hive中struct相关函数总结
2、named_struct(name1, value1, name2, value2, …)：创建一个 Named Struct 对象，由多个名称和对应的值组成。1、struct(field1, field2, …)：创建一个 Struct 对象，由多个字段组成。如何将上述struct类型的数据转
hive 之 insert into 和 insert overwrite 的区别和用法（实战）
hive 之 insert into 和 insert overwrite 的区别和用法
数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系），面试必过
别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。
Hive连接方式（本文梳理与datagrip连接）
1.确保HIve已经正确安装完毕，如已正确成功安装Hive，随时随地输入Hive启动即可首先要确保集群成功启动，否则hive会failed；2.启动成功之后，就可以做Hive的相关操作了，出现以下操作 -------成功！
Hive运行错误
查询hadoop日子：/bin/bash: /bin/java: No such file or directory。删除一个文件一个目录: derby.log和metastore_db。注意：用hadoop的完整地址，不能使用。
数据仓库、数据中台、大数据平台之间的关系
数据行业经常会出现数据仓库、数据中台、大数据平台等概念，容易产生疑问，它们中间是相等，还是包含的关系？
数据仓库项目---Day01
只需要研发人员集成采集 SDK，不需要写埋点代码，业务人员就可以通过访问分析平台的“圈选”功能，来“圈”出需要对用户行为进行捕捉的控件，并对该事件进行命名。例如，我们对页面中的某个按钮埋点后，当这个按钮被点击时，可以在这个按钮对应的 OnClick 函数里面调用SDK提供的数据发送接口，来发送数据。
Apache Doris 2.x 版本【保姆级】安装+使用教程
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建
hive正则函数regexp_extract()提取字符串
分析：将a.STEP_ID 按照[_/,;]来分割，如果匹配上了就提取[_/,;]右侧的字符串，没有的话返回‘NA’;例子：nvl(REGEXP_SUBSTR('005/06','[^_/,;本例中分隔符之前只有数字和字母，且分隔符至多一个。
Hive常见的日期函数
UNIX 时间戳转日期语法：fom_unixtime(bigint unixtime[, string format]);返回类型：string。
Hive中文乱码的解决方法
解决Hive中文乱码问题
hive客户端连接
主题：是一个抽象的概念，数据综合体，一个分析的主题可以对应多个数据源，在数仓的开展分析中，首先确定分析的主题，然后基于主题寻找，采集跟主题相关的数据。特点：服务于分析，要能应对海量数据的存储和数据计算，对于响应速度要求不高没我们很少修改数据，所以也不需要对数据的一致性，安全性进行考虑。ODS：源数据
Hive 之 UDF 运用（包会的）
Hive 支持两种 UDF 函数自定义操作，分别是：GenericUDF（通用UDF）：用于实现那些可以处理任意数据类型的函数。它们的输入和输出类型可以是任意的，但需要在函数内部处理类型转换和逻辑，可以实现更复杂的逻辑处理。UDF：用于实现那些只能处理特定数据类型的函数。每个 UDF 都明确指定了输
hive表基本语法
hive表基本语法
Hive中的复杂数据类型 - array、map、struct
Hive中的复杂数据类型，学会如何使用，如何指定字段为struct类型？如何向struct类型的字段中插入数据？如何取出struct字段中的值？
hive：insert into/overwrite插入分区详解
最近在做数据清洗的工作，从ods层到dwd层对数据进行标准化。有多张表需要汇入主题表，因为表中的字段比较多，况且也不统一，需要从指定字段拿数据，并且清洗，最后汇入主题表。PS：又结束了一天忙碌的工作，祝愿大家开心生活每一天。
hive内置函数--floor,ceil,rand三种取整函数
返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会返回固定的随机数。返回等于或者小于该double变量的最大的整数。返回等于或者大于该double变量的最小的整数。
数据仓库和数据挖掘基础
主要介绍数据仓库和数据挖掘的基本知识。
在虚拟机中进入hive出现ConnectException拒绝连接
如果输入进入hive的命令后出现以下问题。
数据仓库内容分享(十五)：解读向量数据库
首先，我们需要理解什么是向量？向量是基于不同特征或属性来描述对象的数据表示。每个向量代表一个单独的数据点，例如一个词或一张图片，由描述其许多特性的值的集合组成。这些变量有时被称为“特征”或“维度”。例如，一张图片可以表示为像素值的向量，整个句子也可以表示为单词嵌入的向量。一些常用的数据向量如下：图像
