Hive常用函数_20个字符串处理
1.CONCAT()2.SUBSTR()3.UPPER()4.LOWER()5.TRIM()6.LENGTH()7.REPLACE()8.SPLIT()9.INSTR()10.REGEXP_EXTRACT()11.REGEXP_REPLACE()12.REVERSE()13.LPAD()14.RPA
Hive - 分区表
Hive中的分区就是把一张大表的数据按照业务需要分散的存储到多个目录，每个目录就称为该表的一个分区。在查询时通过where子句中的表达式选择查询所需要的分区，这样的查询效率会提高很多。将一张大表按照某个字段进行划分 划分到多个文件夹中每个文件夹内部存储一部分表内容这样的表结构就被称之为分区表分区的好
HIVE无法启动问题
HIVE无法启动问题
Hive笔记-6
Group By语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。max()，求最大值，不包含null，除非所有值都是null；min()，求最小值，不包含null，除非所有值都是null；count(某列)，表示该列一共有多少行，不包含null值；count
【IDEA配置连接Linux虚拟机的Hive数据库（超详细）】
填写hive server2所在的服务器或主机的主机名或者ip，登录的用户名，然后测试连接。打开IDEA，创建或打开一个项目，点击Database，选择”+“号，点击Driver。添加Hive的jdbc jar包。之后点击Apply完成添加。的文件，即可快乐的进行hive QL的代码编写。点击OK，
大数据SQL题47 打车问题
注：不同时段定义：早高峰 [07:00:00 , 09:00:00)、工作时间 [09:00:00 , 17:00:00）、晚高峰 [17:00:00 ,20:00:00）、休息时间 [20:00:00 , 07:00:00） 时间区间左闭右开（即7:00:00算作早高峰，而9:00:00不算做早高
如何学习Presto：糙快猛的大数据之路（建立整体框架）
想要快速掌握Presto这个强大的分布式SQL查询引擎吗？我们的"糙快猛"学习指南带你从入门到精通！本文涵盖Presto基础知识、核心概念、高级特性和实际应用场景。无论你是大数据新手还是经验丰富的开发者，都能在这里找到有价值的内容。从基本SQL查询到性能优化，从跨源数据分析到未来趋势，我们都有详细讲
Hive窗口函数
在 Apache Hive 中，窗口函数是一种特殊类型的函数，它允许你在查询中对分区数据执行复杂的分析。窗口函数在标准 SQL 中可用，Hive 作为 Apache Hadoop 的一个组件，也支持这些功能。以下是一些常见的窗口函数以及如何在 Hive 中使用它们的示例。
大数据期末复习——hadoop、hive等基础知识
Hadoop提供了高可用性的解决方案，如HDFS的NameNode HA(高可用性)机制和VARN的ResourceManager HA机制，确保即使在节点故障的情况下，集群仍能保持高可用性，不影响作业的执行。2）Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统
【Hive SQL】时间戳格式化、时间字符串转换格式化、时区切换（Mysql\Hive SQL\Athena）
本文主要记录 [Mysql\ Hive SQL\ Athena] 时间戳转换、日期格式化、时区转换各种数据数据操作
HIVE基本数据类型
HIVE基本数据类型
Hive 函数
UDF（User-Defined-Function） 普通函数，一进一出；例如：round 这样的函数；UDAF（User-Defined Aggregation Function）聚合函数，多进一出；例如：count、sum 这样的函数；UDTF（User-Defined Table-Genera
Hive自定义函数编写方法（含源代码解读，超详细，易理解）
Hive创建自定义函数的逻辑并不难，只需继承相关类，实现相关方法，打成jar包上传集群即可。但在代码编写阶段有一定难度，需要一定的java基础。t=N7T8。
hive之full outer join（全连接）使用
hive之full outer join（全连接）使用
hive数据仓库项目练习
hive数据仓库项目练习
数仓工具—Hive语法之数组函数用法和示例
之后，您可以使用数组操作函数来操作数组类型。数组函数将自然语言文本的字符串分割成单词和句子，每个句子在适当的句子边界处断开，并作为单词数组返回。函数根据数组元素的自然排序对输入数组进行升序排序并返回。例如，考虑以下示例对数组字符串进行排序并返回排序后的数组。例如，以下示例仅从键值对 map 类型中返
Linux下安装Hive
安装hive前确保mysql已经安装安装需要的文件链接：https://pan.baidu.com/s/1AnZanBBwa_hYjfxfuGmYgQ?pwd=wf06提取码：wf06。
hive 数仓开发实战
对于一个公司或者组织来说，使用数据的用户可能成百上千，如何降低大家对于数据使用的沟通成本、如何通过规范大家的行为来降低使用数据的风险，这些问题是必须加以考虑的。作为新的大数据架构，数据湖采集和存储一切数据，既包含结构化的数据也包含非结构化（如语音、视频等）和半结构化的数据（如JSON 和XML 等）
【Pyspark-驯化】spark中高效保存数据到hive表中：stored as PARQUET
在PySpark中，数据可以以不同的文件格式存储，其中最常见的是TEXTFILE和PARQUET。这两种格式在存储效率、查询性能以及使用场景上有着显著的差异。STORED AS TEXTFILE：这是一种简单的存储方式，将数据以文本形式存储，通常用于非结构化数据。它不需要特定的序列化机制，易于阅读但
深入解析Apache Hive架构
Apache Hive是一种构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施，主要用于大数据处理和查询。Hive提供了一种类SQL查询语言，称为HiveQL，使得用户能够以类似SQL的方式进行大规模数据分析。本文将详细解析Hive的架构，包括其核心组件、工作原理、使用场景及其优缺点。
