叠词句子大全套路 形容妈妈的叠词

国学综合

叠词句子大全套路 形容妈妈的叠词

天寂轮回围观:℉更新时间:05-15 20:26

你现在阅读的是一篇关于叠词句子大全套路的文章，里面有丰富多彩的内容，还有给你准备形容妈妈的叠词和叠词句子大全套路的精彩内容哦。

叠词句子大全套路 形容妈妈的叠词

叠词句子大全套路 形容妈妈的叠词

一年级下册了，语文中关于句子仿写的内容，孩子们都学习得如何？可以很流畅正确的写出来吗？如果还不可以，那么请一定要好好看看这份资料了。

1、你姓什么？我姓李。什么李？木子李。

这个仿写句子，主要是利用拆字的方法，来说自己的姓氏。

仿写：你姓什么？我姓章。什么章？立早章。

2、双人徐，言午许。

这个仿写句子，主要是利用说偏旁法来说说自己的姓氏。

仿写：文刀刘，耳东陈。

3、小小青蛙大眼睛。

这个句式是叠词+事物+特点，要体现用能体现事物的叠词来形容食物，然后说出该事物的另一个特点。

仿写：高高长颈鹿长脖子。

仿写：小小老鼠细尾巴。

仿写：大大河马宽嘴巴。

4、吃水不忘挖井人，时刻想念毛主席。

仿写：成才不忘启蒙师，时刻想念好老师。

仿写：长大不忘慈母恩，时刻想念老母亲。

5、我多想去看看。

仿写：我多想快点儿长大。

仿写：我多想成为一名画家。

仿写：我多想去北京看看。

6、正和小伙伴们玩着跳房子，操场上却响起了上课铃声。

“……却……”前面正进行一种情况，表示转折，突然出现与前面不同的情况。

仿写：我睡得正香，窗外却响起了一阵吵闹声。

仿写：我正津津有味地看着喜欢的动画片，妈妈却叫我去看书。

7、高山、田野、街道、校园，到处一片清凉。

仿写：草地、树林、田野、山谷，到处一片生机勃勃。

8、小公鸡找到了许多虫子，吃得很欢。

“得”用在动词或形容词后，连接表示结果或程度的补语。

仿写：小女孩找不到自己的妈妈，急得直哭。

仿写：小朋友在做游戏，玩得很欢。

9、树很孤单，喜鹊也很孤单。

“……也……”表示同一事物具有两种现象或两种事物具有相同的现象。

仿写：爸爸喜欢看书，也喜欢打羽毛球。

仿写：我很高兴，妹妹也很高兴。

10、可我一看窗外心就乱跳。

“一……就……”表示一件事情发生之后紧接着发生另一件事情，这两件事情在时间上紧密相连。

仿写：我一听见雷声就害怕。

仿写：我一考试就紧张。

仿写：我一回家就做作业。

仿写：妈妈一有空就打扫房间。

11、粽子吃起来又黏又甜。

“又~又~”用又字把两个特点连接起来，使句子更加生动。

仿写：十五的月亮又大又圆。

仿写：藤上的青瓜又细又长。

仿写：树上的苹果又大又圆，吃起来又脆又甜。

12、如果我提着它，走到桥上，把水洒下来，那不就是我在下雨吗？

“如果……”假设一种情况，“不就……”说明在假设的情况下产生的结果。

仿写：如果下雪了，我们不就可以打雪仗了吗？

仿写：如果我学习进步了，那不就可以得到妈妈的表扬吗？

13、蝴蝶花间做迷藏。

这个句式是谁在哪里干什么三部分组成的。

仿写：青蛙田间捉害虫。

仿写：小羊山坡吃青草。

仿写：小鸟枝头高声唱。

14、荷叶圆圆的，绿绿的。

这个句子运用叠词，写出了事物两方面的特点。

仿写：月儿弯弯的，小小的。

仿写：太阳圆圆的，大大的。

仿写：草芽尖尖的，绿绿的。

仿写：水珠圆圆的，亮亮的。

15、我正忙着捉虫子呢！

这个句式是谁正忙着干什么呢！写人物正在做某事。

仿写：我正忙着写作业呢！

仿写：老师正忙着批改作业呢！

仿写：同学们正忙着打扫卫生呢！

仿写：妈妈正忙着准备晚饭呢！

好了内容预览到这里，需要电子版，关注头条号，私信:资料

关于列数字的句子（数仓）

在企业中使用Hive构建离线数仓是一种十分普遍的方案。尽管Hive的使用场景是通过批处理的方式处理大数据，通常对处理时间不敏感。但是在资源有限的情况下，我们需要关注Hive的性能调优，从而方便数据的快速产出。

HQL提供了两个查看查询性能的工具：explain与analyze，除此之外Hive的日志也提供了非常详细的信息，方便查看执行性能和报错排查。

善用explain语句

explain语句是查看执行计划经常使用的一个工具，可以使用该语句分析查询执行计划，具体使用语法如下：

EXPLAIN [FORMATTED|EXTENDED|DEPENDENCY|AUTHORIZATION] hql_query

上面的执行语句中，有4个可选的关键字，其具体含义如下：

一个典型的查询执行计划主要包括三部分，具体如下：

举个栗子

假设有一张表：

CREATE TABLE employee_partitioned( name string, work_place ARRAY<string>, gender_age STRUCT<gender:string,age:int>, skills_score MAP<string,int>, depart_title MAP<STRING,ARRAY<STRING>>)PARTITIONED BY (Year INT, Month INT)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '|'COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','MAP KEYS TERMINATED BY ':';

查看执行计划：

EXPLAINSELECT gender_age.gender, count(*)FROM employee_partitionedWHERE YEAR=2023GROUP BY gender_age.genderLIMIT 2;

执行计划概览：

执行计划详细信息：

STAGE DEPENDENCIES: Stage-1 is a root stage Stage-2 depends on stages: Stage-1 Stage-0 depends on stages: Stage-2STAGE PLANS: Stage: Stage-1 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan alias: employee_partitioned filterExpr: (year = 2023) (type: boolean) Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: PARTIAL Column stats: NONE Select Operator expressions: gender_age (type: struct<gender:string,age:int>) outputColumnNames: gender_age Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: PARTIAL Column stats: NONE Reduce Output Operator key expressions: gender_age.gender (type: string) sort order: + Map-reduce partition columns: rand() (type: double) Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: PARTIAL Column stats: NONE Reduce Operator Tree: Group By Operator aggregations: count() keys: KEY._col0 (type: string) mode: partial1 outputColumnNames: _col0, _col1 Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE File Output Operator compressed: false table: input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazybinary.LazyBinarySerDe Stage: Stage-2 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan Reduce Output Operator key expressions: _col0 (type: string) sort order: + Map-reduce partition columns: _col0 (type: string) Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE value expressions: _col1 (type: bigint) Reduce Operator Tree: Group By Operator aggregations: count(VALUE._col0) keys: KEY._col0 (type: string) mode: final outputColumnNames: _col0, _col1 Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Limit Number of rows: 2 Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE File Output Operator compressed: false Statistics: Num rows: 1 Data size: 227 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE table: input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe Stage: Stage-0 Fetch Operator limit: 2 Processor Tree: ListSink

巧用analyze语句

analyze语句可以收集一些详细的统计信息，比如表的行数、文件数、数据的大小等信息。这些统计信息作为元数据存储在hive的元数据库中。Hive支持表、分区和列级别的统计(与Impala类似)，这些信息作为Hive基于成本优化策略(Cost-Based Optimizer (CBO))的输入,该优化器的主要作用是选择耗费最小系统资源的查询计划。

-- 不使用NOSCAN关键字hive> ANALYZE TABLE user_behavior COMPUTE STATISTICS;...Table default.user_behavior stats: [numFiles=1, numRows=10, totalSize=229, rawDataSize=219]Time taken: 23.504 seconds-- 使用NOSCAN关键字hive> ANALYZE TABLE user_behavior COMPUTE STATISTICS NOSCAN;Table default.user_behavior stats: [numFiles=1, numRows=10, totalSize=229, rawDataSize=219]Time taken: 0.309 seconds
-- 收集具体分区的统计信息hive> ANALYZE TABLE employee_partitioned PARTITION(year=2023, month=06) COMPUTE STATISTICS;...Partition default.employee_partitioned{year=2023, month=06} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=227, rawDataSize=0]Time taken: 19.283 seconds-- 收集所有分区的统计信息hive> ANALYZE TABLE employee_partitioned PARTITION(year, month) COMPUTE STATISTICS;...Partition default.employee_partitioned{year=2023, month=06} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=227, rawDataSize=0]Time taken: 17.528 seconds
hive> ANALYZE TABLE user_behavior COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS user_id ;
-- 查看一个分区的统计信息hive> DESCRIBE FORMATTED employee_partitioned PARTITION(year=2023, month=06);...Partition Parameters: COLUMN_STATS_ACCURATE true numFiles 1 numRows 0 rawDataSize 0 totalSize 227 transient_lastDdlTime 1591437967 ...-- 查看一张表的统计信息hive> DESCRIBE FORMATTED employee_partitioned;...Table Parameters: numPartitions 1 transient_lastDdlTime 1591431482 ...-- 查看某列的统计信息hive> DESCRIBE FORMATTED user_behavior.user_id;

常用日志分析

日志提供了job运行的详细信息，通过查看日志信息，可以分析出导致作业执行瓶颈的问题，主要包括两种类型的日志：系统日志和作业日志。

系统日志包含了Hive运行时的状态等信息，可以通过{HIVE_HOME}/conf/hive-log4j.properties文件进行配置，主要的配置选项有：

hive.root.logger=WARN,DRFA ## 日志级别hive.log.dir=/tmp/${user.name} ## 日志路径hive.log.file=hive.log ## 日志名称

也可以通过Hive cli命令行设置日志级别：$hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console这种方式只能在当前会话生效。

作业日志所包含的作业信息通常是由YARN管理的，可以通过yarn logs -applicationId <application_id>命令查看作业日志。

分区表

值得注意的是，分区字段的选择是影响查询性能的重要因素，尽量避免层级较深的分区，这样会造成太多的子文件夹。一些常见的分区字段可以是：

比如year、month、day或者hour，当表中存在时间或者日期字段时，可以使用些字段。

比如国家、省份、城市等

比如部门、销售区域、客户等等

分桶表

与分区表类似，分桶表的组织方式是将HDFS上的文件分割成多个文件。分桶可以加快数据采样，也可以提升join的性能(join的字段是分桶字段)，因为分桶可以确保某个key对应的数据在一个特定的桶内(文件)，所以巧妙地选择分桶字段可以大幅度提升join的性能。通常情况下，分桶字段可以选择经常用在过滤操作或者join操作的字段。

索引

创建索引是关系型数据库性能调优的常见手段，在Hive中也不例外。Hive从0.7版本开始支持索引，使用索引相比全表扫描而言，是一种比较廉价的操作，Hive中创建索引的方式如下：

CREATE INDEX idx_user_id_user_behaviorON TABLE user_behavior (user_id)AS 'COMPACT'WITH DEFERRED REBUILD;

上面创建的是COMPACT索引，存储的是索引列与其对应的block id的pair对。除了此种索引外，Hive还支持位图索引(BITMAP),使用方式如下：

CREATE INDEX idx_behavior_user_behaviorON TABLE user_behavior (behavior)AS 'BITMAP'WITH DEFERRED REBUILD;

上面创建的索引时，使用了WITH DEFERRED REBUILD选项，该选项可以避免索引立即被创建，当建立索引时，可以使用LTER...REBUILD命令(见下面的示例)，值得注意的是：当基表(被创建索引的表)发生变化时，该命令需要被再次执行以便更新索引到最新的状态。

ALTER INDEX idx_user_id_user_behavior ON user_behavior REBUILD;

一旦索引创建成功，会生成一张索引表，表的名称格式为：数据库名__表名_索引名__，可以使用下面的命令查看索引：

hive> SHOW TABLES '*idx*';OKdefault__user_behavior_idx_user_id_user_behavior__Time taken: 0.044 seconds, Fetched: 1 row(s)

索引表包含索引列、HDFS的文件URI以及每行的偏移量，可以通过下面命令查看：

-- 查看索引表结构hive> DESC default__user_behavior_idx_user_id_user_behavior__;OKuser_id int _bucketname string _offsets array<bigint> Time taken: 0.109 seconds, Fetched: 3 row(s)-- 查看索引表内容hive> SELECT * FROM default__user_behavior_idx_user_id_user_behavior__;OK9 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [181]7 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [136]1 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [0]6 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [113]5 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [90]10 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [205]4 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [66]8 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [158]3 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [44]2 hdfs://cdh03:8020/user/hive/warehouse/user_behavior/userbehavior.csv [22]Time taken: 0.28 seconds, Fetched: 10 row(s)

如果要删除索引，可以使用DROP INDEX命令，如下：

DROP INDEX idx_user_id_user_behavior ON user_behavior;

使用skewed/temporary表

Hive除了可以使用内部表、外部表、分区表、分桶表之外，也可以使用skewed/temporary表，也可以在一定程度上提升性能。

Hive从0.10版本之后开始支持skewed表，该表可以缓解数据倾斜。这种表之所以能够提升性能，是因为可以自动将造成数据倾斜的数据分割成不同的文件或者路径。使用示例如下：

CREATE TABLE sample_skewed_table (dept_no int, dept_name string) SKEWED BY (dept_no) ON (1000, 2000);-- 指定数据倾斜字段

另外，还可以使用temporary临时表，将公共使用部分的数据集建成临时表，同时临时表支持SSD或memory的数据存储，从而可以提升性能。

文件格式

Hive支持TEXTFILE, SEQUENCEFILE, AVRO, RCFILE, ORC,以及PARQUET文件格式，可以通过两种方式指定表的文件格式：

一旦存储文件格式为TEXT的表被创建，可以直接通过load命令装载一个text类型的文件。我们可以先使用此命令将数据装载到一张TEXT格式的表中，然后在通过INSERT OVERWRITE/INTO TABLE ... SELECT命令将数据装载到其他文件格式的表中。

TEXT, SEQUENCE和 AVRO文件是面向行的文件存储格式，不是最佳的文件格式，因为即便是只查询一列数据，使用这些存储格式的表也需要读取完整的一行数据。另一方面，面向列的存储格式(RCFILE, ORC, PARQUET)可以很好地解决上面的问题。关于每种文件格式的说明，如下：

创建表时的默认文件格式，数据被存储成文本格式。文本文件可以被分割和并行处理，也可以使用压缩，比如GZip、LZO或者Snappy。然而大部分的压缩文件不支持分割和并行处理，会造成一个作业只有一个mapper去处理数据，使用压缩的文本文件要确保文件的不要过大，一般接近两个HDFS块的大小。

key/value对的二进制存储格式，sequence文件的优势是比文本格式更好压缩，sequence文件可以被压缩成块级别的记录，块级别的压缩是一个很好的压缩比例。如果使用块压缩，需要使用下面的配置：set hive.exec.compress.output=true; set io.seqfile.compression.type=BLOCK

二进制格式文件，除此之外，avro也是一个序列化和反序列化的框架。avro提供了具体的数据schema。

全称是Record Columnar File，首先将表分为几个行组，对每个行组内的数据进行按列存储，每一列的数据都是分开存储，即先水平划分，再垂直划分。

全称是Optimized Row Columnar，从hive0.11版本开始支持，ORC格式是RCFILE格式的一种优化的格式，提供了更大的默认块(256M)

另外一种列式存储的文件格式，与ORC非常类似，与ORC相比，Parquet格式支持的生态更广，比如低版本的impala不支持orc格式

压缩

压缩技术可以减少map与reduce之间的数据传输，从而可以提升查询性能，关于压缩的配置可以在hive的命令行中或者hive-site.xml文件中进行配置

SET hive.exec.compress.intermediate=true

开启压缩之后，可以选择下面的压缩格式：

关于压缩的编码器可以通过mapred-site.xml, hive-site.xml进行配置，也可以通过命令行进行配置,比如：

-- 中间结果压缩SET hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec-- 输出结果压缩SET hive.exec.compress.output=true;SET mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodc

存储优化

经常被访问的数据称之为热数据，可以针对热数据提升查询的性能。比如通过增加热数据的副本数，可以增加数据本地性命中的可能性，从而提升查询性能，当然这要与存储容量之间做出权衡。

$ hdfs dfs -setrep -R -w 4 /user/hive/warehouse/employee

注意，大量的小文件或者冗余副本会造成namenode节点内存耗费，尤其是大量小于HDFS块大小的文件。HDSF本身提供了应对小文件的解决方案：

对于Hive而言，可以使用下面的配置将查询结果的文件进行合并，从而避免产生小文件：

当一个作业的输出结果文件的大小小于hive.merge.smallfiles.avgsize设定的阈值，并且hive.merge.mapfiles与hive.merge.mapredfiles设置为true，Hive会额外启动一个mr作业将输出小文件合并成大文件。

本地模式

当Hive处理的数据量较小时，启动分布式去处理数据会有点浪费，因为可能启动的时间比数据处理的时间还要长，从Hive0.7版本之后，Hive支持将作业动态地转为本地模式，需要使用下面的配置：

SET hive.exec.mode.local.auto=true; -- 默认 falseSET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;SET hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5; -- 默认 4

一个作业只要满足下面的条件，会启用本地模式

JVM重用

默认情况下，Hadoop会为为一个map或者reduce启动一个JVM，这样可以并行执行map和reduce。当map或者reduce是那种仅运行几秒钟的轻量级作业时，JVM启动进程所耗费的时间会比作业执行的时间还要长。Hadoop可以重用JVM，通过共享JVM以串行而非并行的方式运行map或者reduce。JVM的重用适用于同一个作业的map和reduce，对于不同作业的task不能够共享JVM。如果要开启JVM重用，需要配置一个作业最大task数量，默认值为1，如果设置为-1，则表示不限制：

SET mapreduce.job.jvm.numtasks=5;

这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。

并行执行

Hive的查询通常会被转换成一系列的stage，这些stage之间并不是一直相互依赖的，所以可以并行执行这些stage，可以通过下面的方式进行配置：

SET hive.exec.parallel=true; -- 默认falseSET hive.exec.parallel.thread.number=16; -- 默认8

并行执行可以增加集群资源的利用率，如果集群的资源使用率已经很高了，那么并行执行的效果不会很明显。

Fetch模式

Fetch模式是指Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。可以简单地读取表对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在开启fetch模式之后，在全局查找、字段查找、limit查找等都启动mapreduce，通过下面方式进行配置：

hive.fetch.task.conversion=more

JOIN优化

普通join

普通join又称之为reduce端join，是一种最基本的join，并且耗时较长。对于大表join小表，需要将大表放在右侧，即小表join大表。新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。

map端join

map端join适用于当一张表很小(可以存在内存中)的情况，即可以将小表加载至内存。Hive从0.7开始支持自动转为map端join，具体配置如下：

SET hive.auto.convert.join=true; -- hivev0.11.0之后默认trueSET hive.mapjoin.smalltable.filesize=600000000; -- 默认 25mSET hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true; -- 默认true，所以不需要指定map join hintSET hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000; -- 控制加载到内存的表的大小

一旦开启map端join配置，Hive会自动检查小表是否大于hive.mapjoin.smalltable.filesize配置的大小，如果大于则转为普通的join，如果小于则转为map端join。

关于map端join的原理，如下图所示：

首先，Task A(客户端本地执行的task)负责读取小表a，并将其转成一个HashTable的数据结构，写入到本地文件，之后将其加载至分布式缓存。

然后，Task B任务会启动map任务读取大表b，在Map阶段，根据每条记录与分布式缓存中的a表对应的hashtable关联，并输出结果

注意：map端join没有reduce任务，所以map直接输出结果，即有多少个map任务就会产生多少个结果文件。

Bucket map join

bucket map join是一种特殊的map端join，主要区别是其应用在分桶表上。如果要开启分桶的map端join，需要开启一下配置：

SET hive.auto.convert.join=true;SET hive.optimize.bucketmapjoin=true; -- 默认false

在一个分桶的map端join中，所有参与join的表必须是分桶表，并且join的字段是分桶字段(通过CLUSTERED BY指定)，另外，对于大表的分桶数量必须是小表分桶数量的倍数。

与普通的join相比，分桶join仅仅只读取所需要的桶数据，不需要全表扫描。

Sort merge bucket (SMB) join

SMBjoin应用与分桶表，如果两张参与join的表是排序的，并且分桶字段相同，这样可以使用sort-merge join，其优势在于不用把小表完全加载至内存中，会读取两张分桶表对应的桶，执行普通join(包括map与reduce)配置如下：

SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat;SET hive.auto.convert.sortmerge.join=true;SET hive.optimize.bucketmapjoin=true;SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;SET hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;

Sort merge bucket map (SMBM) join

SMBM join是一种特殊的bucket map join，与map端join不同的是，不用将小表的所有数据行都加载至内存中。使用SMBM join，参与join的表必须是排序的，有着相同的分桶字段，并且join字段与分桶字段相同。配置如下：

SET hive.auto.convert.join=true;SET hive.auto.convert.sortmerge.join=trueSET hive.optimize.bucketmapjoin=true;SET hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;SET hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;SET hive.auto.convert.sortmerge.join.bigtable.selection.policy=org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer.TableSizeBasedBigTableSelectorForAutoSMJ;

Skew join

当被处理的数据分布极其不均匀时，会造成数据倾斜的现象。Hive可以通过如下的配置优化数据倾斜的情况：

-- 默认false，如果数据倾斜，可以将其设置为trueSET hive.optimize.skewjoin=true;-- 默认为100000，如果key的数量大于配置的值，则超过的数量的key对应的数据会被发送到其他的reduce任务SET hive.skewjoin.key=100000;

执行引擎

Hive支持多种执行引擎，比如spark、tez。对于执行引擎的选择，会影响整体的查询性能。使用的配置如下：

SET hive.execution.engine=<engine>; -- <engine> = mr|tez|spark

优化器

与关系型数据库类似，Hive会在真正执行计算之前，生成和优化逻辑执行计划与物理执行计划。Hive有两种优化器：Vectorize(向量化优化器)与Cost-Based Optimization (CBO,成本优化器)。

向量化优化器

向量化优化器会同时处理大批量的数据，而不是一行一行地处理。要使用这种向量化的操作，要求表的文件格式为ORC，配置如下：

SET hive.vectorized.execution.enabled=true; -- 默认 false

成本优化器

Hive的CBO是基于apache Calcite的，Hive的CBO通过查询成本(有analyze收集的统计信息)会生成有效率的执行计划，最终会减少执行的时间和资源的利用，使用CBO的配置如下：

SET hive.cbo.enable=true; --从 v0.14.0默认trueSET hive.compute.query.using.stats=true; -- 默认falseSET hive.stats.fetch.column.stats=true; -- 默认falseSET hive.stats.fetch.partition.stats=true; -- 默认true

总结

本文主要介绍了Hive调优的基本思路。总共分为四部分，首先介绍了调优的基本工具使用(explain、analyze);接着从表设计层面介绍了一些优化策略(分区、分桶、索引)；然后介绍了数据存储方面的优化(文件格式、压缩、存储优化)；最后从作业层面介绍了优化的技巧(开启本地模式、JVM重用、并行执行、fetch模式、Join优化、执行引擎与优化器)。本文主要为Hive性能调优提供一些思路，在实际的操作过程中需要具体问题具体分析。总之一句话，重剑无锋，为作业分配合理的资源基本上可以满足大部分的情况，适合的就是最好的，没有必要追求狂拽酷炫的技巧，应该把更多的精力放在业务问题上，因为工具的存在的价值是为了解决业务问题的，切不可本末倒置。

关于列数字的句子（把多列数据合并为一列高阶表格函数详解）

Excel函数学习：悟空百问の015：详细解析把多列数据合并为一列数据的高阶函数

可能是上一课的课程重点是分摊了三种情况下的分列数据的合并，把最后一种高阶函数简单的说了下就结束了。有点烂尾了，刚好又有朋友指出了这一点，今天就来深入解析这个函数，没看懂的今天大饱眼福，来细细的解读这串代码。

本期重点

函数在此：

=IFERROR(OFFSET(XXB1!$A$1,MOD(ROW(XXB1!A1)-1,COUNTA(XXB1!A:A)),IF(INT((ROW(XXB1!A1)-0.1)/COUNTA(XXB1!A:A))<8,INT((ROW(XXB1!A1)-0.1)/COUNTA(XXB1!A:A)),"")),"")

效果展示：

效果展示

首先这串代码分为几个层次：

=IFERROR(函数A，"")

函数A=OFFSET（函数B,函数C,函数D,“”）

函数B=XXB1!$A$1

函数C=MOD(ROW(XXB1!A2)-1,COUNTA(XXB1!A:A))

函数D=IF(函数E<8,函数E，"")

函数E=INT((ROW(XXB1!A1)-0.1)/COUNTA(XXB1!A:A))

总的概括下此函数的逻辑：

创建一个以A1为起始的一个引用区域，横向执行函数E（每列获取非空单元格数的列值），纵向获取值为函数C（连续获取1-5,1-5的列值），最后呈现出来的结果就是把A列，B列，C列连续的获取在我们所需的A列中。

重点概述：

1.IFERROR函数解析

=IFERROR(函数A，"")

IFERROR函数正如其词义一样，就是判断错误函数，当函数正常时得函数所获得值，当函数错误时，获得第二参数值。这里要了解的地方就是IFERROR的结果是对或者错，所以当第一个参数是判断语句时，得到的答案是对错。

2.OFFSET函数解析

函数A=OFFSET（函数B,函数C,函数D,“”）

OFFSET函数，简单的来就是创建一个引用区域，然后包含四个参数ABCD，A代表的是这个区域的左上角第一个值，B是向下（正数）或者向上（负数）偏移的行数，C是向右（正数）或者向左（负数）偏移的列数，CD是获取的区域，1,1就是获取一个单元格，不写的时候默认是1,1，获取的是一个单元格内容。

简单实操一下获取一个名叫香港的美丽地方。

OFFSET函数解析

3.函数C解析

函数C=MOD(ROW(XXB1!A2)-1,COUNTA(XXB1!A:A))

这列先说MOD函数是求余数函数，两个参数分别是A和B。

A=ROW(XXB1!A2)-1

A求得的结果是每行的行值-1，获得一个列为123456的行值

B=COUNTA(XXB1!A:A)

B求得结果是获取A列的非空单元格的数量。

用A去取B的余数，获得的数组结果就成了：

1/N=1 2/N=2 3/M=3 直至 N/N=0

N+1/N=1 N+2/N=2 N+3/N=3 直至 N+N/N=0

获得结果是一个1至N然后0至N的循环结果，这就是后面要连续取行值循环做准备。

效果展示

4.函数D解析

函数D=IF(函数E<8,函数E，"")

这个简单来说就是判断抵达第八列，就结束，没到第八列就继续取值，直至第八列结束。

5.函数E解析

函数E=INT((ROW(XXB1!A1)-0.1)/COUNTA(XXB1!A:A))

INT函数是向下去最近一个整数，2.5INT取值是2，然后通过行值减去0.1除以本行的非控制的个数，获取的值就是一列有1111,2222,3333,4444，的循环数列，然后通过这个信息来向右进行偏移。获得我们需要的值。

函数效果

收尾

此篇是上一篇的精华解析版，讲述这个分列数据的整个单列数据的事宜。请大家细细阅读，好好学习。加油哦~

举例子的句子有哪些（一年级语文）

大家知道，语文是一门非常注重基础和积累的学科，所以不仅仅只是将书本上所讲的知识要掌握好以外，很多的课外知识也是需要去积累和学习的。尤其是低年级阶段，同学们学习的知识比较简单，时间也比较放松，所以孩子们对于语文的学习并不重视，导致到了高年级，成绩出现下滑和跟不上的现象。

今天老师整理了一年级语文“照样子写句子”专项练习，这也是同学们平时考试中比较容易出错的部分，虽然所占的分值比例不大，但是却考验了孩子们的语言组织能力，所以还是要多多练习，建议家长们可以为孩子收藏打印一份，让孩子利用空闲时间做一做，我相信这对于提高孩子的综合能力会有很大的帮助！

文末有word版完整高清资料获取的方法！

关于列数字的句子（从零开始学MySQL）

学习目标

SQL语句介绍

1.SQL语句定义

结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是==关系型数据库管理系统都需要遵循的规范==，是数据库认识的语句。

标准的SQL语句，它W3C组织制定的。

虽然 SQL 是一门 ANSI（American National Standards Institute 美国国家标准化组织）标准的计算机语言，但是仍然存在着多种不同版本的 SQL 语言。

然而，为了与 ANSI 标准相兼容，它们必须以相似的方式共同地来支持一些主要的命令（比如 SELECT、UPDATE、DELETE、INSERT、WHERE 等等）。

举例：

普通话：各数据库厂商都遵循的ISO标准。

方言：数据库特有的关键字。

2. SQL语句作用

3. SQL的分类

SQL是用来存取关系数据库的语言，具有查询、操纵、定义和控制关系型数据库的四方面功能。

3.1 数据定义语言：

简称DDL(Data Definition Language) 用来定义数据库对象：数据库，表，列等。 关键字：create，alter，drop等

3.2 数据操作语言：

简称DML(Data Manipulation Language) 用来对数据库中表的记录进行更新。 关键字：insert，delete，update等

3.3 数据查询语言：

简称DQL(Data Query Language) 用来查询数据库中表的记录。 关键字：select，from，where等

3.4 数据控制语言：

简称DCL(Data Control Language) 用来定义数据库的访问权限和安全级别，及创建用户。

注意：

如果把SQL比喻成Excel：

4. SQL通用语法

SHOW DATABASES;# 等价于show databases;

/**/：多行注释，在注释区域内可以随意换行

/*多行注释，内部可与随意换行换行后，注释效果依然存在*/

-- # ：单行注释，写在语句开头，换行后注释截止。

# 单行注释-- 单行注释SHOW DATABASES;

注释快捷键：ctrl+/

5.小结

以上内容是关于叠词句子大全套路和形容妈妈的叠词的内容，小编幸苦为你编辑整理，喜欢的请点赞收藏把。

标签：形容妈妈的叠词、

标题：叠词句子大全套路 形容妈妈的叠词

链接：http://m.zhaichaow.cn/z/1588667.html