Hive之set参数大全-22(完)
在 Hive 中，是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化处理复杂数据类型。该参数用于控制是否启用 Hive 的矢量化执行引擎对复杂数据类型（例如结构体、数组、映射等）进行矢量化处理。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。默认情况下，的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认
hive中array相关函数总结
sort_array 函数可以用于对 Array 对象中的元素进行排序。具体来说，sort_array 函数会将 Array 对象中的元素按照升序顺序进行排序，并返回一个新的排序后的 Array 对象。explode 函数可以用于将一个 Array 对象拆分成多行。具体来说，explode 函数会将
(13)Hive调优——动态分区导致的小文件问题
Hive——动态分区导致的小文件问题
数据仓库内容分享(十六)：Doris到底有多牛，为什么大厂都在使用它？
官方地址：https://doris.apache.org/Apache Doris源于百度2008年启动的产品Palo在2018年捐献给Apache基金会，是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，它非常简单易用，而且性能还不错，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，不仅支持高并发的查询
HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)
HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)
(07)Hive——窗口函数详解
Hive窗口函数详解
Hive基础知识（十六）：Hive-SQL分区表使用与优化
分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的。
数据仓库的多云策略：实现灵活的云计算资源管理
1.背景介绍数据仓库是企业中大量的历史数据存储和分析的重要工具，它需要高效、可靠、安全的存储和计算资源来支持企业的数据分析和决策。随着云计算技术的发展，多云策略逐渐成为企业数据仓库的主流部署方式。多云策略可以让企业在不同的云服务提供商之间分散部署数据仓库，实现资源的灵活分配和高可用性。在这篇文章中，
数据仓库与数据集成：实现高效的数据分析
1.背景介绍数据仓库和数据集成是现代数据科学和数据分析的核心技术。数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量结构化数据的系统，而数据集成是将来自不同来源的数据进行整合、清洗和转换的过程。在今天的数据驱动经济中，数据仓库和数据集成技术已经成为企业和组织的核心竞争力，能够帮助他们更快更准确地做出决策。在本文
hive 创建表 字段类型
这些只是部分常见的字段类型，还有其他更多的选项可供使用。在Hive中创建表时可以指定不同的字段类型。VARCHAR(n)：最大长度为 n 的可变长度字符串。INTERVAL：用于计算两个日期之间的时间间隔。TIMESTAMP：存储日期、小时、分钟等信息。CHAR(n)：固定长度为 n 的字符串。SM
Hive 排名函数ROW_NUMBER、RANK()、DENSE_RANK等功能介绍、对比和举例
例如，如果有 10 名学生，当前学生是按成绩排序后的第 3 名，那么前三名（包括当前学生）的学生数占总学生数的比例即为当前学生的累计分布百分比。如果两个学生的分数相同，他们将共享排名，例如都是排名1，下一个学生的排名将是3（假设只有两个学生分数相同）。说明：使用与 RANK() 相同的数据，DENS
数据湖 vs 数据仓库：选择正确的数据存储解决方案
1.背景介绍数据湖和数据仓库都是用于存储和管理大规模数据的解决方案。然而，它们之间存在一些关键的区别，这使得它们在不同场景下具有不同的优势和局限性。在本文中，我们将深入探讨数据湖和数据仓库的区别，以及如何根据不同的需求选择正确的数据存储解决方案。2.核心概念与联系2.1 数据湖数据湖是一种存储大规模
Hive数仓
OLAP分析一般需要设计数据立方体，立方体由分析的维度（dimension）、层级（level）和指标（metric）来定义，支持上卷（roll-up）、钻取（drill-down）、切片（slicing）和切块（dicing）等分析操作。Hive是建立在Hadoop上的开源数据仓库，可将Hadoo
大数据之数据治理架构 —— Atlas
数据治理是一种组织和管理数据资源的过程，旨在确保数据的质量、安全性、可靠性、可访问性和合规性，以支持企业决策和运营需求。数据治理涉及制定和执行数据管理策略、规则和流程，包括数据分类、数据质量管理、数据安全和隐私保护、数据共享和访问控制、数据存储和备份等方面。数据治理通常需要跨部门合作，包括IT、业务
数据仓库与ETL：数据仓库设计和ETL流程
1.背景介绍数据仓库与ETL：数据仓库设计和ETL流程1. 背景介绍数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量历史数据的系统。它通常用于企业、组织和政府等机构，以支持决策过程。数据仓库的核心是ETL(Extract、Transform、Load)流程，它包括数据提取、数据转换和数据加载三个阶段。本文将深
Hive 数仓及数仓设计方案
Hive 数仓及数仓设计方案
DBeaver连接hive
2.编辑驱动，驱动的jar包从安装的hive下的jdbc路径下获取，例如：/usr/local/hive/apache-hive-3.1.3-bin/jdbc/hive-jdbc-3.1.3-standalone.jar，然后添加到驱动处。其中主机填写hive所在节点地址，端口10000为默认，数据
dataX3.0和datax-web部署实践踩坑记录（windows版）
今年公司需要上一个数据分析项目，在考察了一番（百度一番）之后决定上datax加上datax-web的方式来进行数据调度。PS：写在前面，主要作用是为了自己以后再次（跳槽）部署而写下的记录。
基于国产服务器使用hive -testbench-hdp3工具测试hive的TPCDS
基于hive -testbench-hdp3测试hive的TPC-DS数据，通过调整、设置。按照步骤能够成功完成测试，并将结果进行展示。
数据流的存储与管理：构建高效的数据仓库
1.背景介绍数据仓库是现代企业和组织中不可或缺的一部分，它们需要有效地存储、管理和分析大量的数据。随着数据的增长和复杂性，构建高效的数据仓库变得越来越重要。在这篇文章中，我们将讨论数据流的存储和管理，以及如何构建高效的数据仓库。数据仓库的核心目标是提供一个集中的数据存储和管理平台，以便组织可以更有效
