【Hive SQL】数据探查-数据抽样
在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。下面罗列一些常用的数据抽样方法。
hadoop搭建本地hive库保姆级教程
3）远程模式：也是使用mysql存储元数据，但是用户可以在任意服务器上远程连接Hive并进行操作。注意]：hadoop和hive的运行都依赖jar包guava.jar,但是它们默认使用该jar包的版本不一致可能会有jar包冲突问题，所以需要用hadoop下的jar包替换hive中的。2）本地模式：使
Hive(十)函数 列转行
select * from (select name, x, a from people lateral view explode(xinge) x_tmp as x lateral view explode(aihao) a_tmp as a) tmp where x='活泼' and a='打篮
Hive建表全攻略-从入门到精通
探索Apache Hive的强大功能！本文深入讲解Hive建表技巧、性能优化、安全管理和生态系统集成。从基础语法到高级特性，包括分区表、ORC存储、动态分区、查询优化等核心概念。学习如何处理数据倾斜、实现细粒度访问控制，以及与Spark、Kafka、HBase无缝集成。通过实战案例掌握构建高效数据仓
Spring 中AbstractRefreshableWebApplicationContext
是 Spring Framework 中用于 Web 应用程序的一个抽象类，位于包中。它继承自，主要用于支持 Web 应用程序的上下文管理。
hive拉链表详解
拉链表（Slowly Changing Dimension, SCD Type 2）是一种用于管理和存储数据仓库中历史数据变化的方法。在数据仓库设计中，数据可能会随时间变化，而我们需要保留这些变化的历史记录，以便能够追溯到任意时刻的数据状态。拉链表通过在数据表中添加时间戳或有效期列来实现这一目的。
Spring模块详解Ⅲ（Spring Expression Language （SPEL）和Spring JDBC）
对Spring框架中Spring Expression Language （SPEL）和Spring JDBC
大数据Hive（介绍+安装+使用）
对数据进行统计分析，SOL是目前最为方便的编程工具，但是MapReduce支持程序开发 (Java、Python等)但不支持SQL开发。Hive是一款分布式SQL计算的工具，其主要功能是将SQL语句翻译成MapReduce程序运行。
Hive SQL的坑和note
但是如果我们使用的目的仅仅时简化sql比如 有时候查询指定的字段 select a,b,c,d,e,f,g,h from t 这种比较简单的查询还是推荐with tmp as ()语法，因为hive本身查询这种就很快，不需要额外花费时间落地为数据 这样还更耗时。
深入探索【Hadoop】生态系统：Hive、Pig、HBase及更多关键组件（上）
本文深入探索了Hadoop生态系统的核心组成部分及其关键组件，特别是聚焦于Hive、Pig和HBase这三个重要工具。Hadoop作为大数据处理和分析的基石，通过其丰富的生态系统为企业和组织提供了强大的数据处理能力。首先，文章介绍了Hive，作为Hadoop上的数据仓库工具，Hive允许用户通过类S
DataGrip无法连接Hive 【已解决】
【代码】DataGrip无法连接Hive 【已解决】
通俗大白话讲大数据（新手筑基篇，中国移动实习）
数据采集传输：Flume、kafka、datax，maxwell，sqoop，logstash数据存储：mysql、hdfs、hbase、redis、mongodb数据计算：hive、spark、flink、storm、tez数据查询：presto、kylin、impala、druid、clickh
hive的优化策略
以 on,where 多条件字段顺序，建【多重】分区表，默认开启支持,以分区字段为条件筛选数据，tez引擎：动态分区剪裁支持。控制Mapper和Reducer数量，mapper的启动和初始化开销较大,【数量过多】导致开销大于逻辑处理,浪费资源。从表：不存在以NULL填充，where不能下推，on可以
hadoop数据仓库实战知识点
Sqoop 是一个用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具支持从关系型数据库向 HDFS、Hive、HBase 等大数据组件的数据导入和导出。
Hive数据库项目搭建
重要。
Hadoop中HDFS、Hive 和 HBase三者之间的关系
Hive 类似于一个数据仓库，它建立在 HDFS 之上，提供了 SQL-like 的查询语言（HiveQL），让数据分析师和开发者可以用类似 SQL 的方式来查询和管理 HDFS 上的大数据。Hive 把复杂的 MapReduce 编程抽象掉了，让用户更专注于数据的业务逻辑，而不是底层的技术细节。：
干货分享|数据安全的重要性探索—— Hive 的安全机制
完整性是数据安全的核心，要保证数据的完整性，必须设置用户权限和数据密级。访问安全通常指用户访问数据的来源和方式是否安全可控，而数据系统又是 IT 系统的核心，其内容涉及主机、存储、网络等。数据备份指用户能否及时有效地备份和保全数据，以及在发生故障之后对数据进行恢复，有效地建立异地数据系统有助于保护数
(08)Hive——Join连接、谓词下推
Hive的Join连接
Hive-函数-窗口函数
Hive中常用的窗口函数（也称为开窗函数）丰富多样，这些函数能够在进行数据分析时提供强大的支持，特别适用于需要对分组数据进行复杂计算和排序的场景。
hive常见时间函数
获取当天时间的三种方式，注意格式，其中current_timestamp返回的时间为UTC时间。日期格式化函数，需要什么格式，后面写什么格式的日期字符串描述，to_date仅有一种格式返回结果。hive提供了灵活获取年、月、日、天、小时、分钟、秒、周数、星期几、季节的函数，最后面还。时区转换函数有很
