摘要：
SQL调优 skip 1 点击查看代码 in (select id from demo) # 替换为 inner join inner join demo on demo.id = id In 实操提升时间快了12s左右 阅读全文
posted @ 2024-08-08 11:23 乔伊_413 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
#!/bin/bash #遍历文件夹及其子文件夹内所有文件，并查看各个文件行数、大小 # $1 传入目标文件夹路径 dst_dir=$1 #子函数getdir # $1 接受函数传入的参数 function getdir() { for element in `ls $1` do file=$1"/ 阅读全文
posted @ 2022-04-07 09:34 乔伊_413 阅读(461) 评论(0) 推荐(0)
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数仓分层和数据集市 传统分层有好几个，比如：ODS>DWD>DWS>ADS；这里我举例的为传统五层数仓 数据仓库分层（传统）： ODS（Operation Data Store）：原始数据层，备份作用；数据保持不变 DWD（Data Warehouse detail）：对ODS的数据进行轻度清洗（去 阅读全文
posted @ 2021-07-15 15:02 乔伊_413 阅读(526) 评论(0) 推荐(0)
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本文参考：https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/81381122，感谢大佬的分享 话不多说，上坑！！！ 我在连接Hive的过程中主要是遇到了如下几个问题： 第一： 使用原始驱动文件的时候，需要配置Hadoop驱动和hive驱动。思路来说是没有问题的， 阅读全文
posted @ 2021-07-08 11:49 乔伊_413 阅读(2928) 评论(0) 推荐(0)
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在安装Kafka-eagle的时候遇见几个坑，在这里分享一下： 注意：版本问题，若按本文章不能解决，则着重查看版本的问题；这里只是提供解决针对问题的思路 Kafka版本：kafka_2.11-0.11.0.2 Kafka-eagle版本：kafka-eagle-bin-1.3.7 MySQL版本：5 阅读全文
posted @ 2020-12-11 16:34 乔伊_413 阅读(3583) 评论(1) 推荐(0)
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累加器：分布式共享只写变量 1. 把Executor端的信息聚合到Driver端 2. 在Driver程序中定义的变量，在Executor端的每个Task都会得到这个变量的新的副本 每个task更新副本的值之后，传回Driver端进行merge（合并） 3.原理类似于mapreduce，分布式改变， 阅读全文
posted @ 2020-12-05 21:10 乔伊_413 阅读(618) 评论(0) 推荐(0)
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RDD的cache缓存 -如果一个RDD需要重复使用，那么需要从头再次执行来获取数据 -RDD对象可以重用，但是数据不可以重用 -RDD通过Cache或者Persist方法讲前面计算的结果缓存，把数据以缓存在JVM的堆内存中 -但是并不是这两方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action算子时，该 阅读全文
posted @ 2020-12-05 20:48 乔伊_413 阅读(326) 评论(0) 推荐(0)
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部署模式对比 模式 Spark安装机器数 需要启动的进程 所属 应用场景 Local 1 无 Spark 测试 Standalone 3 Master&Worker Spark 单独部署 Yarn 1 Yarn&HDFS Hadoop 混合部署 端口号: - 4040(计算端口) : Spark查看 阅读全文
posted @ 2020-12-04 15:47 乔伊_413 阅读(758) 评论(0) 推荐(0)
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首先我们来看看Hadoop的相关简短回顾： 1. Hadoop是由Java语言编写，在分布式集群上存储海量数据并运行分布式分析应用框架 2. HDFS为其存储数据的分布式文件系统 3. 分布式计算框架为MapReduce 4. HBase一个基于HDFS的分布式非关系型数据库 5. Yarn作为分布 阅读全文
posted @ 2020-12-04 15:14 乔伊_413 阅读(704) 评论(0) 推荐(0)
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在开发中遇到自己给的一个txt文件大小达到19Mb 提醒：文件大小超过了2.56MB的默认值，有些功能不可靠 The file size(19.47MB ) exceeds configured limit(2.56MB). Code insight features are not acaliab 阅读全文
posted @ 2020-12-04 10:18 乔伊_413 阅读(3905) 评论(0) 推荐(1)
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