【大数据存储】实验六：Hive
Hive
【大数据】大数据概论与Hadoop
纯干货！十分钟，快速聊明白大数据概论和Hadoop。
重生之开启大数据之路
有一个误区，Spark是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存，Hadoop也是如此，只不过Spark支持将需要反复用到的数据Cache到内存中，减少数据加载耗时，所以Spark跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代）。2.容易上手开发：Spark的基于RD
Hive调优总结
概述:hive的参数配置, 就是在那里配置hive的参数信息, 根据配置地方不同, 作用范围也不一样.配置方式:1. set方式进行设置.2. 命令行方式进行设置.3. 配置文件方式进行设置.优先级问题:set方式 > 命令行方式 > 配置文件方式作用范围:set方式 < 命令行方式 < 配置文件方
Hive 数据类型
Hive 中的基本数据类型也称为原始类型，包括整数、小数、文本、布尔、二进制以及时间类型。整数:TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT小数: FLOAT、DOUBLE、DECIMAL文本: STRING、CHAR、VARCHAR布尔:BOOLEAN进制:BINARY时间: DATE、
hadoop多次格式化解决办法
配置文件core-site.xml 和hdfs-site.xml中指定目录下的文件（在如例地找 /root/wwr/hadoop-3.1.4/etc/hadoop）hadoop首次启动需要格式化，这时若是因为一些原由导致格式化不止一次，就会导致主点之间互相不识别，就会导致一些节点不会启动（如图
【hive】hive中row_number() rank() dense_rank()的用法
主要是配合over()窗口函数来使用的，通过over(partition by order by )来反映统计值的记录。
Hive的时间处理函数from_unixtime和unix_timestamp
hive时间处理函数from_unixtime和unix_timestamp的实现以及实例，从而方便后续的时间处理。
基于VMware的CentOS 7虚拟机安装+配网+hadoop集群配置（超级详细完整版，适合初学者）
当今社会快速发展，大数据的存储越来越重要，hadoop的组件之一HDFS分布式文件系统就能实现大数据的存储；结合自身的学习经验，该文主要介绍了虚拟机的安装、配网以及hadoop集群搭建的详细过程，给后续的深入学习打下良好的基础。...............
大数据开发（Hadoop面试真题-卷六）
这个过程通常称为分区操作。因此，Reduce任务知道去哪里拉Map结果集是通过分区操作来实现的。每个Reduce任务会收集到属于自己的分区中的键值对，然后对这些键值对进行处理，最终生成最终的结果。所以，Reduce任务知道去哪里拉Map结果集是。
总结:HDFS+YARN+HIVE
狭义上：大数据是一类技术栈，是一种用来处理海量数据的软件技术体系。广义上：大数据是数字化时代、信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。分布式数据存储 - HDFS组件分布式数据计算 - MapReduce组件分布式资源调度 - YARN组件。
Spark编程实验一：Spark和Hadoop的安装使用
本实验主要目的是熟悉HDFS的基本使用方法，掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。
大数据分析与内存计算——Spark安装以及Hadoop操作——注意事项
请注意，这些命令需要在 Hadoop 集群的节点上运行，或者你需要通过 SSH 登录到集群中的一个节点。如果你的 Hadoop 集群配置了 Web 界面（如 Hue 或 Ambari），你也可以通过 Web 界面来上传文件和查看文件内容。读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.tx
Hive和MySQL的部署、配置Hive元数据存储到MySQL、Hive服务的部署
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 任务来执行。Hive 定义了一种简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL（Hive Query Language），它允许熟悉
大数据学习第十二天（hadoop概念）
注意: 在企业级开发中我们使用的大多是商业版hadoop, CDH版本Hadoop在6.2.4版本之前是不收费的.3）ssh协议是服务器之间，或windos和服务器之间传递的数据的协议。此时不仅可以提供多台服务器的存储空间,同时可以增加服务器的读写效率,cpu,内存,网络带宽等.日常生活中不断产生各
原来你是这样的Hadoop!
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。1.1.HDFS（分布式文件系统）HDFS是整个hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设
零基础快速认识云三大数据
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和算法。它最初由Google公司提出，并被用于处理大规模的Web搜索日志数据。后来，Apache Hadoop项目将MapReduce引入开源社区，并成为大数据处理的重要组成部分。MapReduce的设计目标是能够在分布式环境下高效地处理大规模数据
编写web程序，基于echarts将Mysql表数据进行可视化展示及Hadoop学习心得
将Mysql表数据可视化展示在Web程序中可以借助ECharts这样的图表库来实现。通过Web程序连接MySQL数据库，获取数据后，使用ECharts图表库将数据转换为可视化图表展示在Web页面上。这样用户可以通过浏览器访问Web程序，直观地看到MySQL表中的数据关系和统计结果。总结以上的内容，我
ubuntu中Hadoop伪分布安装
Hadoop伪分布安装。主要参考《大数据技术原理与应用》第三版。
educoder中Hive综合应用案例 — 用户搜索日志分析
Hive综合应用案例 — 用户搜索日志分析
