HIVE安全配置

Hive审计是一款基于数据库通讯协议准确分析和SQL完全解析技术的数据库安全审计系统。它实现了对数据库操作、访问用户及外部应用用户的全面、准确、高效的监控和审计追踪,可以用于安全合规、用户行为分析、运维监控、风控审计、事件追溯等与数据库安全相关的管理活动。

【大数据技术基础 | 实验十二】Hive实验:Hive分区

本实验介绍掌握Hive分区的用法,加深对Hive分区概念的理解,了解Hive表在HDFS的存储目录结构。

hive分区详细教程

为了提高sql的查询效率比如:假如数据量比较大,这个sql就是全表扫描,速度肯定慢。可以将数据按照天进行分区,一个分区就是一个文件夹,当你查询20230826的时候只需要去20230826这个文件夹中取数据即可,不需要全表扫描,提高了查询效率。总结1)分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立

springboot毕设基于hive线上问诊系统数据仓库源码+论文+部署

Hive作为一种建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似SQL的查询语言(HiveQL),能够处理大规模的结构化和半结构化数据,非常适合用于线上问诊系统这种产生大量数据的场景。利用Hive构建线上问诊系统的数据仓库,可以整合来自不同功能模块(如患者、医生、科室、在线问诊、预约医生等)的

基于python+django的Hive on Spark国内地震数据的可视化与分析系统

💗博主介绍:✌计算机全栈开发工作室,接各类程序定制开发,有需要的滴滴✌💗主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。✌💗👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻🌟文

【hive-4.0.0 保姆级安装部署】

hadoop3.3.6版本下安装hive4.0版本,mysql版本选的是8.37,也可选择其他mysql版本,需要注意的一个点就是,jdbc驱动的名称略有区别

hive on tez 指定队列后任务一直处于running状态

抢占是 YARN 在资源紧张时的机制,用于重新分配低优先级任务的资源给更高优先级的任务。configured capacity=5%,表示队列的初始容量百分比,即avation队列在最开始可以使用132G*5%=6.75G,75*5%=3.75cores。: 这是当前等待资源的最高优先级请求的优先级

hive之greatest和least函数

greatest(col_a, col_b, ..., col_n)比较n个column的大小,过滤掉null或对null值进行处理,当某个column中是string,而其他是int/double/float等时,返回null;

hive4.0.0部署以及与MySQL8.4连接

在开始之前,需要在主机上准备好MySQL数据库,并且已经完成了hdfs和yarn的部署。

DBeaver工具连接Hive

DBeaver工具连接Hive首先解压安装包dbeaver-ce-latest-x86_64-setup.zip,并安装dbeaver-ce-latest-x86_64-setup.exe;安装Kerberos客户端4.1-amd64.msi;查看集群节点/etc/hosts文件内容,并追加到C:\

Hive-4.0.1版本部署文档

由于4.0.1版本已经废弃hive CLI,所以只能通过beeline连接,上述配置是允许使用未知用户连接。创建 Hive 的元数据库。确保数据库驱动已放置在。

Hive的部署,远程模式搭建,centos换源,linux上下载mysql。

已经给大家准备好了,这个文件里包含了应该有的hive的压缩包,mysql的jar包驱动,还有hadoop02和03的hive-site文件。删除当前目录下版本比较低的guava,如果不是下载的4.0版本的,可能自己的guava不是22版本,大家根据自己的实际情况进行修改哈。删除当前目录下版本比较低的

Linux系统部署Hive数据仓库

启动前面配置好的hdfs 以及YARN,然后再使用命令bin/hive(完整路径:/export/server/hive/bin/hive)启动Hive。修改/export/server/hadoop/etc/hadoop路径下core-site.xml文件,新增如下配置。切换为hadoop用户,在

【大数据技术基础 | 实验十一】Hive实验:新建Hive表

本实验介绍Hive的DDL操作,能够在Hive中新建,显示,修改和删除表等功能。

Hive中分区(Partition)和分桶(Bucket)区别

Hive中分区(Partition)和分桶(Bucket)区别

【头歌】Hive基本查询操作(二) 答案

【头歌】Hive基本查询操作(二) 答案第1关:Hive排序第2关:Hive数据类型和类型转换第3关:Hive抽样查询

Hive SQL中判断内容包含情况的全面指南

原理如果现有的函数无法满足特定的包含内容判断需求,可以编写用户自定义函数(UDF)。例如,当需要使用复杂的自然语言处理规则或特定的业务逻辑来判断是否包含某些内容时。示例(以Python编写UDF为例)首先,编写一个Python函数来实现判断逻辑。例如,判断一个字符串是否包含另一个字符串,并且忽略大小

Hive 必知必会

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将sql转为MR或Spark任务进行运算,又可以说是MapReduce或Spark sql的客户端;由于直接使用MR进行开发的难度大,学习成本高,所以采用了类sql语法的hive。支持的计算引擎:MR、Tez、Spark,暂不展开。

【Hive】2-Apache Hive概述、架构、组件、数据模型

Apache Hive概述、架构、组件、数据模型

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