Hive中的窗口函数为复杂数据分析提供了强大的支持。它们在不改变原始行数的前提下，对与当前行相关的“窗口”内数据进行计算。核心在于OVER()子句，它定义了窗口...

在Hive中，我们经常需要以不同于原始表结构的方式查看或处理数据。为了简化复杂查询、提供数据抽象，以及处理复杂数据类型（如数组或Map），Hive 提供了视图 ...

在数据分析的江湖中，数据往往分散在不同的“门派”（表）之中。要洞察数据间的深层联系，就需要JOIN这把利器，将相关联的数据串联起来。Hive SQL 提供了多种...

在 Apache Hive 中，数据定义语言 (DDL) 不仅仅局限于创建表 (CREATE TABLE)。为了有效地管理和维护数据仓库中的数据结构，Hive ...

在 Hive 中，除了常见的分区（Partitioning），分桶（Bucketing）是另一种重要且有效的数据组织和性能优化手段。它允许我们将表或分区中的数据...

在 Hive 中高效构建、管理和查询数据仓库，核心在于精准运用表类型（内部/外部）与分区策略（静态/动态/多重）。这不仅决定数据的生命周期归属，更是优化海量数据...

在理解了 Hive 数据库的基本操作后，本篇笔记将深入到数据存储的核心单元——表 (Table) 的定义和管理。掌握如何创建表、选择合适的数据类型、以及配置数据...

Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决

最近在写一个Hive SQL的时候遇到了除法结果不对的问题。大概就是sum(a)/sum(b)明明不等于0但是SQL返回的结果是0的问题。

在Hive中，多行合并聚合函数的主要作用是将多行数据按照一定的条件合并成一行。这在处理大量数据时非常有用，可以减少数据的存储和计算开销。Hive提供了一些内置的...

解决方案包括：使用FUNCTION关键字显式声明返回类型；对于复杂数据类型，实现GenericUDF接口比直接继承UDF更可靠；通过hive.session.i...

大数据工程师的经典痛点当你在Hive中执行 SELECT MAX(salary) FROM 10B_table时，是否经历过单Reducer卡死数小时？无分组的...

在大数据处理框架中，ORDER BY + LIMIT 是一个常见的“性能杀手”组合。全局排序操作往往意味着数据汇总、单点瓶颈与严重的数据倾斜。为了应对这一典型问...

场景一： 凌晨2点，数据工程师小王还在办公室调试一条跑了3小时的Hive查询...

表结构优化规则主要针对Hive环境下的DDL最佳实践，涵盖了表结构设计、数据类型选择、命名规范和约束定义等方面；本文将详细介绍其中的存储格式、分区分桶、压缩算法...

核心思想：如果两个大表的关联字段都进行了相同规则的分桶，并且桶数量匹配（一般为对方桶数量的倍数），Hive 在 Join 时可以避免对所有数据进行全量 Shuf...

触发条件： 当没有其他优化条件被满足时（例如，表太大无法Map Join，或者没有分桶无法SMB Join），Hive会自动选择Common Join。也可通过...

在大数据领域，Hive 作为成熟的数据仓库解决方案，常用于海量数据存储与离线处理，而 Doris 凭借其强大的 OLAP 能力，在实时分析、即席查询等场景表现卓...

PawSQL for Hive 理论基础之二：执行引擎是Hive SQL的“心脏”，负责将SQL语句转化为物理任务并在集群上高效执行。它的选择，直接决定了你的S...

参考该文章：https://cloud.tencent.com/developer/article/2443534