问题背景在Flink的sql-client客户端中执行连接hive的sql代码时出现如下错误，版本Flink1.13.6FlinkSQL>createcatalogtestwith(>'type'='hive

在当前的大数据格局中，Spark/Hive/Flink是最为主流的ETL或Strea

ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统。提供类似于文件系统目录树方式的数据存储，并且可以对书中的节点进行有效管理。

下载地址：https://go.ysboke.cn/archives/218

下载地址：https://go.ysboke.cn/archives/934mmd镜头+动作+bgm打包下载。

欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；《hive

//blog.jjonline.cn/userInterFace/173.html1900年至2100年公历、农历互转Js代码http://www.cnblogs.com/qintangtao/archive

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

在软件工程中，文件压缩是一项常见的任务，旨在减小文件的体积，提高存储和传输效率。本篇博客将深入探讨使用C语言进行文件压缩的基本原理，并提供一个简单而有效的实现示例。

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

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

单库——>数据库拆分——>数据库中间件（将分库分表做到自动化和平台化）——>存储平台(以对业务透明的形式提供资源分配、数据备份、迁移、容灾、读写分离、分库分表等一系列服务)NoSQL小文件存储大文件存储

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

虽然rsync比scp会快一点，但当小文件众多的情况下，rsync

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/?

在Hadoop的1.x版本中，HDFS存在NameNode单点故障，并且它是为大文件的流式数据访问而设计的，不适合随机读写大量的小文件。

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