非交互式：printf"%b""rkt/root/keytab/hdfs.keytab\nrkt/root/keytab/hive.keytab\nwkt/root/keytab/merged.keytab

/usr/bin/bashktutil<hive用户，生成

wgethttps://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.8.6/binaries/apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz解压文件：使用

第一种办法参考docker中ubuntu容器更换apt源_ubuntu更改apt源withdockerfile-CSDN博客sed-is@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com

转载地址：http://www.cnblogs.com/xiaoao808/archive/2008/07/31/1257624.html在用户登录输入密码时，常常会有因为大写锁定开启而造成输入密码错误的情况

从Debug或Tools菜单项打开Options窗体，勾选下面的选项：http://www.cnblogs.com/findcaiyzh/archive/2011/03/31/2000529.html

前言介绍`pt-archiver是用来归档表的工具，可以做到低影响、高性能的归档工具，从表中删除旧数据，而不会对OLTP查询产生太大影响。可以将数据插入到另一个表中，该表不需要在同一台服务器上。

1.介绍之前处理mysql历史数据归档，直接写存储过程实现的（《mysql历史数据自动归档》），换新东家后，还是决定研究下主流的pt-archiver并实施。

逐行进行)4.2表归档到表(批量进行)4.2.1归档到当前实例，并删除数据4.2.2归档到远程实例，不删除数据4.3仅清除表数据4.4表自增字段处理5.总结1.引言2.工具说明2.1使用方式pt-archiver

文章目录一、前言关于Percona二、PerconaToolkit安装percona-toolkit：pt-archiver归档命令的使用格式：示例：三、归档步骤：1）、创建归档数据库和归档表方式一(推荐

1.1.1行存储的特点1.1.2列存储的特点1.2TextFile1.3SequenceFile1.4Parquet1.5ORC二、数据压缩2.1数据压缩-概述2.1.1压缩的优点2.1.2压缩的缺点2.2Hive

tar，全称TapeArchive，最初被设计用于在磁带存储设备上存储文件，但现在已经广泛用于在硬盘驱动器上存储和分发文件。

目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值3.1.2存在大量异常值或空值3.2业务数据本身的特性3.3SQL语句本身就有数据倾斜3.4建表时考虑不周四、触发数据倾斜的SQL操作五、数据倾斜的解决方案5.1Map长尾优化5.1.1Map读取

1.1Hive是什么？Hive是一个开源的数据仓库工具，主要用于处理大规模数据集。它是建立在Hadoop生态系统之上的，利用Hadoop的分布式存储和计算能力来处理和分析数据。

Fatalerroroccurredwhennodetriedtocreatetoomanydynamicpartitions.Themaximumnumberofdynamicpartitionsiscontrolledbyhive.exec.max.dynamic.p

离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，而对于大数据量来说，count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢，以下是调优的方式。解决方案一：groupby替代原sql如下：#=====7日、14日的app点击的用户数（user_id去重统计）selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'the

目录一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件1.3Hive数据模型（DataModel）1.3.1Databases1.3.2Tables1.3.3Partitions1.3.4Buckets

目录一、Hive分区表1.1分区表的概念1.2分区表的创建1.3分区表数据加载及查询1.3.1静态分区1.3.2动态分区1.4分区表的本质及使用1.5分区表的注意事项1.6多重分区表二、Hive分桶表2.1

目录0问题现象1问题解决解决方案一：调整动态分区数方案一弊端：小文件剧增解决方案二：distributeby方案二弊端：数据倾斜解决方案三：distributeby命令2思考3小结0问题现象现象：报错errorr如下：[Error20004]:Fatalerroroccurredwhennodetriedtocreatetoomanydynamicpartitions.Themaximumnumb

目录一、前言二、hive普通表查询原理2.1操作演示说明2.1.1创建一张表，并加载数据2.1.2统计3月24号的登录人数2.1.3查询原理过程总结2.2普通表结构带来的问题三、hive分区表设计3.1

前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?

配置hiveonspark1、上传Spark纯净版jar包到HDFS：hdfsdfs-mkdir/spark-jarshdfsdfs-put/opt/spark/jars/*/spark-jars2、修改

常规配置配置完，开启hadoop，开启spark（如果在hdfs上上传了纯净版的spark则不需要开启），开启hive注：当前节点一定要是namenode的active节点，因为hadoop长时间不用namenode

一Java环境部署：1.1官网下载jdkJava下载官网https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.html1.12

前言本篇文章主要整理hive-3.1.2版本的企业调优经验，有误请指出~一、性能评估和优化1.1Explain查询计划使用explain命令可以分析查询计划，查看计划中的资源消耗情况，定位潜在的性能问题

参考链接(https://www.codersrc.com/archives/6732

这里以pip安装为例，python安装建议anaconda，下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64

个人想法，有错请指出怎么让sqoop流程化1.首先创造配置表和任务表tb_configidjdbc_urluserpass_wordcolumnstablehive_tableis_incremental1jdbc

http://www.cppblog.com/tx7do/archive/2013/01/11

chrome-mac.zip时访问超时，日志如下[2022-09-05T11:57:55.901+08:00][WARN][plugins.screenshotting.chromium]Browserarchivefordarwin

2)由于数据类型不一致，导致的转换问题，导致的数据倾斜场景说明：用户表中user_id字段为int，log表中user_id为既有string也有int的类型。当按照两个表的user_id进行join操作的时候，默认的hash操作会按照int类型的id进行分配，这样就会导致所有的string类型的id就被分到同一个reducer当中。解决方案：将INT类型id,转换为STRING类型的id.SEL

转自：第四届智运会官网http://www.imsa.cn/archives/75194四智会主题口号：四智会主题口号释义：在儒家的道德规范体系中“智”是最基本最重要的德目之一，东方的儒雅智慧绵延不息，

不要跟原先的一块，要不然不生效；mimeType代表支持分享的类型：{".3gp","video/3gpp"},{".apk","application/vnd.android.package-archive

1.Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题1）倾斜原因：map输出数据按keyHash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce上的数据量差异过大

sethive.merge.mapfiles=true;sethive.merge.mapredfiles=true;sethive.merge.size.per.task=256000000;sethive.merge.smallfiles.avgsize

文章目录一、直接建表二、查询建表三、like建表一、直接建表CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS]employee_external(//EXTERNAL关键字添加为外部表namestring,work_placeARRAY,sex_ageSTRUCT,skills_scoreMAP,depart_titleMAP>)COMMENT'Thisisanexternalt

文章目录一、Loaddata二、insert三、IMPORT/EXPORT一、Loaddata语法为LOADDATA[LOCAL]INPATH'filepath'[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)]local关键字：有，表示从本地文件系统中导入没有，表示从HDFS文件系统中导入，这里是文件的

NPOI官网https://archive.codeplex.com/?

HiveSerde序列化与反序列化hiveSerde官方文档RegEx基于正则的匹配CREATETABLEapachelog(hostSTRING,identitySTRING,userSTRING,timeSTRING

文章转载自：http://blog.csdn.net/mango_song/article/details/125621371.概述一个文本f1.txt的格式如下：[plain]viewplaincopyprint?1tom2jame3mango它的第一列是id,第二列是name，第一列和第二列间通过不固定长度的空白(如空格制表符等)分割；我们希望创建一个user表，能够识别f1.txt，通过创建

#MySQL数据库多种安装方式数据库官网下载地址https://downloads.mysql.com/archives/community/##一linux系统###1.1源码安装数据库（自定义安装目录

动态分区插入数据，会产生大量小文件2.数据源本来就含有大量小文件3.数据增量导入，如Sqoop数据导入，增量insert导入数据等4.分桶表（主要是切分文件，容易产生小文件问题）1.2.3都是数据导入的问题：hive

目录1.语法2.使用场景select语句chainingCTEs链式union语句insertinto语句createtableas语句前言CommonTableExpressions（CTE）：公共表达式是一个临时的结果集，该结果集是从with子句中指定的查询派生而来的，紧跟在select或insert关键字之前。CTE可以在select，insert，createtableasselect等语

前言Hive-3.1.2版本支持6种join语法。

Hive中的排序通常涉及到orderby、sortby、distributeby、clusterby一、语法selectcolumn1,column2,...fromtable[where条件][groupbycolumn

小文件的预防3.1.1减少Map数量3.1.2减少Reduce的数量3.2已存在的小文件合并3.2.1方式一：insertoverwrite(推荐)3.2.2方式二：concatenate3.2.3方式三：使用hive

1http://security.ubuntu.com/ubuntuxenial-security/mainamd64curlamd647.47.0-1ubuntu2.18暂时不能解析域名“cn.archive.ubuntu.com

Anaconda下载及安装1.进入官网：FreeDownload|Anaconda，点击Download进行下载但是官网下载可能有点慢，可以通过国内镜像进行下载：Indexof/anaconda/archive

har2case我们先来了解一下另一个项目har2case他的工作原理就是将当前主流的抓包工具和浏览器都支持将抓取得到的数据包导出为标准通用的HAR格式（HTTPArchive），然后HttpRunner

例如Archive十年全集有超过20000张经典广告。大多数人是怎么学的呢？他们多半用喜鹊的方法，见到什么