hive优化书籍推荐(hive优化实战)

今天给各位分享hive优化书籍推荐的知识，其中也会对hive优化实战进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、怎样进行大数据的入门级学习
• 2、大家推荐一本写得好的关于大数据的书
• 3、计算机领域的圣经级书籍有哪些?
• 4、大数据入门书籍有哪些?
• 5、「Hive进阶篇」详解存储格式及压缩方式
• 6、如何进行hive优化

怎样进行大数据的入门级学习

1、看书+看视频学习很多朋友还想通过看书跟看视频结合起来学大数据，其实这也属于自学大数据的一种，自学大数据其实并不是很明智，比如要装哪些大数据学习工具呢？该如何装呢？这都是难题。

2、那就是参加专业的大数据培训。相比于自学大数据，参加专业的大数据培训，的确是零基础自学大数据的窍门，不仅在学习时间上大大的缩减，也不会在学大数据上总处于一知半解的状态当中，更多的是大大减少了对找工作的担忧，减少了好多好多的担忧。

3、在沙河计算机，我们提供专业的教员为你逐一剖析大数据与云计算的每一个知识点，让你轻松掌握这门学科。全面课程体系从Java基础入门到MyBatis、Spring等高级框架，我们的课程体系旨在培养你成为全能的大数据人才。

大家推荐一本写得好的关于大数据的书

《Hadoop权威指南(第4版)》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。

今天小编就给大家带来了提高数据分析能力必读书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。数据分析进阶 《精益数据分析》本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品，以及行进企业知名度。

了解统计学知识——10小时15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。

计算机领域的圣经级书籍有哪些?

《大数据日知录》虽然有其价值，但遗憾的是，它未能跳出技术文档的范畴。而本书，以其循序渐进的写作手法，深入剖析技术背后的原理，让你在轻松阅读中学到知识，非英语母语者也能流畅理解，实属难得的良师益友。

《代码大全》（Code Complete）：这本书被誉为经典之作，从实用性的角度深入讲述软件开发的方方面面，包括需求分析、设计、编码、测试等，涉及多个编程语言。

Java核心技术·卷 I·基础知识 (豆瓣评分：4) 作为Java领域的经典之作，这本书与《Java编程思想》并驾齐驱，畅销10余年，深受全球程序员喜爱。

科曼的《算法导论》和高德纳的《计算机程序设计艺术》被称为计算机科学的两本经典著作，被业界戏称为“两本圣经”科曼的《算法导论》这本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。

下面就让小编来为大家讲解一下不同领域的圣经级书籍有哪些？希望能帮助到大家。比如说营销领域的《营销管理》科特勒。现代科学全部从基督教而来。

《PHP Cookbook》，包括其它所有的Cookbook系列。里面有的是真正对常见问题的解而不是慢慢啃慢见效的其它东西。

大数据入门书籍有哪些?

《Hadoop权威指南(第4版)》hive优化书籍推荐：这本书是Hadoop生态系统hive优化书籍推荐的经典之作hive优化书籍推荐，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。

《数据之巅》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。

《商务与经济统计》理由：适合有基础的人看，可以深入了解统计学。零基础看这本书会有些困难。SQL 《SQL基础教程》理由：零基础入门，通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。

「Hive进阶篇」详解存储格式及压缩方式

hive支持的存储格式包括TextFile、SequenceFile、RCFile、Avro Files、ORC Files、Parquet。TextFilehive优化书籍推荐：Hive默认格式hive优化书籍推荐，数据不做压缩hive优化书籍推荐，磁盘开销大，数据解析开销大。

存储方式：数据按行分块 每块按照列存储 压缩快 快速列存取 效率比rcfile高，是rcfile的改良版本 自定义格式 用户可以通过实现inputformat和 outputformat来自定义输入输出格式。

Parquet，列式存储的明星，专为数据分析设计，通过压缩列数据，支持复杂类型，是Impala和Hive的首选。ORC，Hive的专属列存格式，支持ZLIB和SNAPPY压缩，对数据仓库的读取优化表现出色。

parquet格式的表在生产环境中经常被使用到，具有列式存储和压缩等特点，我们怎么在hive中存储parquet格式的表呢。

如何进行hive优化

1、Hive的优化需要结合具体情况进行分析和优化，可以从数据分区、建立索引和优化查询等方面入手。通过合理配置硬件、调整优化参数，以及优化HiveQL语句等操作，可以提高查询的执行效率和准确性。

2、（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。

3、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

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