Hive中的NVL函数与COALESCE函数
说明： COALESCE是一个函数， (v1, v2, …,vn)依次参考各参数表达式，遇到非null值即停止并返回该值。如果所有的表达式都是空值，最终将返回一个空值。Hive SQL 中的一种聚合函数，它可以返回第一个非空值。功能：如果value为NULL，则NVL函数返回。如果两个参数都为NUL
Hive中的CONCAT、CONCAT_WS与COLLECT_SET函数
concat用于连接字符串。concat_ws用于按照指定的分隔符连接字符串。与group by和concat_ws一起使用可以实现"列转行。
【hive】transform脚本
和udf差不多的作用，支持用python实现。通过标准输入流从hive读取数据，内部处理完再通过标准输出流将处理结果返回给hive。实现流程上比udf要更简单灵活一些，只需要上传脚本=>add file加载到分布式缓存=>使用。
基于Hadoop和Hive的聊天数据（FineBI）可视化分析
Fine BI支持Hadoop Hive数据源，可以直接连接Hive进行数据查询和可视化，且提供多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，满足用户不同的数据展示需求。本文将通过FineBI将hadoop和hive联系起来对聊天数据进行可视化报表分析
Hive on Tez 性能优化
Hive on Tez 性能优化优化Hive on Tez查询永远不能以一种万能的方法来完成。查询的性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试期间，要评估和验证配置参数和任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试期间一次进行一项更改，并且最好在生产环境中使用它们之前评估调整更改在您
Hive期末测试题（头歌）
头歌实验-Hive期末测试题
Spark 为什么比 Hive 快
由于 MapReduce 的特性，Hive 在处理大规模数据时可能会出现较高的延迟，因为它需要频繁地将数据写入和读取磁盘，Shuffle 操作会导致花费的时间代价比较大。那么在稳定性方面，Hive 优于 Spark，这是因为在 MR 任务中，数据总是按照块分片进行处理，每块数据都可以独立地读取和处理
Hive &mysql
Hive 由 Facebook 实现并开源，是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能，底层数据是存储在 HDFS 上。Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行，使不熟悉 MapReduce
Hive数仓模型
Hive数仓模型
hive 简简单单易如反掌
1. 实验一：Linux操作系统环境设置实验环境 本实验所需之主要资源环境：资源环境 服务器集群 单节点，机器最低配置：双核 CPU、8GB 内存、100G 硬盘 运行环境 CentOS 7.4 服务和组件 服务和组件根据实验需求安装。
hive的简单认识
今天写的比较急，先凑活看，有空的话再完善一下
Hive-分区与分桶详解（超详细）
本文将介绍Hive中的两个重要概念：分区和分桶。在大数据处理场景下，通过合理地使用分区和分桶可以提高查询性能、管理灵活性以及支持更多的数据操作。在Hive中，分区是将表的数据按照某个列的值进行划分和存储的一种方式。通过分区，可以将数据按照特定的维度进行组织，提高查询效率和数据管理的灵活性。分桶是将表
大数据技术原理及应用课实验6 :熟悉Hive的基本操作
在本次实验中，理解学习了Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色以及学习了如何使用常用的HiveQL。具体如下：学习了创建内部表、从文件向表中导入数据、利用Hive自动分区特性向分区表dividends各个分区中插入对应数据、查询指定的内容等等。还有在实验中有遇到过一些问题，如在启动 Hi
Apache Hive
将SQL语句翻译成MapReduce程序，为用户提供分布式SQL计算的能力。
二百二十九、离线数仓——离线数仓Hive从Kafka、MySQL到ClickHouse的完整开发流程
离线数仓Hive从Kafka、MySQL到ClickHouse的完整开发流程
大数据技术12：Hive简介及核心概念
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了，Hive出现后大大降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追
Hive主要介绍
hive是基于 Hadoop平台操作 HDFS 文件的插件工具可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表可以将 HQL 语句转换为 MapReduce 程序1.hive 是由驱动器组成，驱动器主要由4个组件组成（解析器、编译器、优化器、执行器）2.hive本身不存储数据，数据是存储在hdfs上3.hi
hive-sql查询结果保留小数点两位小数
hive-sql查询结果保留小数点两位小数
（十七）大数据实战——Hive的hiveserver2服务安装部署
HiveServer2 是 Apache Hive 的一个服务器端组件，用于支持客户端与 Hive 进行交互和执行查询。HiveServer2服务的作用是提供jdbc/odbc接口，为用户提供远程访问Hive数据的功能。HiveServer2 允许多个客户端同时连接并与 Hive 交互。这些客户端可
【大数据存储】实验六：Hive
Hive
