大数据开发面试题【Hive篇】
吐血整理，小编亲身体验
大数据Hive中的UDF：自定义数据处理的利器（上）
在大数据技术栈中，扮演着数据仓库的关键角色，它提供了丰富的数据操作功能，并通过类似于SQL的HiveQL语言简化了对Hadoop数据的处理。然而，内置函数库虽强大，却未必能满足所有特定的业务逻辑需求。此时，用户定义函数（UDF）的重要性便凸显出来。Hive UDF）是Hive中的一种扩展机制，它允许
Hive自定义GenericUDF函数
*** 自定义函数：将字符串转换为大写*//*** 初始化函数* @param arguments 函数参数的ObjectInspector数组* @return 函数返回值的ObjectInspector* @throws UDFArgumentException 如果参数数量不正确*/@Over
Hive详解（一篇文章让你彻底学会Hive）
最详细的Hive讲解，一篇既可以学会hive的相关知识。
Hive集合函数 collect_set 和 collect_list 使用示例
在Hive中， collect_set 和 collect_list 是用于收集数据并将其存储为集合的聚合函数。
Hadoop集群搭建与初步了解Hive
应用： hadoop fs -put /root/1.txt /dir1 #上传文件 hadoop fs –put /root/dir2 / #上传目录。应用: hadoop fs -rm /initial-setup-ks.cfg #删除文件 hadoop fs -rm -r /dir2 #删除目
hive中如何取交集并集和差集
也可以使用 INTERSECT 关键字。也可以使用 except关键字。
hive窗口分析函数使用详解系列一
Hive提供的窗口和分析函数可以分为聚合函数类窗口函数，分组排序类窗口函数，偏移量计算类窗口函数
使用sqoop将mysql数据导入到hive中
这个命令是，将mysql中kk数据库中的表student导入到hive的db_msg数据库的student表（该表可不存在，会自动创建）正常情况下，可以显示所有数据库。
centos7上安装MySQL并配置Hive
这里的jar包已经在前面下载MySQL的时候已经下载了，这里就移动到下载jar包的目录下进行jar包的解压。1.启动Hadoop的进行，hive是基于Hadoop的来进行搭建的，他的数据时存储在hdfs中的，元数据存储在MySQL中。4. 进入到hive后根据自己的版本选择所要下载的hive版本，这
任务：将数据传输在Hive（基于hadoop的数据库管理工具）,设置定时任务的各个步骤
平台已经做好基于模板对应的sheet的存储：其中在做好对应关系和字段之后在数据库表也实现了对应表的创建。tip：一般在ods存储实时表，然后在dwd里面存储对应的处理过的宽表（组合起来可能包括很多字段）表有多个字段，每个字段的名称和类型都被列出。... ：定义表的存储格式和I/O格式。：定义表在HD
Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件，它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。
hive学习笔记之十一：UDTF(1)
/ 第二列的inspector类型为string型// 第三列的列名// 第三列的inspector类型为string型。
大数据面试之Hive SQL经典面试题
请注意，这种方法并没有真正地将行转换为独立的列，而是将多个行的值合并到了一个字符串中。在Hive中，由于schema是静态的，将任意数量的行转换为固定数量的列是不直接支持的。如果知道商品ID的最大数量，并且这个数量是固定的，可以使用条件聚合和。然后，在外部查询中，筛选出序列号小于等于 N 的记录，即
Hive（15）中使用sum() over()实现累积求和和滑动求和
三列数据，分别是员工的姓名、月份和销售额功能：对每个员工的销售业绩的累积求和以及滑动求和（每个月计算其最近三个月的总销售业绩）
Hive 表添加列（新增字段）
记录总结一下 Hive 表如何添加新的字段以及遇到的问题。最初是因为要验证 Hudi Schema Evolution 中的增加字段问题more对于某些文件类型，如ORC不存在该问题，而对于 Parquet、Text ，只有在已有分区下插入数据是，新增字段查询才为 NULL, 新增的分区正常。
csv数据导入hive表
csv数据导入hive表
Hive-源码分析一条hql的执行过程
1、用户在hive客户端输入hql2、进行中断操作，终止正在运行的mr作业3、解析用户在hive客户端输入的hql（将hql按照字符一个一个处理，遇到 ";" 就会将前面的处理成一个hql 放入列表中）4、循环执行hql列表中的每一条hql5、从sql语句中剥离注释，并去掉头尾空白符 并按照 '\\
HDFS 跨集群数据同步（hive,hadoop）
echo "${db_name}.${table_name} ${part_date} 迁移开始"echo "${db_name}.${table_name} ${part_date} 迁移完成"两个不同的HDFS 集群数据迁移( A集群的数据 -> B 集群) 采用的是 SHELL 脚本。#计算两
搭建Hive 3.x环境（CentOS 9 + Hadoop3.x）
本文介绍了Hive的详细安装过程，包括本地模式和远程模式两种配置方式，并采用cli和beeline两种方式进行了测试，文末提供了对应的网盘资源。
