大数据数仓理论1.1-离线

分区

• 静态分区

        内存将划分为多个区域，每个区域对应一个分区，当程序访问内存时系统将为其分配一个固定大小的分区；

        优点：简单易于管理

        缺点：浪费资源，内存碎片化积多

• 动态分区        

        内存会划分为不同大小的分区，程序访问时自动分配合适大小的分区；

        优点：灵活，空间最大化；

        缺点：管理复杂，需要时间匹配合适的分区，时间延迟；

内外表区别

内部表

• 存储：数据库管理系统内部的表，数据和表结构都在数据库中；
• 访问：直接通过SQL工作；
• 删除：元数据，原始数据
• 建议：测试

外部表

• 存储：数据库管理系统之外的表，数据通常存储再外部文件：
• 访问：需要外部表定义才可以访问；
• 删除：元数据
• 建议：生产环境

HiveSQL执行流程（==>）

HiveSQL中小文件处理

        处理hiveSQL底层原理MR，小文件在于map阶段将数据划分若干分，Reduce合并输出的小文件；

缺点：小文件过多浪费资源，降低效率

解决：设定条件，按照任务输出文件大小的平均值作为阈值，若大于这个阈值将独立创建一个文件继续工作；

开窗函数

• 聚合函数

• 分析函数

• 顺序函数

Hive4个by

• order by  全局排序
• sort by    排序
• distribute by  分区
• cluster by  分区字段名和排序字段名相同进行简化

hive文件格式和压缩

• Hive 文件格式

1. 文本文件格式：Hive 支持基本的文本文件格式，如 CSV、TSV 等。这些格式易于查看和编辑，但不适合大规模数据处理，因为它们没有压缩和列式存储的优势。

2. 序列文件格式：序列文件是一种二进制文件格式，可以提高数据的读写效率。它支持数据压缩，适合大规模数据的存储和处理。

3. ORC 文件格式（Optimized Row Columnar）：ORC 是一种列式存储格式，可以提供更好的查询性能和压缩比率。它适用于大型数据集和复杂查询。

4. Parquet 文件格式：Parquet 也是一种列式存储格式，与 ORC 类似，可以提供高性能查询和压缩优势。Parquet 格式通常用于数据仓库和大数据分析场景。

• Hive 压缩方式

1. Snappy 压缩：Snappy 是一种快速压缩/解压缩算法，可以提供较快的压缩速度和相对较好的压缩比率。在 Hive 中，Snappy 压缩常用于中等大小的数据集。

2. Gzip 压缩：Gzip 是一种通用的压缩算法，在 Hive 中也可以使用。Gzip 压缩率较高，但解压缩速度较慢，适合对数据进行长期存档。

3. LZO 压缩：LZO 是一种较快的压缩算法，可以提供高速的压缩和解压缩性能。LZO 压缩在 Hive 中可以用于需要快速数据访问的场景。

数据倾斜

• Group by 

原因：一个key值或者多个key值对应的数据量超过了其他key值对应的数据，导致大量的key值数据在reduce阶段聚合，该reduce所需要的时间高于其他reduce任务时间，产生数据倾斜；

        解决：

1. map-side ：在map阶段部分聚合操作再执行后续任务；
2. Skey-groupby：整个业务执行两次MR任务，第一个MR任务通过随机数先聚合；第二个MR通过指定的字段进行处理；          

•  JOIN   

原因：在关联表的时候字段分布不均匀，导致数据倾斜因素

解决：map-join   只有map阶段没有reduce阶段；

拉链表意义以及用途

        拉链可以理解为数据模型，防止海量数据中对其无休止的存储，浪费极大空间；

        优点：可以满足获取历史数据状态并减少空间浪费

        用法：增加两个字段StartTime和EndTime，如：某App登录系统，后台记录用户的登录信息，采用拉链式，一个用户共两条数据来记录，第一条记录历史数据，第二条记录当日的数据。