询
）： // 先定义一个辅助函数用于生成指定范围内的数组 function range(from: number = 0, to: number = 0, skip: number = 1): number...reduce 计算的结果，中间 filter 与 map 函数都会产生无效的中间数据。...), reduce(sum)); const data: number = trans(range(0, 100)); 上述 trans 方法只会遍历一遍数组，同时执行 filter、map 与 reduce...不管是 map、filter 还是 forEach 都是对集合的遍历操作，所有的遍历操作都能用 reduce 实现，因此我们使用 reduce 封装出 map 与 filter 使其满足相同的参数与返回值模式...Benchmark 求出小于 1000000 的所有为 7 的倍数且个位数为偶数且该数的前一位不能被 4 整除的数字的平方之和： const even: (number) => boolean = (x
as t LEFT JOIN course as t1ON t.id=t2.stu_idWHERE t.age=18; 请思考上面语句是否具有优化的空间？...LEFT JOIN course AS t1 on t.id=t1.stu_id 05 处理掉字段中带有空值的数据 问题原因： 一个表内有许多空值时会导致MapReduce过程中,空成为一个key值,...对应的会有大量的value值, 而一个key的value会一起到达reduce造成内存不足 解决方式： 1、在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，比如： create table res_tbl as...特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短 Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个task任务的情况...选择使用严格模式 Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询 比如： 对于分区表，除非WHERE语句中含有分区字段过滤条件来限制数据范围，否则不允许执行，也就是说不允许扫描所有分区
UDF（User-Defined Function）是用户自定义的一种标量函数，输入一行数据，输出一个值。 在 HiveQL 查询语句中，可以使用 UDF 函数处理查询中的表达式。...总之，UDF、UDAF 和 UDTF 是 Hive 中非常重要的自定义函数类型，可以根据具体业务需求编写适合自己的自定义函数，并在 HiveQL 查询语句中灵活地使用它们。...Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。...当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。...让maxSize最大值低于blocksize就可以增加map的个数。 10 Hive里边字段的分隔符用的什么？为什么用\t？有遇到过字段里边有\t的情况吗，怎么处理的？
(bar) // good const baz = Array.from(foo, bar) 使用数组的 map 等方法时，请使用 return 声明，如果是单一声明语句的情况，可省略 return...如果你发现函数定义既庞大又复杂以至于不能理解文件的其他部分，或许你应该将它拆分成模块！...We shouldn't mutate function arguments. // Double bad: if opts is falsy it'll be set to an object which...，通常是您想要的，并且语法更简洁 如果您有一个相当复杂的函数，则可以将该逻辑移到其自己的命名函数表达式中 // bad [1, 2, 3].map(function (x) { const y =...eslint 中的 “always” 选项，eslint: arrow-parens // bad [1, 2, 3].map((x) => x * x) // good [1, 2, 3].map(
JOIN操作 Join 操作在 Map 阶段完成，不再需要Reduce，前提条件是需要的数据在 Map 的过程中可以访问到。...对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。...t1 相当于一个目录，t2 相当于一个目录，对 Map/Reduce 程序来说，t1，t2 可以作为 Map/Reduce 作业的 mutli inputs。...对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。...set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。
- PouchDB is a pocket-sized database. https://github.com/pouchdb/pouchdb ❞ PouchDB 是一个浏览器内数据库，允许应用程序在本地保存数据...响应式意味着你不仅可以查询当前状态，还可以订阅所有状态更改，比如查询的结果或文档的单个字段。 ? 这对于基于 UI 的实时应用程序非常有用，因为它易于开发，并且具有很大的性能优势。...为了在客户端和服务器之间复制数据，RxDB 提供了用于与任何 CouchDB 兼容端点以及自定义 GraphQL 端点进行实时复制的模块。...Schema：通过 jsonschema 来定义 Schemas，它们用来描述数据格式。...Dexie.js 主要为了解决原生 IndexedDB API 中存在的三个主要问题： 异常错误处理。 较弱的查询功能。 代码复杂性。
JOIN操作 Join 操作在 Map 阶段完成，不再需要Reduce，前提条件是需要的数据在 Map 的过程中可以访问到。...对此，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响。...t1 相当于一个目录，t2 相当于一个目录，对 Map/Reduce 程序来说，t1，t2 可以作为 Map/Reduce 作业的 mutli inputs。...对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果 多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。...set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。
https://github.com/pouchdb/pouchdb ❞ PouchDB 是一个浏览器内数据库，允许应用程序在本地保存数据，以便用户即使在离线时也可以享受应用程序的所有功能。...响应式意味着你不仅可以查询当前状态，还可以订阅所有状态更改，比如查询的结果或文档的单个字段。...为了在客户端和服务器之间复制数据，RxDB 提供了用于与任何 CouchDB 兼容端点以及自定义 GraphQL 端点进行实时复制的模块。...Schema：通过 jsonschema 来定义 Schemas，它们用来描述数据格式。...Dexie.js 主要为了解决原生 IndexedDB API 中存在的三个主要问题： 异常错误处理。 较弱的查询功能。 代码复杂性。
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