hadoop+spark+hive基于django的民族服饰数据分析系统的设计与实现(源码+爬虫可视化展示+调试+讲解)
随着网络科技的发展，利用大数据分析对民族服饰进行管理已势在必行；该平台将帮助企业更好地理解服饰市场的趋势，优化服装款式，提高服装的质量。本文讲述了基于python语言开发，后台数据库选择MySQL进行数据的存储。该软件的主要功能是进行服饰数据分析。主要包括个人中心、用户管理、民族服饰管理、数据统计管
详细讲解hive on tez中各个参数作用，以及如何优化sql
最近经常有优化sql的任务，但是自己能力有限，只能凭经验去优化，现整理加学习一波，也欢迎各位学习和讨论。我们经常用hivesql 的模型就是 join.如下。这里面发生了什么，执行流程是什么，为什么有的insert要几十分钟有的只要几分钟。--造1000w条数据 文件大小为300M已知上面的数据为1
Spark与Hive计算转义数据结果不同造成数据差异
同一数据源和相同处理逻辑的脚本，其采用的执行引擎不同，跑出的结果数据存在差异。Hive 执行跑出所有的指标，Spark 仅跑出部分指标。定位在 LATERAL VIEW 侧视图计算指标后返回后的字段都是 string（字符串）类型，对数值为0的指标进行过滤两个引擎的处理之后结果不一致。Hive中能够
数仓工具—Hive基础之临时表及示例
临时表是应用程序自动管理在大型或复杂查询执行期间生成的中间数据的一种便捷方式。Hive 0.14 及更高版本支持临时表。可以在用户会话中像使用普通表一样多次使用它们。在本文中，我们将介绍，以及如何创建和使用限制的示例。是限于用户会话的。您可以在用户会话中多次重复使用临时表。Hive 在创建它们的 H
Hive中的分区表与分桶表详解
不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。分桶表的基本原理是，首先为每行数据计算一个指定字段的数据的 hash 值，然后模以一个指定的分桶数，最后将取模运算结果相同的行，写入同一个文件中，这个文件就称为一个分桶（bucket）。动态分区的模式，默认 strict（严格模式），要求必须指定至少一个分区
在用DolphinScheduler把mysql中的数据导入到hive中的有关报错
本文针对的错误是（1）用shell设计sqoop脚本把数据从mysql导入到hive和（2）直接用sqoop把数据从mysql导入到hive。
深入理解 Hive SQL 中的 TRANSFORM 函数
本文详细介绍了 Hive SQL 中 TRANSFORM 函数的使用方法和应用场景。TRANSFORM 是一个强大的工具，用于在 SQL 查询中直接进行复杂的数据转换，或调用外部脚本进行自定义的数据处理。文章首先解释了 TRANSFORM 函数的基本用法，通过实例演示如何将销售物品列表中的每个项目提
pyhton - PyHive
这里，我们使用 PyHive 连接到 Hive 数据库，并使用 Pandas 读取了数据库中的数据。这里，我们使用 PyHive 连接到 Hive 数据库，并使用 SQL 查询语句获取数据集的总行数。这里，我们使用 pandas.read_sql 方法将查询结果转换为 Pandas DataFram
hive中的分区
Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不一样。传统数据库的分区方式：就oracle而言，分区独立存在于段里，里面存储真实的数据，在数据进行插入的时候自动分配分区。Hive的分区方式：因为Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并非一个实际字段
Hive企业级调优[1]——计算资源配置
MapReduce 资源配置主要包括 Map Task 的内存和 CPU 核数，以及 Reduce Task 的内存和 CPU 核数。本教程的计算环境为 Hive on MR。计算资源的调整主要包括 YARN 和 MapReduce。
Hive数仓操作（二）
Hive 是一个用于处理大规模数据集的工具，支持多种数据类型以满足不同的需求。本文将详细介绍 Hive 的基本数据类型和集合数据类型。
Python知识点：如何使用Hive与PyHive进行数据仓库操作
使用Hive与PyHive进行数据仓库操作涉及多个步骤，包括Hive的安装与配置、PyHive的安装以及通过PyHive执行Hive SQL语句等。
全国职业院校技能大赛（大数据赛项）-平台搭建hive笔记
在大数据时代，数据量呈爆炸性增长，传统的数据处理工具已难以满足需求。Hive作为一个开源的数据仓库工具，能够处理大规模数据集，提供了强大的数据查询和分析能力，是大数据学习中的关键工具。在全国职业院校技能大赛（大数据技术与应用赛项）中的平台搭建模块，hive的搭建也是经常考察的问题，今天大家随着小编一
Hive 安装
原因在于 Hive 默认使用的元数据库为 Derby。Derby 数据库的特点是同一时间只允许一个客户端访问。如果多个 Hive 客户端同时访问，就会报错。由于在企业开发中，都是多人协作开发，需要多客户端同时访问 Hive，怎么解决呢？我们可以将 Hive 的元数据改为用 MySQL 存储，MySQ
六种主流ETL工具的比较与Kettle的实践练习指南--MySQL、hive、hdfs等之间的数据迁移
ETL工具在数据集成和数据仓库建设中至关重要。本文比较了六种主流ETL工具并重点介绍了Kettle，一款开源且功能强大的ETL工具，适合不同规模的数据集成任务。文章提供了Kettle的实践指南，帮助读者更好地理解和应用Kettle。
PySpark单机模式（local）的环境搭建
本文介绍如何在Windows操作系统（以win11为例）上配置一个可以运行PySpark程序的开发环境
Hive原理剖析
Apache Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库软件，为分析和管理大量数据集提供了SQL-like的接口。最初由Facebook开发并贡献给Apache，Hive现已成为大数据处理领域的重要工具之一。它将传统的SQL功能与Hadoop的强大分布式处理能力结合，使用户可以通过熟悉的SQL语法
通俗易懂理解Hive四种排序
Hive的四种排序包括Sort By、Order By、Distribute By和Cluster By。有关这四种排序的区别，在大数据面试中可能会经常被问到，在我们很多人的实际应用中可能最常用的就是全局排序order by，因此对于其他几个排序理解并不准确，接下来我用简单的案例尽量描述清楚。ord
Hive的集群的搭建-内嵌模式-本地模式-远程链接
Hive 是一个框架，可以通过编写sql的方式，自动的编译为MR任务的一个工具Hive是一个数据仓库工，可以将数据加载到表中，编写sql进行分析，底层依赖Hadoop，所以每一次都需要启动hadoop(hdfs以及yarn)，Hive的底层计算框架可以使用MR、也可以使用Spark、TEZ，Hive
伪分布hadoop集群+hive的搭建
文件下载（夸克）hadoop链接：https://pan.quark.cn/s/4a54107a89ff提取码：DRHrjdk链接：https://pan.quark.cn/s/74e3f3c97a98提取码：kq1fhive链接：https://pan.quark.cn/s/0a0d442ceea
