Hive与HBase之间的区别和联系
首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念Hive1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2.Hive的优点是学习成本低，可以通
idea连接kerberos认证的hive
其实用dbeaver连接hive就可以了。但是呢，idea也有这个功能，本着研究下的想法就试试。结果最后成功了 最后记录下。参考文章。感觉不太行里面提到了两个解决办法，个人只习惯用第一个。新增一个hive数据源url填写AuthMech=1;vm option填写。
Hive字符串函数-空格处理
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hive 导入数据的5种方式
:表示覆盖表中已有数据，否则表示追加如： 从本地文件系统加载数据到hive表 从hdfs文件系统加载数据覆盖hive表insert into：以追加数据的方式插入到表或分区，原有数据不会删除insert overwrite：覆盖表中已存在的数据3. 创建表时加载数据（1）创建表时使用查询语句（2
Hive调优策略之SQL优化
介绍了hive如何从sql层面进行调优
hive的开窗函数篇
hive的开窗函数over（）
浅谈Hive SQL的优化
目前团队的数据处理都在Hadoop集群上，一是因为需要处理的数据量都是亿级的，这种规模的数据适合用Hadoop集群并行处理；二是免除了分库分表给查询处理上带来的麻烦。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它将存储在HDFS上的结构化的文件映射成一张关系型数据库表，提供简单的SQL查询功能。本
数仓工具—Hive实战之GenericUDF使用详解(24)
GenericUDF 使用起来相比UDF 更复杂，但是我们也介绍了它支持复杂数据结构，性能更高，需要注意的是GenericUDF是抽象类不是接口，关于GenericUDF的使用的复杂案例可以参考我们的UDAF批量调用外部请求。
实际业务读取Hive数据库（2023年2月）
python中hive引擎读数的封装
HIVESQL的列转行和行转列使用总结
hivesql的行转列以及列转行在实际中的应用
【Hive】建表时的存储格式
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处理hive中hiveserver2启动后，beeline连接出现的“拒绝连接” # 谭子
处理hadoop中hive无法连接hiveserver2问题。Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://hadoop1:10000User: andy is not allowed to impersonat
Hive与Hbase的区别与联系
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SQL必知必会（第五版）
SQL必知必会(第五版)快速学习
大数据集群源数据同步之MySql2HIVE增量同步
纯干货，使用canal+kafka+camus一步一步完成MySQL到hive增量更新的全部详细过程
关于Hive中的存储格式及压缩格式详解
最近面试，遇到了关于Hive的数据存储格式的问题，回答不尽人意，抽时间总结多看看关于Hive存储格式和压缩格式的内容。TEXTFILE 是 Hive 默认文件存储方式，存储方式为行存储，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大，数据不支持分片，数据加载导入方式可以通过LOAD和INSERT两种方式加
Hive 删除一个字段
如何删除hive表中的一个字段？
StreamSets3.14.0安装部署，以及mysql增量采集到hive实战测试
Streamsets mysql增量hive
大数据就业生就业信息分析可视化
摘 要本文利用Hadoop+Hive技术分析就业生毕业后就业信息,对所包含职业、岗位、薪资、所在城市、行业类别等数据信息进行模拟,分析与处理,提取出匹配到的目标数据并将其归类化处理.得出各大城市就业生就业情况数据,为大数据时代应聘人员及高校制定人才培养方案提供数据参考.关键词：就业；就业生；大数据第
HiveSQL分位数函数percentile()使用详解+实例代码
作为数据分析师每个SQL数据库的函数以及使用技能操作都得点满，尤其是关于统计函数的使用方法。关于统计出数据的中位数，众数和分位数的方法必须掌握几种，一般在实际业务上大部分都是以写SQL查询为主，因为如果想用Python的Pandas去做数据分析还得将数据导出来读出来，输出了结果还得再倒进去，十分的麻
