大数据技术之Hive（三）hive常用函数
hive自带了一些函数，比如max/min等。但是数量有限，自己可以通过UDF来方便的扩展。当hive提供的内置函数无法满足业务需求时，就可以考虑用户自定义函数UDF根据用户自定义函数类别分为以下三种：UDF一进一出UDAF用户自定义聚合函数，多进一出类似于：count/max/minUDTF用户自
Hive 的 安装与使用
hive的元数据是存在 MySql 里的，如果不使用元数据服务的话，hive直接会操作MySql里的元数据，使用元数据服务的话，hive会操作元数据服务，元数据服务再去操作 MySql 里的元数据。用于列出系统中已安装的所有软件包的名称，CentOS 6系统自带的数据库 MySql，CentOS 7
Hive学习（13）lag和lead函数取偏移量
在数据处理和分析中，窗口函数是一种重要的技术，用于在数据集中执行聚合和分析操作。Hive作为一种大数据处理框架，也提供了窗口函数的支持。在Hive中，Lag函数是一种常用的窗口函数，可以用于计算前一行或前N行的值。
Hive-函数总结
Hive函数总结，简单实用，举例
2024.1.5 Hadoop阶段,各组件工作原理,八股文,面试题
leader宕机后启动: 每一个leader当老大的时候,都会产生新纪元epoch,且每次操作完节点数据都会更新事务id(高32位_低32位) ,当leader宕机后,剩下的follower就会综合考虑几个因素选出最新的leader,先比较最后一次更新数据事务id(高32位_低32位),谁的事务id
大数据环境搭建(一)-Hive
Hive安装部署
【hive】- 使用insert into/insert overwrite插入数据到静态分区、动态分区、动静态分区
使用insert into/insert overwrite插入数据到静态分区、动态分区、动静态分区
hiveSql解析DolphinScheduler调度系统7位crontab表达式
先说下我们数仓大致的数据链路。各个业务系统的数据库 -> hive -> doris -> 报表/邮件/系统hive里ods层几乎所有的数据都依赖于从业务库拉取，但是偶尔也难以避免的会遇到拉取失败或者集群（主要是业务库）宕机的情况，导致ods层数据大批量的拉取失败，从而影响到dwd层、dws层、ad
Hive权限管理
基于存储的授权 - 可以对Metastore中的元数据进行保护，但是没有提供更加细粒度的访问控制（例如：列级别、行级别）。基于SQL标准的Hive授权 - 完全兼容SQL的授权模型，推荐使用该模式。hive默认授权 - 设计目的仅仅只是为了防止用户产生误操作，而不是防止恶意用户访问未经授权的数据。
[hive] sql中distinct的用法和注意事项
在 Hive SQL 中，DISTINCT用于去重查询结果中的行。它返回唯一的行，消除结果集中的重复项。以下是DISTINCT。
Dbeaver，Hudi，Hive，Spark，Presto应用问题及解决措施梳理
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Hive-SQL语法大全
]，表示可选，如上[LOCATION]表示可写、可不写，表示或，如上ASC | DESC，表示二选一…，表示序列，即未完结，如上表示在SELECT后可以跟多个，以逗号隔开()，表示必填，如上(A | B | C)表示此处必填，填入内容在A、B、C中三选一。
Hive初体验
{runjar就是metastore；hadoop要先启动 }进入到Hive Shell 环境中，可以直接执行SQL的语句；首先，确保启动了Metastore服务。
【Hive_05】企业调优1（资源配置、explain、join优化）
Explain呈现的执行计划，由一系列Stage组成，这一系列Stage具有依赖关系，每个Stage对应一个MapReduce Job，或者一个文件系统操作等。stage可以对应mr，也可以对应文件系统操作。因为不是所有的sql语句的底层都是mr。比如说load语句，底层就不是mr而是文件系统操作。
如何使用 Hive 进行自然语言处理
1.背景介绍自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和翻译人类语言。自然语言处理涉及到语音识别、语义分析、语料库构建、情感分析等多个方面。随着大数据技术的发展，自然语言处理领域中的数据量越来越大，传
【系统学习Hive常用知识】
Hive是由Facebook开源，基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。创建数据库创建表（1）内部表与外部表Hive中默认创建的表都是的内部表，有时也被称为管理表。对于内部表，Hive会完全管理表的元数据和数据文件。创建内部表id int,创
SparkSQL和Hive语法差异
rand()nullvoidCTAS建表。
explode与lateral view使用详解（spark及hive环境对比）
explode函数能够将array及map类型的数据炸开，实现一行变多行。
分布式数据库·Hive和MySQL的安装与配置
一、版本要求：Hadoop:hadoop-2.10.1、MySQL：mysql-8.0.35、HIVE：apache-hive-3.1.2、MySQL驱动：mysql-connector-java-5.1.49。
Apache Hive 简介
以上就是Hive的简介！下期预告~ HiveSQL 的DQL 操作。
