hive的查询注意事项以及优化总结 .
https://www.sodocs.net/doc/f161822.html,/joe_007/article/details/8987422
hive的查询注意事项以及优化总结
Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别，
所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。
基本原则：
1：尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段
select ... from A
join B
on A.key = B.key
where https://www.sodocs.net/doc/f161822.html,erid>10
and https://www.sodocs.net/doc/f161822.html,erid<10
and A.dt='20120417'
and B.dt='20120417';
应该改写为：
select .... from (select .... from A
where dt='201200417'
and userid>10
) a
join ( select .... from B
where dt='201200417'
and userid < 10
) b
on a.key = b.key;
2、对历史库的计算经验(这项是说根据不同的使用目的优化使用方法)
历史库计算和使用，分区
3：尽量原子化操作，尽量避免一个SQL包含复杂逻辑
可以使用中间表来完成复杂的逻辑
4 jion操作小表要注意放在join的左边（目前TCL里面很多都小表放在join 的右边）。
否则会引起磁盘和内存的大量消耗
5：如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%
insert overwite table tablename partition (dt= ....)
select ..... from (
select ... from A
union all
select ... from B
union all
select ... from C
) R
where ...;
可以改写为：
insert into table tablename partition (dt= ....)
select .... from A
WHERE ...;
insert into table tablename partition (dt= ....)
select .... from B
WHERE ...;
insert into table tablename partition (dt= ....)
select .... from C
WHERE ...;
5：写SQL要先了解数据本身的特点，如果有join ,group操作的话，要注意是否会有数据倾斜
如果出现数据倾斜，应当做如下处理：
set hive.exec.reducers.max=200;
set mapred.reduce.tasks= 200;---增大Reduce个数
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000 ;--这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.groupby.skewindata=true; --如果是group by过程出现倾斜应该设置为true
set hive.skewjoin.key=100000; --这个是join的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.optimize.skewjoin=true;--如果是join 过程出现倾斜应该设置为true
(1)启动一次job尽可能的多做事情，一个job能完成的事情,不要两个job来做
通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此紧密相连的是模型设计,好的模型特别重要.
(2)合理设置reduce个数
reduce个数过少没有真正发挥hadoop并行计算的威力，但reduce个数过多，会造成大量小文件问题，数据量、资源情况只有自己最清楚，找到个折衷点, (3)使用hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行，提高作业的并发
2、让服务器尽量少做事情，走最优的路径，以资源消耗最少为目标
比如:
(1) 注意join的使用
若其中有一个表很小使用map join，否则使用普通的reduce join，注意hive 会将join前面的表数据装载内存,所以较小的一个表在较大的表之前,减少内存资源的消耗
(2)注意小文件的问题
在hive里有两种比较常见的处理办法
第一是使用Combinefileinputformat，将多个小文件打包作为一个整体的inputsplit，减少map任务数
set mapred.max.split.size=256000000;
set mapred.min.split.size.per.node=256000000
set Mapred.min.split.size.per.rack=256000000
set
hive.input.format=https://www.sodocs.net/doc/f161822.html,bineHiveInputF ormat
第二是设置hive参数，将额外启动一个MR Job打包小文件
hive.merge.mapredfiles = false 是否合并Reduce 输出文件，默认为False
hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 合并文件的大小
(3)注意数据倾斜
在hive里比较常用的处理办法
第一通过hive.groupby.skewindata=true控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce做次预汇总,减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题
第二通过hive.map.aggr = true(默认为true)在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义，做combiner反而画蛇添
足,hive里也考虑的比较周到通过参数
hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默
认)hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认),预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5，则不再聚合
(4)善用multi insert,union all
multi insert适合基于同一个源表按照不同逻辑不同粒度处理插入不同表的场景，做到只需要扫描源表一次，job个数不变，减少源表扫描次数
union all用好，可减少表的扫描次数，减少job的个数,通常预先按不同逻辑不同条件生成的查询union all后，再统一group by计算,不同表的union all
相当于multiple inputs,同一个表的union all,相当map一次输出多条
(5) 参数设置的调优
集群参数种类繁多,举个例子比如
可针对特定job设置特定参数,比如jvm重用,reduce copy线程数量设置(适合map较快，输出量较大)
如果任务数多且小，比如在一分钟之内完成，减少task数量以减少任务初始化的消耗。可以通过配置JVM重用选项减少task的消耗
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一、控制Hive中Map和reduce的数量
Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那
么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。除了要控制Hive生成的Job的数量，也要控制map和reduce的数量。
1、map的数量，通常情况下和split的大小有关系，之前写的一篇blog“map
和reduce的数量是如何定义的”有描述。
hive中默认的hive.input.format是
https://www.sodocs.net/doc/f161822.html,bineHiveInputFormat，对于
combineHiveInputFormat,它的输入的map数量
由三个配置决定，
mapred.min.split.size.per.node，一个节点上split的至少的大小mapred.min.split.size.per.rack 一个交换机下split至少的大小
mapred.max.split.size 一个split最大的大小
它的主要思路是把输入目录下的大文件分成多个map的输入, 并合并小文件, 做为一个map的输入. 具体的原理是下述三步:
a、根据输入目录下的每个文件,如果其长度超过mapred.max.split.size,以block 为单位分成多个split(一个split是一个map的输入),每个split的长度都大于mapred.max.split.size, 因为以block为单位, 因此也会大于blockSize, 此文件剩下的长度如果大于mapred.min.split.size.per.node, 则生成一个split, 否则先暂时保留.
b、现在剩下的都是一些长度效短的碎片,把每个rack下碎片合并, 只要长度超过mapred.max.split.size就合并成一个split, 最后如果剩下的碎片比mapred.min.split.size.per.rack大, 就合并成一个split, 否则暂时保留.
c、把不同rack下的碎片合并, 只要长度超过mapred.max.split.size就合并成一个split, 剩下的碎片无论长度, 合并成一个split.
举例: mapred.max.split.size=1000
mapred.min.split.size.per.node=300
mapred.min.split.size.per.rack=100
输入目录下五个文件,rack1下三个文件,长度为2050,1499,10, rack2下两个文件,长度为1010,80. 另外blockSize为500.
经过第一步, 生成五个split: 1000,1000,1000,499,1000. 剩下的碎片为rack1下:50,10; rack2下10:80
由于两个rack下的碎片和都不超过100, 所以经过第二步, split和碎片都没有变化.
第三步,合并四个碎片成一个split, 长度为150.
如果要减少map数量, 可以调大mapred.max.split.size, 否则调小即可.
其特点是: 一个块至多作为一个map的输入，一个文件可能有多个块，一个文件可能因为块多分给做为不同map的输入，一个map可能处理多个块，可能处理多个文件。
2、reduce数量
可以在hive运行sql的时，打印出来，如下：
Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1 In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=
In order to limit the maximum number of reducers:
set hive.exec.reducers.max=
In order to set a constant number of reducers:
set mapred.reduce.tasks=
reduce数量由以下三个参数决定，
mapred.reduce.tasks(强制指定reduce的任务数量)
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G）
hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999）
计算reducer数的公式很简单N=min( hive.exec.reducers.max ，总输入数据量/ hive.exec.reducers.bytes.per.reducer )
只有一个reduce的场景：
a、没有group by 的汇总
b、order by
c、笛卡尔积
二、join和Group的优化
对于普通的join操作，会在map端根据key的hash值，shuffle到某一个reduce 上去，在reduce端做join连接操作，内存中缓存join左边的表，遍历右边的表，一次做join操作。所以在做join操作时候，将数据量多的表放在join的右边。
当数据量比较大，并且key分布不均匀，大量的key都shuffle到一个reduce 上了，就出现了数据的倾斜。
对于Group操作，首先在map端聚合，最后在reduce端坐聚合，hive默认是这样的，以下是相关的参数
·hive.map.aggr = true是否在Map 端进行聚合，默认为True
·hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000在Map 端进行聚合操作的条目数目
对于join和Group操作都可能会出现数据倾斜。
以下有几种解决这个问题的常见思路
1、参数hive.groupby.skewindata = true,解决数据倾斜的万能钥匙，查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到Reduce 中，每个Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key 有可能被分发到不同的Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个MR Job 再根据预处理的数据结果按照Group By Key 分布到Reduce 中（这个过程可以保证相同的Group By Key 被分布到同一个Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。
2、where的条件写在join里面，使得减少join的数量（经过map端过滤，只输出复合条件的）
3、mapjoin方式，无reduce操作，在map端做join操作（map端cache 小表的全部数据），这种方式下无法执行Full/RIGHT OUTER join操作
4、对于count(distinct)操作，在map端以group by的字段和count的字段联合作为key，如果有大量相同的key，那么会存在数据倾斜的问题
5、数据的倾斜还包括，大量的join连接key为空的情况，空的key都hash到一个reduce上去了，解决这个问题，最好把空的key和非空的key做区分
空的key不做join操作。
当然有的hive操作，不存在数据倾斜的问题，比如数据聚合类的操作，像sum、count，因为已经在map端做了聚合操作了，到reduce端的数据相对少一些，所以不存在这个问题。
四、小文件的合并
大量的小文件导致文件数目过多，给HDFS带来压力，对hive处理的效率影响比较大，可以合并map和reduce产生的文件
·hive.merge.mapfiles = true是否和并Map 输出文件，默认为True ·hive.merge.mapredfiles = false是否合并Reduce 输出文件，默认为False ·hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000合并文件的大小
五、in/exists（not）
通过left semi join 实现in操作，一个限制就是join右边的表只能出现在join条件中
六、分区裁剪
通过在条件中指定分区，来限制数据扫描的范围，可以极大提高查询的效率七、排序
order by 排序，只存在一个reduce，这样效率比较低。
可以用sort by操作,通常结合distribute by使用做reduce分区键
apache Tez调研笔记
Apache Tez 1.什么是 Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop 传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作则不太适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。 Tez项目的目标是支持高度定制化，这样它就能够满足各种用例的需要，让人们不必借助其他的外部方式就能完成自己的工作。它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output，Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。总结起来，Tez有以下特点： 1)运行在yarn上； 2)适用于DAG（有向图）应用（可与hive和pig结合）； 3)具有表现力的数据流API——Tez团队希望通过一套富有表现力的数据流 定义API让用户能够描述他们所要运行计算的有向无环图（DAG）。为 了达到这个目的，Tez实现了一个结构化类型的API，你可以在其中添加 所有的处理节点和边，并可视化实际构建的图形；下图是一个实现 terasort（分布式排序）过程的流程图： 4)灵活的输入—处理器—输出（Input-Processor-Output）运行时模型——可 以通过连接不同的输入、处理器和输出动态地构建运行时执行器；Tez 将用户数据流图的每个顶点看作是一个input-processor-output模型。 Input&output决定了数据的格式和怎样的被读取和写入，processor是对 数据的处理逻辑。将这些任务模型进行组装就可以形成不同功能的DAG 图，连接不同processor的input&output需要互相兼容；
Hive日志分析的大数据存储优化探讨
Hive日志分析的大数据存储优化探讨 摘要信息化发展水平的提升，使数据成为现代生产生活中不可或缺的关键要素，但社会中很多生产领域产生的数据量都较大，如何实现可用信息转化是当前数据利用与研究的关键问题。文章基于Hive日志分析，对优化大数据的存储进行了探究，希望能够提高Hive日志信息查询效率，优化其整体功能，从而在实际应用中发挥更大的作用。 关键词Hive日志；大数据存储；存储优化 信息数据是当前社会发展领域的重要基础，一切生产与发展活动都要将信息数据作为依据与支持，而信息中数据内含量大，还存在隐含信息数据，对信息数据的充分挖掘与利用，能够有开发出信息数据的更多价值。当前信息技术对数据的开发与利用水平有了提升，但对于很多大数据的存储仍是难题，为此，对Hive 日志分析的大数据存储优化探讨对我国调整存储结构，提高大数据读写效率有着重要意义。 1 基于Hive优化大数据存储策略简述 Hive是隶属于Hadoop的数据仓库工具，其主要发挥的作用是利用HFDS进行大数据存储，然后根据用户的实际要求映射数据，成为数据表；另外，利用其自带的数据查询功能能够快速的为用户提供数据信息，并通过查询内容提交到计算程序中完成用户布置的任务，这项功能也是Hive日志的优势体现，利用这项功能能够快速进行数据信息查询、信息数据分析。所以，在Hive日志的基础特性上展开数据存储优化探究，应重视对日志分析方法的利用，具体的优化可以并从以下几个方面着手：一是，对日志中常用的功能以及查询服务进行全面的分析，也就是通过对用户使用习惯的数据统计，明确用户常用的功能，然后合理分化数据结构，为用户提供更为便利的服务[1]。二是，优化数据导入格式，使用每种数据的专用存储结构。三是，对数据字段进行压缩，但不能改变其数据表的顺序以及字段的物理意义。四是，将数据表作为字段取值的参照标准，然后深入优化存储类型。五是，编写UDF，在不对用户的日常使用习惯造成任何影响的基础上，优化存储数据，从而能够有效提升日志查询功能的效率，并且能够优化数据占据的空间面积。 2 科学分化日志查询区域，优化查询效率 Hive日志本身具备记录功能，也就是在通常情况下，Hive日志能够自动对自身的运行进行记录，这样操作人员减少了很多复杂的操作步骤，能够有效提高操作效率，操作人员可以利用对Hive的标写来具体分析日志，然后根据其具备的EXPLAIN特性，得到抽象与简化后的查询语句语法树，从而提高查询的效率，完善了查询服务功能。利用正则表达式进行特征数据获取，能够获得准确的语法结构或语句结构，从而详细的进行了shell脚本编写，这时工具可以同时或批量执行使用者通过EXPLAIN传递的指令，然后日志在快速时间内利用对用户使用
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搜索引擎优化思1路与方法总结 搜索引擎优化如何去优化，我们首先得从思想上开始，正确认识搜索引擎营销是第一步，接着才是探讨搜索引擎营销有哪些方法。 搜索引擎营销思路一般从以下四个面去认识： 第一、搜索引擎优化是一个循序渐进的过程 不要指望今天做下优化，明天就排名靠前。搜索引擎优化是一项慢工出细活的工作，是一个循序渐进的过程。切忌心浮气躁，做优化的人要有良好的心理素质，遇事急躁是不行的。其见效周期一般是个周到个月左右，对于新站来讲，优化效果是会很慢的，一方面是由于网站内容的限制。另一方面也是爬行蜘蛛的造访频率的影响。刚建立起来的网站，哪个方面都不强，所以只能在时间上慢慢等待，要做的就是每天做优化，静待效果出现的那一天。 第二、搜索引擎优化需要坚持不懈的努力 做优化切不可三天打渔，两天晒网，要做到每天更新内容，每天为网页提供一些必要的技术处理，包含增加外链，访问率等。优化的方式可简可繁，一般来说，新站优化需逐步加强，老站可适当增加强度。我们要做的，就是每天坚持做一些事情，经过一段时间后，只要网站没用一些作弊手段，效果肯定也是会很明显的。 第三、搜索引擎优化同时需要相互帮助 搜索引擎优化切不可独立存在，所有的优化，不是一个网站自己关起门就可以做好的。准确来讲，有两个方面的内容：一是站内优化，另一个就是站外优化。站内优化容易理解，无非就是为网站设置好关键字，对标题等进行恰当的处理，网站描述也要详情反应出网页的真实内容。但站外优化，不是可以靠自己就能够解决的，这需要联合网络上的朋友，大家相互帮助和照顾，其中主要是为网站增加外链和加强宣传。中国有句俗话：朋友多了路好走。 第四、搜索引擎优化需要不断创新的思想 技术要不断提高，思想要不断创新。虽然只有那么多的方法，但是各种方法是否能够结合完好，运用娴熟，则是需要一些失败的经验做参考的。从而也需要大家不断汲取教训，多阅读他人的成功经验，做些适合自己网站的合理性优化，要不断的突破固定思维，利用一些必要的营销手段进行相关推广宣传。 有了做搜索引擎优化的正确思想认识，接着就是探讨搜索引擎优化的方法了。搜索引擎优化可以从站内优化与站外优化两个方面去考虑。下面详细介绍一下从网站源代码入手该如何优化和其他一些优化方法总结。 从网站源代码做优化主要从以下八个方面去考虑。 上海开成网络营销策划公司熊俞强
搜索引擎优化的概念和方式
搜索引擎优化的概念和方式 说到搜索引擎优化(Search Engine Optimization，简称SEO)，就不得不提到搜索引擎营销(SEM)，SEM是一种通过搜索引擎来对网站进行推广的营销方式，而搜索引擎优化（SEO）就是其中的一种，其他方式还包括搜索引擎的竞价排名广告等。由于SEO是通过技术方式来实现，无须付费进行推广，所以对于个人站长来说更实用。本文的重点，就是讲解SEO 的实现方式。 1．搜索引擎优化是什么 对网站进行搜索引擎优化，就是针对各种搜家引擎的检索方式和特点，通过修改网站的代码或者增加链接等方式，让网站符合搜索引擎的喜好，从而提升网站在搜索引擎中的排名，或者提高网页在搜索引擎中的收录数量。而SEO的最终目的，就是为网站带来用户。 搜索引擎优化是目前网站推广最为快捷，也是最有效的方式。因为用户是通过搜索关键词到达你的网站，所以往往网站会很符合浏览者的需求。这类用户在网站策划中被称作目标群体。 正因为如此，SEO才受到了广大站长的欢迎。因为它不仅带来了浏览者，而且还是价值很高的日标访客。而且由十搜索引擎已然成为目前互联网的入口，大多数网站、甚至包括各类门户网站的绝大部分流量，都是通过搜索引擎得末的。 对于个人站长来说，SEO已经成为不可或缺的一项技能。因为它的实现成本很低：只需要学习相关的技术，而不需要投入大量的资金来推广网站。所以目前每个与站长有关的论坛社区，几乎都充斥着有关SEO的内容。 但是，SEO并不能仅仅考虑网站的排名，目前很多站长建站之后往往只向SEO“看齐”。在网站的建设过程中，更重要的应该是要为用户着想，SEO更多的是要让网站以用户体验为根本，目的是给用户提供更好的服务，而不仅仅是为了排名而优化网站。 2．什么是“黑帽SEO” 黑帽和白帽是两种SEO的称谓，由于SEO能带来巨大的流量，就有很大一部分从业者采用“黑帽”的优化方式来提高网站的排名，即用作弊等不光彩的手段进行网站的优化，包括大量的垃圾链接、桥页、关键词堆砌等方式，都可以称做黑帽SEO。诸如用软件程序从其他搜索引擎抓取大量搜索结果，将其制作成网页发布，然后在网页上放置广告获得收入，就是黑帽SEO，这种方式在很多年前很有“效果”，但是目前搜索引擎早己改变了算法，类似的方式效果也变得微乎其微。而且搜索引擎一直在改进算法，与黑幅SEO做“斗争”。 白帽SEO则与之相反，使用正确的方式针对网站进行SEO，按照用户体验来优化网站，就可以称作是白帽SEO。而这两种方式都可以带来网站排名提升的效果，往往黑帽SEO的效果更为快捷，危害性也更大。甚至会造成被搜索引擎“K掉”的后果。 3．“黑帽SEO”常用的作弊方式 网站的排名很大程度上由连接到网站的数量和质量决定，通常的连接方式是与同类型的网站交换友情链接。不过很多SEO不会使用这种效率低、见效慢的方法，而是在浏览其他网站的时候，留言的同时留下网址；论坛灌水回帖的时候，在自己的签名位置加上网站的连接…… 这些方法虽然也不错，不过很多黑帽SEO会采用软件群发的方式来获取连接。例如使用群发软件对成千上万的博客、留言本进行评论，同时留下自己要优化的网站地址。这种方式不仅造成很多垃圾信息，而且让被留言的博主不堪其扰。 还有一种通过博客作弊的方式，是使用博客群建软件，在各类BSP网站建立大量的博客，然后发表连接有自己网站地址的文章，通过这类连接来提高网站排名。 另外，黑帽SEO常用的另一种方法，是通过“链接工厂”获取大量的网站连接，链接
Seo优化确定关键词的注意事项以及四个确定步骤
Seo优化确定关键词的注意事项以及四个确定步骤 在许多情况下，竞争程度会影响SEO优化关键字的最终选择。每个人都知道SEO优化关键词必须有一个搜索量才有价值。 这些关键词通常都是比较热门的词，虽然不受欢迎的关键词很容易排名，但没有人在搜索，但选择的标准和原则是什么？下面就来说一说。 一、关键词选择技巧 1、使用百度百科收集长尾词关键词，百度百科全书有大量词条，这些词汇都是一个关键词，那么我们就可以在百科全书中，找到类似或类似的关键词与网站的主要关键词。 2、使用百度索引收集长尾关键词百度索引会粗略反映一个关键词的检索，而一些与关键词相关的关键词也会出现在我们查询的索引下，那么我们就可以直观地知道这些关键词的检索，并且还可以收集一些未发现的关键字。 3、使用百度竞价工具收集长尾关键字。使用过百度竞价的朋友知道百度竞价中有这样的一个。 当在搜索框中输入关键字时，将出现与关键字类似且具有检索量的关键字，并且还将发生检索次数。这个功能非常有用，我们可以分析并收集网站的长尾关键词。 4、使用反义词分析方法收集长尾关键词。当我们收集某些关键词时，我们可以通过反义词分析方法分析长尾关键词。 例如：SEO成功案例和SEO失败案例以及其他反义词，只需添加与相关关键词的组合即
可形成长尾关键词。 5、使用拼写错误分析方法来收集长尾关键词网络的开发，以适应不同教育程度的人，再加上输入法的局限性，那么拼写错误的关键词组合是不可避免的。 当一些关键词有一定的搜索时数量，这些关键字都容易出错，错误的关键字也会有一定的检索量，建议你也可以用这种方法来分析和收集关键词的统计数据。 二、有些特别的注意事项要注意的 1、关键字从未被某些合作伙伴使用，以使网站快速排名好，会创建一些单词。确实，这样的词语会很快排名很好。 但与此同时，这些词语没有搜索量。即使它放在首页上，它也没有太大作用。 2、不一定是最受欢迎的关键词是最合适的热门关键词可以带来大量的流量，但是大多数都没有被转换，导致流量浪费，这个关键词不一定适合网站。 例如，“搜索引擎优化”这个词每天都有大量的搜索，但很多搜索搜索引擎优化的人不想学习搜索引擎优化。 业内人士可能会观察到排名的变化。也许小白想知道这个词的一些事情。因此，热词不一定是好的。 3、当在选择用户意图关键字时不考虑关键字选择时，应考虑用户的心理以实现转换为销售的关键字。 在搜索中，产品的性能搜索通常是购买前的比较选择，产品的名称搜索是消费的选择。
Hive性能优化总结
Hive性能优化总结 介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪 些问题？ ?数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 ?jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联 多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是 比较长的。 ?sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化， 使数据倾斜不成问题。 count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。 面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段： 好的模型设计事半功倍。 ?解决数据倾斜问题。 ?减少job数。 ?设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用 160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。 ?了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定 业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据 倾斜问题。 ?数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。 ?对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理 的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。 而接下来，我们心中应该会有一些疑问，影响性能的根源是什么？
SEO秘籍之搜索引擎优化基本术语
四、搜索引擎优化基本术语 搜索引擎优化（SEO） 关键词（Keyword） 排名（Ranking） 竞价排名（Paid Listing ） 自然排名（Organic Listing ） PR值（PageRank） 相似网页（Similar Pages） 补充材料（Supplemental Result ）外部链接（External Linking） 内部链接（Internal Linking ） 外部优化（Offpage Optimization）内页优化（Onpage Optimization）收录（Embody） 信任级（Trust Rank） 沙盒效应（Sandbox） 搜索引擎营销（SEM） 权重（Weightiness） 垃圾技术（Spamming） 反作弊（Anti-Spam ） 桥页（Cloaking）
黑帽SEO（Black hat SEO） 白帽SEO（White hat SEO） 搜索蜘蛛（Spider） 网站地图（Sitemaps） 链接工厂（Link farm ） MFA （Made for Adsense ） 目录（Directory） ROI （Return On Investment ） 搜索引擎结果页面（Search Engine Results Page） W3C（The World Wide Web Consortium ） 搜索引擎优化（search engine optimization,简称seo）：指遵循搜索引擎的搜索原理，对网站结构、网页文字语言和站点间互动外交略等进行合理规划部署，以改善网站在搜索引擎的搜索表现，进而增加客户发现并访问网站的可能性的这样一个过程. 搜索引擎优化也是一种科学的发展观和方法论，它随着搜索引擎的发展而发展, 同时也促进了搜索引擎的发展。
hive规则及常用语法
Hive规则及常用语法 一.hive介绍 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数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 二.Hive规则 1.建表规则 表名使用小写英文以字符串模块名称，项目以BI开头(数据集市以DM)以’_’分割主业务功能块名,然后详细业务名,最后以数据表类别结尾,数据表存放在相应的表空间 例如: 数据仓库层_业务大类_业务小类-*** 示例 dw_mobile_start_week dw_mobile_start_mon dw_mobile_start_day 1）在建立长期使用的表时，需要给每个字段Column填写Comment栏，加上中文注释方便查看。对于临时表在表名后加上temp; 2）对运算过程中临时使用的表，用完后即使删除，以便及时的回收空间。临时表如果只用来处理一天数据并且每天都要使用不要按时间建分区。避免造成临时表数据越来越大。 3）字段名应使用英文创建，字段类型尽量使用string.避免多表关联时关联字段类型不一致。 4）多表中存在关联关系的字段，名称，字段类型保持一致。方便直观看出关联关系及连接查询。 5）建表时能够划分分区的表尽量划分分区。 6）建表时为表指定表所在数据库中。 2.查询规则 1.多表执行join操作时，用户需保证连续查询中的表的大小从左到右是依次增加的。也 可以使用/*+STREAMTABLES(表别名)*/来标记大表。
搜索引擎优化技巧
搜索引擎优化技巧 搜索引擎优化（SEO）与投放关键词广告，它们都有不同的优势和不足，就如同西药与中药的区别。投放关键词广告见效很快，一旦不再继续投放，效果也随之消失；搜索引擎优化虽然见效较慢，通常需持续三个月才能开始见效，但其优点在于效果持久。 一、选择优化词 企业开展搜索引擎优化的工作，就应该选择好需要优化的关键词。 一般来讲，关键词有三种类型： 1.流量词 流量词是行业内对产品或业务的统称。 流量词的流量本身就很高，客户的目的不明，搜索次数多，投入回报低，优化效果不明显，因此要首先排除流量词。如饰品、箱包、玩具等。 2.核心词 核心词反映企业具体经营模式或经营范围。 核心词客户搜索目的相对聚焦，搜索次数居中，需要企业重点管理，因此是首选的优化词。如汽车饰品、义乌饰品批发等。 3.长尾词 长尾词更具体的描述企业产品或客户的需求。客户搜索交易目的明确，投入产出比较高，从企业实际投入产出比的角度考虑，若企业没有专业的优化团队，或者人员不足，可以首选优化长尾词。如日韩饰品、饰品连锁经营等。
二、优化三步法 搜索引擎的优化主要分为三个步骤：第一，改后台；第二，发文案；第三，做外链。 1.改后台 后台的更改主要包括产品的标题和描述部分。 标题 标题建议改成25字以内，通常包含关键词、一句精彩的话。 如今百度允许标题的最长字符是60个字，而一个汉字是由两个字符组成的，其中空格和标点符号也算一个字符，最后折算起来，有效的字数就是25个。字数如果超过25个，就可能超过百度或者谷歌的字符限制，将不会全部显示。 内容描述 内容描述需要改成70字以内、包含关键词、联系方式的一段话，目的在于吸引用户点击。 内容描述的字数控制在70个以内，就能够全部显示编辑的内容，一旦超出这个范围，就会用省略号的形式显示。在后台页面查询源代码“Description content”，就是省略号的描述内容。 图1 后台更改 如图1所示，蓝色部分即为改后台的内容，包含改标题和改描述两部分，第一行是标题部分，下面两行是描述。标题和描述必须含有关键词，如此处的关键词是“软木地板”；描述部分必须包含联系方式。
做好seo的六个注意事项
做好seo的六个注意事项 1。分析网站的结构 对搜索引擎友好的网站，目录最好不要超过3层。网站权重小的话，搜索引擎是不会看到3层目录之后的内容的。这样会影响收录。对SEO是个极大的影响。3层目录的意思是。 2。关键字的策略 关键字是SEO里最重要的一项，在进行下一步之前，得对网站的内容和所属行业进行关键字分析。如一个讲述SEO的网站，最核心的关键词就是SEO，但不是一定要SEO这个词，因为SEO这个词在这个行业里的竞争力太大。你可以设想一下想找SEO的用户会搜索什么词，从而制定自己合适的关键词。如:SEO服务，地区+SEO。分析这些词的搜索热度可以上index。baidu。com，或者用GOOGLE的关键字工具进行分析。找到一个搜索热度合适的关键字之后再搜索该关键词，看看竞争这个词的网站有多少。网站竞争力不是看搜索结果的多少，而是看前三页的网站的链接，如果前面的都是1级域名，那竞争力就相对大了。反之如果1级域名寥寥无几，全是一些文章页，竞争力就相对小了。分析第一页的网站的优化情况，简单来说，看TITTLE标签的情况就可以看出站主是不是专门在优化该词。至此大概对竞争力有个思路了。 3。标题的写法 标题就是网站的TITTLE标签，例如潮州SEO的博客是想优化潮州SEO，潮州SEO 优化，潮州网站优化，那么标题可以写为: 潮州SEO|潮州SEO优化|网站优化–潮州SEO 的博客。也可以写为潮州SEO|SEO优化|网站优化。 4:关键字标签和说明标签 这两个标签现在基本被搜索引擎忽略了。不过写写也无妨，但是恶意叠加关键字的话却会被处罚。写关键字标签注意不要叠加关键词，5个词就足够了，可以参考标题的写法。说明标签同样不要叠加关键词，而且要写成一句或一段描述性的语言，关键词自然的融入语言中。 5。网站内容 网站内容围绕关键字来写，在维持用户体验的时候也不要忘了对搜索引擎友好。在写内容的时候尽量涉及关键字在里面。出现关键字的地方不要用同义词代替。比如优化的关键字是减肥方法，就不要写成瘦身方法，因为这样是无意义的，搜索引擎不会认为减肥和瘦身是同一个词。 6。反向链接 反向链接就是其他网站通往你网站的链接。反向链接是搜索引擎评估你网站的重要方式。做反向链接需要持之以恒。正如SEO，不是立竿见影的事，需要耐心。
网页设计师必备10个搜索引擎优化技巧
网页设计师必备10个搜索引擎优化技巧 如果你想要制作一个网站或、博客或者优化你现有的网站，你必须了解一些基础的SEO。懂得如何优化你的网站这将会帮助你快速的提高你网站在搜索引擎中的权重，这对于你的业务来说会非常的重要。在这里将给大家展示，网页设计师必须要了解的搜索引擎优化技巧，毕竟SEO是从做站开始。如果你喜欢这篇文章，我想你应该会对3D网站设计教程集感兴趣。 1.社会化媒体 一个非常重要的步骤，就是把你网站暴光在各社会媒体，来吸引更多的读者，如Twitter，Flickr，Facebook，Google+等，让别人了解你的产品或服务。 2.分析和跟踪 这一步非常的重要，这让你更加了解你的访问者，是通过什么关键词搜索来到你的网站，他们有什么需要，每天大概有多少人访问等等这些问题，然后您就可以根据这些来改善你的网站。 3.关键词研究 关键词研究也是非常重要的，你可以通过各种关键词工具的帮助来分析关键词，选取能够给网站带来流量的词，这对于提高你网站业务量会有很大帮助。 4.简易社会分享 给网站加上分享代码，当用户访问网站，觉得网站很不错，对用户确实有很大帮助，用户就会把网站分享到各社区如百度、天涯、猫扑、和讯等地方，这将会给你网站增加反链链接，这会对你的关键词排名起很大的作用。 5.内部链接 内部链接对一个网站来说是非常重要的，它会更利于百度、谷歌等各类搜索引擎蜘蛛的爬行，加快加多网站的收录，内链锚文本做得好，可能会对你网站关键词排名起很大的作用。 6.相关的内容 高质量的内容是SEO的第一规则。什么样的是高质量的?高质量的内容就是符合你网站主题，对用户有帮助的内容。高质量的内容让网站具有良好的用户体验，吸引着客户，降低网站跳出率，增加用户粘度。 7.网站导航
搜索引擎优化(SEO)应该学习的四个基本原则
搜索引擎优化（SEO）应该学习的四个基本原则 seo站长的必修课，现在每个搜索引擎都有一套成熟的算法，例如：百度的萝卜算法、谷歌的熊猫算法。由于搜索引擎算法的不断更新，不少站长觉得搜索引擎优化越来越艰难。纵观近年来搜索引擎算法的更新，其实SEO并没有目前大家所讲得这么困难。只要掌握了其中的方向和基本原则，对于搜索引擎的优化也就简单了。 1.网站URL优化原则——尽量简化URL，避免特殊符号 网站的URL是建站的重中之重，大家应该小心操作，如果可以请减少符号?的出现，还有一些较长字符也应该尽量避免，搜索引擎是很小气的，这样的结构会惹来搜索引擎的讨厌。我们可以选择一些比较简短，具有含义的一些字母来体现出来。 2、网站关键字布局优化原则——把握关键词密度 网站文章应该要包含对应的关键字。一篇文章里，你可以用一句简短的话来涵盖你的关键字，密度不易过高，堆砌关键字并不是一个很好的选择，迟早也会被搜索引擎淘汰。如果你的文章是复制他人的，那么可以对内容进行适当的修改，也许效果会比他的好的多。 3、网站外链原则——高质量外链是提升网站整体权重的重要因素 增加高质量外链是seo的一项必做工作，好处就是能提升网站的整天权重，加快内容收录。外链建设要广，不要老在一个网站做外链，从而避免这网站出问题后而导致的外链大量丢失。在就是外链建设质量要高，不搞群发，每天有规律的导入一些高质量外链就行。 4、站长个人习惯原则——耐心、恒心 做为一名seoer失败是常事，但很多人做到一半见不到效果信心受挫就马上手工。这是seo的忌讳，搜索引擎可以说是一个“坚硬的面包”，需要慢慢啃，
慢慢消化，慢慢探索的。搜索引擎也会经常调整它的算法，网站适当的波动也是很正常的，我们需要做的就是找出其中的原因然后在去解决它。只要按照正规的优化方法，正确的方式去做seo，搜索引擎是不会放弃你这杯新鲜的“牛奶”，所以坚持就是胜利。 相信如果你对以上四个原则都有了良好的把握，那么搜索引擎优化在你这里也就变得轻而易举了。加油吧，各位站长，别让搜索引擎给吓住了！
HIVE安装使用说明
HIVE安装使用说明 一、Hive简介 1.1.Hive是什么 Hadoop作为分布式运算的基础架构设施，统计分析需要采用MapReduce编写程序后，放到Hadoop集群中进行统计分析计算，使用起来较为不便，Hive产品采用类似SQL的语句快速实现简单的MapReduce统计，很大程度降低了Hadoop的学习使用成本。 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数据库表，并提供基础的SQL查询功能，可以将SQL 语句转换为MapReduce任务运行，而不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 1.2.部署架构
Hive中的Driver为核心驱动部分，包括SQL语句的解释、编译为MapReduce任务，并进行优化、执行。 Hive用户访问包括4种运行和访问方式，一是CLI客户端；二是HiveServer2和Beeline方式；三是HCatalog/WebHCat方式；四是HWI 方式。 其中CLI、Beeline均为控制台命令行操作模式，区别在于CLI只能操作本地Hive服务，而Beeline可以通过JDBC连接远程服务。 HiveServer2为采用Thrift提供的远程调用接口，并提供标准的JDBC 连接访问方式。 HCatalog是Hadoop的元数据和数据表的管理系统，WebHCat则提供一条Restful的HCatalog远程访问接口，HCatalog的使用目前资料很少，尚未充分了解。 HWI是Hive Web Interface的简称，可以理解为CLI的WEB访问方式，因当前安装介质中未找到HWI对应的WAR文件，未能进行使用学习。 Hive在运行过程中，还需要提供MetaStore提供对元数据（包括表结构、表与数据文件的关系等）的保存，Hive提供三种形式的MetaStore：一是内嵌Derby方式，该方式一般用演示环境的搭建；二是采用第三方数据库进行保存，例如常用的MySQL等；三是远程接口方式，及由Hive自身提供远程服务，供其他Hive应用使用。在本安装示例中采用的第二种方式进行安装部署。 备注：在本文后续的安装和说明中，所有示例均以HiverServer2、
基于Hadoop和HTML5的环保WebGIS系统架构优化设计与实现
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/f161822.html, 基于Hadoop和HTML5的环保WebGIS系统架构优化设计与实现 作者：王燕枫陈高王冬 来源：《中国市场》2017年第09期 [摘要]文章阐述了在环保大数据环境下利用Hadoop和HTML5技术解决WebGIS系统建 设中的可视化效率问题，针对海量数据的图像化渲染中容易出现的加载延时长、系统响应慢的问题，构建基于Hadoop的大数据处理模型和WebGIS系统架构，通过数据库、空间数据服务、WebGIS客户端实现等多个环节，提高WebGIS系统的效率。 [关键词]环保；大数据；Hadoop；WebGIS [DOI]10.13939/https://www.sodocs.net/doc/f161822.html,ki.zgsc.2017.09.029 随着环保工作的不断展开和深化以及环保大数据工程的建设实施，对基于WebGIS的数据可视化查询和综合分析等要求也越来越高，目前江苏省环境信息系统的设计架构，受到传统数据库对大数据处理性能和浏览器加载能力的制约，在WebGIS中加载大量的几何图形（如在页面中加载上万个污染源点位）时，容易发生加载延时过长，甚至浏览器崩溃的问题，极大地影响了工作效率。 随着大数据技术的快速发展，Hadoop等大数据计算平台能够将海量的数据进行分布并进行处理，为海量环保地理数据的有效存储和高效运算提供了可能。同时，随着WebGIS技术的发展，如HTML 5等技术的不断成熟，也为大数据在浏览器客户端的加载绘制提供了优化的方案。 江苏省生态环境大数据图形化展示平台的建设，就是在面对大数据环境下，利用Hadoop 技术和HTML 5技术，提出一种GIS数据可视化系统的优化方案。 1 Hadoop和HTML 5技术综述 1.1 Hadoop技术 Hadoop是一个由Apache基金开发的分布式系统基础架构。Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive等部分组成，其设计核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，而 MapReduce为海量的数据提供了计算，Hbase则为处理后的数据提供存储。 1.2 HTML 5技术
Hive update实现方案V1.0
Hive update实现方案 1.问题 由于hive数仓的特性，不容许数据进行修改，造成hive中的数据更新活着删除很困难的问题，自hive 0.11版本之后，hive也尝试在测试环境允许进行update和delte操作，但这些操作还不成熟，不敢在生产环境放心使用，其中也有一样不足。所以就需要找一种可靠的方案实现hive的数据更新或者删除。 2.方案 2.1.创建数据表 创建两张数据结构一模一样的hive数据表TEST、TEST_TEMP，其中TEST表的存储格式为“ORCFILE”（性能高），TEST_TEMP 表的存储格式为“TEXTFILE”（方便数据加载）。 ID NAME AGE 主键姓名年龄 create table TEST_TEMP ( id string, name string, age string ) comment '临时表' partitioned by (y string,m string,d string) row format delimited fields terminated by',' stored as textfile create table TEST (
id string, name string, age string ) comment '最终表' row format delimited fields terminated by',' stored as orcfile 2.2.初始化 1.通过hive数据load的方式先把数据加载到TEST_TEMP表中 （此处也可以通过sqoop进行数据抽取，不再详述）。 load data local inpath '/home/hadoop/a.txt' overwrite intotable TEST_TEMP 2.通过hive insert overwrite的方式把临时表的数据加载到最终 表TEST中。 insertintotable TEST select id,name,age from TEST_TEMP 2.3.日常 1.通过hive数据load的方式先把数据加载到TEST_TEM表中 （此处也可以通过sqoop进行数据抽取，不再详述）。 load data local inpath '/home/hadoop/b.txt' overwrite intotable TEST_TEMP 2.通过数据比对方式，找出非更新和非增量的数据，人后把这 部分数据覆盖到TEST表中，即保证TEST中的数据和 TEST_TEMP中的没有重复(前提是表中必须有主键)。 INSERT OVERWRITE TABLE TEST SELECT id,name,age FROM TEST a LEFT JOIN TEST_TEMP b on a.id=b.id WHERE b.id is null; 注：上述语句其实就是not in的逻辑，如果日常数据上包含增、 删、改标识，则只需在关联时在TEST_TEMP表上加条件判