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话不多说直接上货。Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。该属性设置为 more 以后，在全局查找、字段查找、limit 查找等都不走 MapReduce。设置为none后所有类型的查找语句都要走MapRe
为了实现总排序，Hive必须将所有数据强制传输到单个reducer。该reducer将对整个数据集进行排序。问题是Hive的将数据拆分为多个reducer的方法是未定义的。在最坏的情况下，假设reduce 的key是基于数据列，而limit子句是reduc
由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH，并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群。最近在学习SparkSQL，看到SparkSQL on HIVE。下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据。在代码最后一行添加sc.sto
Elementary OS团队的成员Shnatsel发布了关于自由Linux压缩工具的测试对比。下面是压缩和解压缩的数据。for testnum in $; do testnum=$ for archiver in bzip2 lzma xz gzip l
之前部门实现row_number是使用的transform，我觉得用UDF实现后，平时的使用会更方便，免去了transform相对繁琐的语法。hive> desc row_number_test;OKid1 intid2 stringage
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