Educoder中Hive综合应用案例——用户学历查询
Hive综合应用案例——用户学历查询
DBeaver连接含有Kerberos认证的集群的Hive表
以DBeaver为例，连接含有Kerberos认证的集群的Hive表。
Hive-Sql复杂面试题
3、rollup是卷起的意思，俗称层级聚合，相对于grouping sets能指定多少种聚合，而with rollup则表示从左 往右的逐级递减聚合，如:group by a,b,c with rollup 等价于 group by a, b, c grouping sets( (a, b, c),
hive中struct相关函数总结
2、named_struct(name1, value1, name2, value2, …)：创建一个 Named Struct 对象，由多个名称和对应的值组成。1、struct(field1, field2, …)：创建一个 Struct 对象，由多个字段组成。如何将上述struct类型的数据转
大数据面试题 —— Hive
（1）承UDF或者UDAF或者UDTF，实现特定的方法；（2）打成jar包，上传到服务器（3）执行命令add jar路径，目的是将 jar 包添加到 hive 中create temporary function 函数名 as "自定义函数全类名"（5）在select中使用 UDF 函数。
hive 之 insert into 和 insert overwrite 的区别和用法（实战）
hive 之 insert into 和 insert overwrite 的区别和用法
Hive连接方式（本文梳理与datagrip连接）
1.确保HIve已经正确安装完毕，如已正确成功安装Hive，随时随地输入Hive启动即可首先要确保集群成功启动，否则hive会failed；2.启动成功之后，就可以做Hive的相关操作了，出现以下操作 -------成功！
Hive运行错误
查询hadoop日子：/bin/bash: /bin/java: No such file or directory。删除一个文件一个目录: derby.log和metastore_db。注意：用hadoop的完整地址，不能使用。
ubuntukylin-22.04.1安装Hive、MySQL、配置Hive及Hive连接MySQL操作
ubuntu系统下安装Hive、MySQL、配置Hive及Hive连接MySQL详细操作（附过程图）
Hive on Spark 配置
Hive引擎包括：MR（默认）、tez、spark。Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责 SQL 的解析优化，语法是 HQL 语法，执行引擎变成了 Spark，Spark 负责采用 RDD 执行。Spark on Hive：Hive 只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优
hive正则函数regexp_extract()提取字符串
分析：将a.STEP_ID 按照[_/,;]来分割，如果匹配上了就提取[_/,;]右侧的字符串，没有的话返回‘NA’;例子：nvl(REGEXP_SUBSTR('005/06','[^_/,;本例中分隔符之前只有数字和字母，且分隔符至多一个。
Hive常见的日期函数
UNIX 时间戳转日期语法：fom_unixtime(bigint unixtime[, string format]);返回类型：string。
Hive中文乱码的解决方法
解决Hive中文乱码问题
(15)Hive调优——数据倾斜的解决指南
Hive调优——数据倾斜指南
hive客户端连接
主题：是一个抽象的概念，数据综合体，一个分析的主题可以对应多个数据源，在数仓的开展分析中，首先确定分析的主题，然后基于主题寻找，采集跟主题相关的数据。特点：服务于分析，要能应对海量数据的存储和数据计算，对于响应速度要求不高没我们很少修改数据，所以也不需要对数据的一致性，安全性进行考虑。ODS：源数据
hive解析json_hive json解析函数
发知识点，真正体系化！**
Hive 之 UDF 运用（包会的）
Hive 支持两种 UDF 函数自定义操作，分别是：GenericUDF（通用UDF）：用于实现那些可以处理任意数据类型的函数。它们的输入和输出类型可以是任意的，但需要在函数内部处理类型转换和逻辑，可以实现更复杂的逻辑处理。UDF：用于实现那些只能处理特定数据类型的函数。每个 UDF 都明确指定了输
hive表基本语法
hive表基本语法
Hive中的复杂数据类型 - array、map、struct
Hive中的复杂数据类型，学会如何使用，如何指定字段为struct类型？如何向struct类型的字段中插入数据？如何取出struct字段中的值？
hive：insert into/overwrite插入分区详解
最近在做数据清洗的工作，从ods层到dwd层对数据进行标准化。有多张表需要汇入主题表，因为表中的字段比较多，况且也不统一，需要从指定字段拿数据，并且清洗，最后汇入主题表。PS：又结束了一天忙碌的工作，祝愿大家开心生活每一天。
