Hive 特殊的数据类型 Array、Map、Struct
获取数组值的方式和我们在 Java 中一样，采用下标的方式访问，当访问的下标超过数组的长度时，并不会报错，它会返回。这里值 Value 中存在整型和字符型数据类型不统一的情况，它会统一将值 Value 都转换成字符型。Map 是 KV 键值对类型，其中存储的字段数量可多可少，但是 KV 键值对的数据
Hive中的NVL函数与COALESCE函数
说明： COALESCE是一个函数， (v1, v2, …,vn)依次参考各参数表达式，遇到非null值即停止并返回该值。如果所有的表达式都是空值，最终将返回一个空值。Hive SQL 中的一种聚合函数，它可以返回第一个非空值。功能：如果value为NULL，则NVL函数返回。如果两个参数都为NUL
Hive中的CONCAT、CONCAT_WS与COLLECT_SET函数
concat用于连接字符串。concat_ws用于按照指定的分隔符连接字符串。与group by和concat_ws一起使用可以实现"列转行。
FlinkSQL优化器查询重写技术引发UDF翻倍调用问题分析及解决方案
Flink SQL无疑是实时数仓领域一个最耀眼的明星，他对于统一流批一体的设计可谓是居功至伟。鉴于Flink SQL在实时数仓领域的卓越表现，我们很有必要对Flink SQL在ETL场景下的表现要有深刻的理解。本文聚焦于Flink SQL UDF使用场景下由于SQL重写导致UDF翻倍调用的原理分
Hive on Tez 性能优化
Hive on Tez 性能优化优化Hive on Tez查询永远不能以一种万能的方法来完成。查询的性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试期间，要评估和验证配置参数和任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试期间一次进行一项更改，并且最好在生产环境中使用它们之前评估调整更改在您
Hive期末测试题（头歌）
头歌实验-Hive期末测试题
数据仓库、数据湖、湖仓一体 傻傻分不清楚？
大数据时代，数据平台一般被称之为大数据平台。提供易于部署和管理的泛Hadoop生态及其他存储计算引擎的PaaS平台，助力企业构建企业级数据湖技术架构。以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算、离线计算、智能推荐、交互式查询、数据湖构建等场景为主的一套基础设施。典型的包括基于Hadoop 生态
Hive &mysql
Hive 由 Facebook 实现并开源，是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能，底层数据是存储在 HDFS 上。Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行，使不熟悉 MapReduce
数据仓库之Hologres
Hologres是阿里云推出的一种云原生的实时分析型数据仓库。它是基于开源项目Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）进行扩展和优化的。Hologres提供了高性Hologres是阿里云推出的一种云原生的实时分析型数据仓库。它是基于开源
《大数据分析-数据仓库项目实战》学习笔记
文章部分内容参考《大数据分析-数据仓库项目实战》一书，仅供学习，喜欢可购买正版书籍，如有不妥请联系删除。
Hive数仓模型
Hive数仓模型
hive 简简单单易如反掌
1. 实验一：Linux操作系统环境设置实验环境 本实验所需之主要资源环境：资源环境 服务器集群 单节点，机器最低配置：双核 CPU、8GB 内存、100G 硬盘 运行环境 CentOS 7.4 服务和组件 服务和组件根据实验需求安装。
数据仓库 vs 数据湖 vs 湖仓一体：如何基于自身数据策略，选择最合适的数据管理方案？
一文读懂数据仓库、数据湖、湖仓一体的区别，找准更适合的数据策略。结合大型视频流平台、电商、医疗等行业场景深入剖析。
hive的简单认识
今天写的比较急，先凑活看，有空的话再完善一下
数据仓库实验二：关联规则挖掘实验
数据仓库与数据挖掘实验二：关联规则挖掘实验。
大数据开发之离线数仓项目（4-1电商数据仓库系统）（可面试使用）
事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。其包含与该业务过程有关的维度引用（维度表外键）以及该业务过程的度量（通常是可累加的数据类型字段）事务事实表用来记录各业务过程，它保存的是各业务过程的原子操作事件，即最细粒度的操作事件。粒度是指事实表中一行数据所表达的业务细节程度。周期快照事
大数据技术12：Hive简介及核心概念
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了，Hive出现后大大降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追
Hive主要介绍
hive是基于 Hadoop平台操作 HDFS 文件的插件工具可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表可以将 HQL 语句转换为 MapReduce 程序1.hive 是由驱动器组成，驱动器主要由4个组件组成（解析器、编译器、优化器、执行器）2.hive本身不存储数据，数据是存储在hdfs上3.hi
离线数仓-数据仓库系统
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。高性能：良好的数据模型能够帮助我们快速查询所需要的数据。低成本：良好的数据模型能减少重复计算，实现计算结果的复用，降低计算成本。高效率：
Hive调优总结
概述:hive的参数配置, 就是在那里配置hive的参数信息, 根据配置地方不同, 作用范围也不一样.配置方式:1. set方式进行设置.2. 命令行方式进行设置.3. 配置文件方式进行设置.优先级问题:set方式 > 命令行方式 > 配置文件方式作用范围:set方式 < 命令行方式 < 配置文件方
