pg导入hive数据量上亿，hive导入kudu

怎样快速向sqlserver插入上亿条数据

1、打开sql2008，使用windows身份登录 登录后，右键选择“属性”。

2、此方法就是调用写好的sql语句或存储过程来循环的插入数据导数据库；根据需要可以在读取文件数据后，对数据进行校验和加工。

3、我们通过SQL脚本来插入数据，常见如下四种方式。方式一：一条一条插入，性能最差，不建议使用。

4、，数据比较复杂但是量不是很大，（这个大小的概念要视你的硬件、网络而定，一般在100万条以上才叫大）。

5、打开“Microsoft SQL Server Management Studio” 并连接 数据库。

6、SqlBulkCopy是个不错的选择，直接由DataTable可以导入到数据库，但要注意(1)列名与目标表一致(2)数据类型一致(3)空值容错处理，参考代码：///summary///将see cref=DataTable/ 的数据批量插入到数据库中。

hive支持频繁数据更新

如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。

本地模式 对于小数据集，为查询触发执行任务消耗的时间实际执行job的时间，因此可以通过本地模式，在单台机器上（或某些时候在单个进程上）处理所有的任务。

数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。

设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true； 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000； 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。

Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive 的设计特点如下。● 支持索引，加快数据查询。

不是。Hive 的执行延迟比较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。

gpt4参数量

GPT-4拥有超过1000亿个参数。GPT-4相当于1000个GPT-3或者10000个BERT，是目前公开发布的最大的自然语言处理模型之一，由OpenAI公司开发的自然语言处理模型 。

参数量，模型容量不同。参数量不同：GPT-3的参数数量比GPT-4大，因此GPT-3的语言生成能力更强。模型容量不同：GPT4的模型容量更大，它包含了175亿个参数，而GPT3仅有17亿个参数。

它们是最大的神经网络（以人脑为模型）：GPT-有、17亿个参数，允许它接受输入并生成最符合您请求的文本，GPT-4有195亿个参数。ChatGPT、是一个人工智能聊天机器人，使用、GPT、的语言模型以对话方式与人类互动。

GPT4预计将拥有超过100万亿个参数（1e+15），而GPT3只有1750亿个参数（75e+11）。GPT4是一个多模态（multimodal）模型，即它可以接受图像和文本作为输入，并输出文本；而GPT5只能接受文本作为输入，并输出文本。

数据量达到多少用es

1、这个问题其实很难直接回答的，只有数据写入ES后，才能观察到实际的存储空间。

2、所有数据是存在ES中的，百万量级。恩~要用python写一个接口。通过查找资料，通过 ES模糊搜索 可以实现。 prefix的匹配一般是处理不分词的场景，将会匹配articleID中以”J”开头的doc。

3、千万数据es配置方法有：增加max_result_window属性，该属性可以设置每个搜索请求可以返回的结果数量。增加track_total_hits属性，该属性可以统计搜索请求返回的总结果数量。

4、写入速度。数据量越大，写入速度受影响的可能性越大。业务要求1小时的数据1小时内必须写完，如果做不到就得考虑分索引或者分集群了。更新速度。同上，更新比单纯的写入操作更多，先get再merge再overwrite到es。

Hive的几种常见的数据导入方式

将json以字符串的方式整个入Hive表，然后使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。将json拆成各个字段，入Hive表。

Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式。根据导出的地方不一样，将这些方式分为三种：（1）、导出到本地文件系统；（2）、导出到HDFS中；（3）、导出到Hive的另一个表中。

处理方式如下：先将excel表中数据另存转化为data.csv格式，转化为.csv格式的文件默认就是用“，”进行分割的，可以用notepad++打开data.csv格式查看。然后再讲数据导入到hive仓库中即可。

加载数据到Hive表，哪种方式是正确的（）A.将HDFS上的文件load到Hive表中。(正确答案)B.Hive支持insertinto单条记录的方法，所以可以直接在命令行插入单条记录。C.直接将本地路径的文件load到Hive表中。

Hive数据倾斜优化:两个亿级表join

查看filter_log表strpicdownloadimgmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有5亿。大约有1亿重复数据。

（二）不同数据类型关联产生数据倾斜 场景：用户表中user_id字段为int，log表中user_id字段既有string类型也有int类型。

)进行表的join这种业务操作时，经常会产生数据倾斜。 原因就是这些业务数据本就存在key会分布不均匀的风险，所以我们join时不能使用普通的join(reduce端join)或者可以使用普通join，但是是优化后的。

Hive 支持常用的 SQL Join 语句，例如内连接、左外连接、右外连接以及 Hive 独有的 map 端连接。其中 map 端连接是用于优化 Hive 连接查询的一个重要技巧。先准备三张表。

即MapJoin，这避免了 Shuffle，从而避免了数据倾斜，主要是在参数的地方做设置 确实无法减少数据量引发的数据倾斜 解决方法：这类问题最直接的方式就是调整reduce所执行的内存大小。

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