大数据开发之Hive（企业级调优）
创建测试用例1、建大表、小表和JOIN后表的语句2、分别向大表和小表中导入数据。
mac上搭建 hadoop 伪集群
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Hive SQL判断一个字符串中是否包含字串的N种方式及其效率
Hive SQL判断一个字符串中是否包含字串的6种方式及其效率
Hive数据定义（1）
讲述Hive数据定义的基本知识点：数据仓库的创建、数据仓库的查询、数据仓库的修改、数据仓库的删除、表的创建、表的删除
【hive】Hive中的大宽表及其底层详细技术点
通过选择合适的存储格式、数据分区、列式存储和压缩、列存储索引、数据分桶等底层技术点，可以有效地管理和处理大量列的数据表格。在Hive中，可以选择不同的存储格式来存储大宽表，如文本格式、序列文件格式、列式存储格式等。为了满足这种需求，Hive引入了大宽表（Large Wide Table）的概念，它是
Hive内核调优(二)
SQL调优过程中需要结合Hive日志分析性能瓶颈，如下是对关键日志进行说明。
Hive实战：分科汇总求月考平均分
本次实战运用Hive处理学生月考成绩数据，通过创建分区表、加载各科目成绩至对应分区，并使用SQL语句计算平均分，展示了Hive在大数据管理、分析查询及统计计算上的灵活性与便捷性。
Hadoop期末复习试题和答案
期末复习试题
数据仓库命名规范详解
小时(h)、天（d）、周(w)、月（m）、季（q）、年（y）。实时（rt）、小时（h）、天（d）、周（w）、月（m）、季（q）、年（y）、一次性任务（o）、无周期（n）实时（rt）、小时（h）、天（d）、周（w）、月（m）、季（q）、年（y）、一次性任务（o）、无周期（n）实时（rt）、小时（h）、
超详细版Hadoop的安装与使用（单机/伪分布式）
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Hadoop集成对象存储和HDFS磁盘文件存储
计算引擎采用spark on yarn，热数据存储至HDFS，冷数据采用对象存储
5. Hadoop集群操作
Hadoop集群操作：启动集群，监控集群，集群基本测试，停止集群以及集群常用脚本
java项目分享 - 基于SpringCloud+Hadoop+Vue的企业级网盘系统设计与实现
基于SpringCloud+Hadoop+Vue的企业级网盘系统设计与实现提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放。
[Hive] INSERT OVERWRITE DIRECTORY要注意的问题
命令，需要确保目录的路径是正确的，并且Hive有权限访问和写入该目录。同时，由于所有的命令都是发送到主HiveServer上去执行的，所以要求此目录必须在主HiveServer节点上。注意数据覆盖、数据格式、分区数据重复以及数据迁移问题。确保在执行该语句之前，仔细检查并处理这些问题，以确保数据的准确
Hive（二）
select num_stu from students where name like '李%'；select num_stu from students where name like '李_';select name from students where name not '王%';只针对表
基于Hadoop的电商数据分析系统设计与实现
同时，为了提供更加灵活和高效的数据分析功能，本系统还引入了Hive和Pig等工具，通过对数据进行抽象和高层次的处理，提供了基于SQL的查询和数据分析能力。首先，该研究目的在于提高电商企业的竞争力。Hadoop具有良好的可扩展性和容错性，能够处理大规模数据的并行计算任务，提供高吞吐量和低延迟的数据分析
熟悉 Hive 的基本操作
【代码】熟悉 Hive 的基本操作。
hive语法
DDL。
大数据-hive
hive是基于的一个工具，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。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供查询功能，能将转变成任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统
hive进行base64 加密解密函数
【代码】hive进行base64 加密解密函数。
