hive与idea的连接
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库系统，提供了类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，使用户能够方便地在 Hadoop 分布式存储中执行查询和分析。它将结构化数据映射到 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）中，并利用 MapReduce 处理数据。Hive 的主要目标是提供
hive中复杂数据类型(array，map，struct)讲解
hive复杂数据类型的创建、查询与使用
05 Hadoop简单使用
主要讲到了hadoop2.x和hadoop3.x变化，HDFS常用命令，Java操作HDFS，MapReduce，压缩和yarn常用命令。
Hadoop平台搭建 配置JDK环境
向其他主机传送文件或者文件夹。
摸鱼大数据——Hive表操作——分区表
特点: 分区表会在HDFS上产生目录。查询数据的时候使用分区字段筛选数据，可以避免全表扫描，从而提升查询效率注意: 如果是分区表，在查询数据的时候，如果没有使用分区字段，它回去进行全表扫描，会降低效率只需要记住一点，分区表是用来提升Hive的数据分析效率。
【大数据】MapReduce
【大数据】MapReduce
Hive 日期处理函数汇总
最近项目处理日期操作比较繁杂,使用Hive的日期函数也较频繁。
Hive中高频常用的函数和语法
如果没有前面的行（例如，当前行是第一行），则返回指定的默认值。在这些示例中，LAG()函数被用于获取结果集中的前一行的值，以进行相关的计算或分析。功能介绍： IFNULL(expression, default_value)函数用于处理NULL值，当表达式的值为NULL时，返回指定的默认值，以确保结
入门指南：理解Hadoop中的MapReduce
1.MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。它将任务分解成两个关键阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被切分成独立的数据块，并由多个Map任务并行处理；在Reduce阶段，Map任务的输出被汇总和整合，最终生成最终结果。定义：MapReduce是一个分布式
基于Hadoop的XXXX数据分析与可视化【毕设答辩常见问题汇总】
使用Pandas进行数据处理是由于它在数据科学社区中广泛的应用和支持，它可以让我快速地进行数据清洗、转换和分析，而且能够轻松处理内存中的大型数据集。我的系统采取了多层次的安全措施，包括网络层的加密、应用层的安全令牌和数据层的访问控制列表（ACLs）。为了解决这个问题，我实施了基于时间戳的数据版本控制
Hive的常规操作
Hive的常规操作
【亲测】Hadoop 高可用集群搭建 与 开发环境部署
核心竞争力，怎么才能提高呢？成年人想要改变生活，逆转状态？那就开始学习吧~万事开头难，但是程序员这一条路坚持几年后发展空间还是非常大的，一切重在坚持。为了帮助大家更好更高效的准备面试，特别整理了《前端工程师面试手册》电子稿文件。
大数据之Hadoop图解概述
1）NameNode（nn）：存储文件的。
hive--字符串截取函数substr(),substring()
语法:返回值:string说明：返回字符串Ahiveselectsubstr'abcde'3cdehiveselectsubstring'abcde'3cdehiveselectsubstr'abcde'-1e语法:返回值:string说明：返回字符串A举例：hiveselectsub
Hadoop分布式计算框架（MapReduce）——案例实践：气象大数据离线分析
数据格式由Year(年)、Month(月)、Day(日)、Hour(时)、Temperature(气温)、Dew(湿度)、Pressure(气压)、Wind dir.(风向)、Wind speed(风速)、Sky Cond.(天气状况)、Rain 1h(每小时降雨量)、Rain 6h(每6小时降雨量
大数据技术之HBase（超级详细）
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。本文主要介绍了关于HBase的原理概念
从零开始在openEuler上构建Hadoop
申请环境可以从PCL上申请，申请流程如下：申请完环境后就可以通过terminal登录辣~(xshell, mobaXterm, putty, 选一个你喜欢的)配置yum源。
Hive常见的面试题（十二道）
UDF（普通函数，⼀进⼀出，可以⽤于字符串处理、⽇期处理） 第一种是比较简单的形式，继承 UDF 类通过 evaluate 方法实现，目前已过时。 第二种是继承 GenericUDF 重写 initialize 方法、evaluate 方法、getDisplayString 方法实现。
使用Hadoop MapReduce计算成绩平均值
Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，常用于处理大规模数据集。本篇博客将介绍如何使用Hadoop MapReduce计算学生科目成绩的平均值。我们将通过编写Map和Reduce两个类来实现这个功能。通过以上步骤，我们成功编写了一个使用Hadoop MapReduce计算各科目成绩平均
