Hive内部表（管理表）和外部表的区别【重点】
一、内部表和外部表的区别： 内部表和外部表的区别可以从三方面讨论，创建表时、删除表时、选择表时： ...
基于Hadoop大数据技术和协同过滤算法的就业推荐系统
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Windows下安装Hadoop（手把手包成功安装）
Windows下安装Hadoop
第1关：Hive 的 Alter Table 操作
Alter 表/列第1关：Hive 的 Alter Table 操作
大数据开发之Hive案例篇9-Not yet supported place for UDAF ‘count‘
后面把order by子句注释掉之后，居然就可以了，那么就是order by 后面不能跟聚合函数了。一个很简单的group by和count(*) 操作，然后居然报错了。大概是在Oracle MySQL上写SQL写习惯了，以为可以这么写。于是使用了聚合函数的别名，问题搞定。出了问题也是不知道从何排查
大数据学习-bug03-HDFS web页面文件访问出错
HDFS的web页面显示报错
用hadoop-eclipse-plugins-2.6.0来配置hadoop-3.3.6
hadoop-eclipse-plugins这个插件是Eclipse中Hadoop的插件，但在寻找这个插件的过程中，突然发现插件的版本最好与hadoop的版本的一样。然后又试了试自己搭对应版本的hadoop-eclipse-plugins-3.3.6，一堆报错。，将hadoop-eclipse-pl
【大数据之Hadoop】十七、MapReduce之数据清洗ETL
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为决策提供分析依据。ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。
hive on spark集群环境部署（彻底摆脱做毕设没环境）
hive on spark环境部署
HDFS 常见基础操作命令
hdfs基本操作命令
hive sql 拆解字段
在Hive SQL中，拆解字段通常涉及到字符串操作，如将一个包含多个部分的字符串拆解成多个独立的字段。2. SPLIT(str, delimiter)：使用SPLIT函数可以根据指定的分隔符将字符串拆分为一个数组，这对于将含有多个值的字符串拆分成独立的字段非常有用。你可以指定起始位置和要提取的长度。
2023.11.10 hadoop,hive框架概念,基础组件
任务:1.确认hadoop,hive环境搭建完成2.确认能使用hadoop,hive启动服务的命令,datagrip连接hive服务操作3.背诵/流畅表达 hadoop的架构,各组件之间的关系4.说明hive的流程,元数据的概念。
JAVA操作HDFS集群
本文介绍了使用Java操作HDFS集群的方法，具体的操作包括创建目录、删除文件、移动与重命名文件、查询文件信息以及文件的上传和下载等。通过示例代码和截图展示了每个操作的实际效果，帮助读者理解和使用HDFS安全模式和相关操作。
HIVE基本查询操作（二）——第3关：Hive抽样查询
为了完成本关任务，你需要掌握：1.随机抽样 2.桶表抽样 3.数据块抽样。采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。根据提示，在右侧编辑器补充代码，计算每个股票每天的交易量。语句可以获得同样的效果，但是性能没这
Hadoop系统应用之HDFS相关操作 - - Java-API对HDFS的操作（IDEA版）
5.在win系统下不配置hadoop环境，直接运行代码会报错，显示缺少winutils.exe 和 hadoop.dll 两个文件. (文件位于个人主页&8.在windows系统，配置hadoop的环境变量: HADOOP_HOME,并将%HADOOP_HOME%\bin添加到path中.9.
Greenplum 对比 Hadoop
基于上述不同，体现在效率、功能等特性方面也大不相同。
2023.11-9 hive数据仓库,概念,架构,元数据管理模式
当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。数据库可以用在 Online 的应用中，但是 Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓
Hadoop集群搭建安装教程（详细完整）
Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。
大数据毕业设计选题推荐-超级英雄运营数据监控平台-Hadoop-Spark-Hive
随着信息技术的快速发展，尤其是移动游戏的广泛普及，游戏运营数据监控平台在游戏产业中的角色变得越来越重要。本课题基于这一背景，旨在开发一个针对Hyper Heroes游戏的运营数据监控平台，以提高游戏的运营效率，优化用户体验，并实现精细化运营。当前，游戏的运营数据监控主要面临以下问题：一是数据采集不全
【Flume】Flume实践之采集文件内容上传至HDFS
要完成这个任务就需要使用在采集数据时使用Spooling Directory Source组件；传输数据时为了保证数据没有丢失风险，使用File Channel组件；在运行Flume之前应该先检查建立采集数据的文件夹和文件，且系统此时直接启动会报错提示找不到SequenceFile，虽然我们已经把f
