DBeaver连接Hive教程
简而言之，hiveserver2是Hive启动了一个server，客户端可以使用JDBC协议，通过IP+ Port的方式对其进行访问，达到并发访问的目的。：通过hive shell来操作hive，但是至多只能存在一个hive shell，启动第二个会被阻塞，也就是说hive shell不支持。编辑驱
大数据-241 离线数仓 - 电商核心交易 业务数据表结构 订单、产品、分类、店铺、支付表
电商平台通过大数据技术进行数据的实时采集、处理和分析，从而优化核心交易环节，提高转化率和用户满意度。以下是几个大数据在电商核心交易中的关键应用：精准推荐：基于用户的浏览、加购物车、历史购买等行为数据，通过机器学习和数据挖掘算法，电商平台可以为用户推荐其可能感兴趣的商品。精准推荐不仅提升了用户体验，也
【大数据】实时数据仓库方案
本篇文章详细介绍了实时数据仓库方案的设计理念与架构，揭示了如何通过流处理和批处理技术（如Kafka、Flink、Spark Streaming）实现准实时数据分析。通过生动案例展示实时数据仓库在金融、电商等行业中的应用，并附带代码示例、架构图表，分析该方案如何帮助企业获得秒级或分钟级数据反馈。文章从
数据湖的概念（包含数据中台、数据湖、数据仓库、数据集市的区别）--了解数据湖，这一篇就够了
了解数据湖，这一篇就够了：数据湖的概念（包含数据中台、数据湖、数据仓库、数据集市的区别）
Spring Web：深度解析与实战应用
我是你们的老朋友，今天，我们要深入探讨的是Spring Web模块，这个模块为Java Web应用程序提供了全面的支持，不仅具备基本的面向Web的综合特性，还能与常见框架如Struts2无缝集成，展现出强大的灵活性和扩展性。Spring Web不仅支持传统的Servlet API，还提供了对REST
Hive修改表中的某个值
值得注意的是，以上两种方案会将整个表的数据复制一遍，如果表很大，可能会消耗较多的时间和资源。对于大数据量的情况，可以考虑使用MapReduce或Spark等分布式计算引擎来对数据进行修改。Hive是一个数据仓库工具，它提供了数据的静态查询功能，而不能处理在线事务。使用INSERT语句，将原表中的数据
大数据开发治理--大数据AI公共数据集分析
本教程使用了免费的基础版DataWorks的SQL分析模块，基础版DataWorks的SQL分析任务运行结束后不会收取其他费用，如果您使用了DataWorks的其他功能模块，使用了DataWorks的资源组运行了其他周期任务，请及时将DataWorks周期任务暂停，避免造成资源组的浪费。如果您的操作
分布式存储方式的地理信息数据仓库建立设计方案
分布式存储的地理信息数据仓库通过空间分片、索引优化和并行计算，为大规模地理数据的存储和分析提供了强有力的支持。图 5：栅格与矢量数据存储对比（图像数据 vs. 点线面数据）。图 2：空间哈希分片示意图（数据点映射到存储节点的过程）。图 7：分布式存储结构示意图（多个节点间的数据分布关系）。图 3：R
保证一个云数据仓库安全稳定运行的要点
确保云数据仓库安全稳定运行是一个多层次的过程，涉及多个方面的管理与维护。
数据仓库和数据建模中，维度表、度量表、事实表和大宽表是什么
维度表：提供上下文信息（如时间、地点、产品等），通常包含描述性数据。度量表：主要存储用于分析的数值型数据，通常与事实表关联。事实表：存储与业务事件相关的度量数据及其与维度的关系，是数据仓库的核心。大宽表：将多个维度和事实结合在一起的扁平化数据表，以便于快速查询和多维分析。这些概念是数据仓库设计中非常
推荐一款开源免费的制品管理工具-Hadess
多种类型制品管理，开发者可以轻松存储和分发制品。每个制品的版本信息都一目了然，方便团队跟踪版本更新及历史记录支持多类型的制品包含Maven、Npm、Docker 、Go、Helm、Generic类型的制品支持制品的文件下载。
大数据-242 离线数仓 - 电商核心交易 数据导入 全量数据导入方案 产品分类、商家店铺、地域组织
业务需求，电商系统业务中最关键的业务，电商的运营活动都是围绕这个主题展开。选取的指标包括：订单数、商品数、支付金额，对这些指标按销售区域、商品类型分析。在大数据的分析中，"电商核心交易"是指电商平台上所有与商品交易相关的核心行为和交易数据的集合。具体来说，核心交易涵盖了商品的浏览、加购物车、下单、支
MaxCompute+Hadoop搭建实践
本文以E-MapReduce的Hive为例，为您介绍在MaxCompute中如何创建外部项目，并查询Hadoop中的表数据。
Hive 数据仓库
Hive 是由 Facebook 开源的一个数据仓库工具，它允许用户使用类 SQL 语句来进行数据的查询、分析以及管理，将结构化的数据文件映射为数据库中的表，并提供了一套完整的机制用于数据的抽取、转换和加载（ETL）操作。本质上，Hive 是把 HQL 语句转化为 MapReduce、Tez 或者
论如何使用ETL数据仓库
ETLCLoud这款工具便很好的解决了这方面的问题，首先配置库表输入组件，我们只要选择我们之前配置好的数据源，加载需要的库表，即可一步完成，包括sql语句的创建（可以自定义sql），数据预览、输入字段的配置等等。在数据源列表中，点击新建数据源，可以发现ETLCloud这款工具支持非常丰富的数据源，包
Hive ｜ Hive 表如何查看所有分区
Apache Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，它提供了 SQL 类似的查询语言（称为 HiveQL），使得用户能够更容易地进行大数据处理和分析。在 Hive 中，分区是一种优化查询性能的方法，通过将数据按照一个或多个列的值进行划分，可以显著减少查询时扫描的数据量。本文档将介
Hive 查询（详细实操版）
Hive查询实例操作
大数据-239 离线数仓 - 广告业务 测试 FlumeAgent 加载ODS、DWD层
Flume 是一个分布式、可靠且可扩展的系统，用于收集、聚合和传输大量日志数据。它常用于从各种数据源（例如日志文件、应用程序、系统等）收集数据并将其传输到 Hadoop 生态系统（例如 HDFS、Hive、HBase 等）进行进一步处理。Flume 主要由多个组件构成，其中 Flume Agent
Hive 函数（实例操作版2）
Hive 函数
大数据-238 离线数仓 - 广告业务 点击次数 ADS层、广告效果分析 ADS 层 需求分析与加载
漏斗分析（Funnel Analysis）是一种常用于大数据分析的技术，广泛应用于产品、用户行为分析、营销效果评估等领域。漏斗分析的核心概念是通过定义一系列的步骤或阶段，跟踪用户或客户在每个阶段的流失情况，从而帮助分析问题所在并优化转化率。
