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蜗牛之窝 muzieryueniao
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而且Hive提供了原生支持，如果使用的不是分区表，则可创建成外部表，并使用har://协议来指定路径。如果不想因此增加运行时间，可以自行编写一些脚本，在系统空闲时对分区内的文件进行合并，也能达到目的。
本课堂主要围绕hive的基础知识点进行讲解。主要包括以下几个方面。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。对于Hive来说默认就是mapreduce任务。与操作本地文件系统类似，这里需要使用
使用hadoop job -list来列出当前hadoop正在执行的jobs
t2 --t1 与t2 left join ，结果为7条。(select order_id,str_to_map(concat_ws(‘,‘,collect_set(concat(order_status,‘=‘,operate_time))),‘,‘
在执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%左右，查看任务监控页面，发现只有少量reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。--有数
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