Hive ACID事务表
关于hive ACID事务表的一些内容记载
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。
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）、
Hive实战：网址去重
本实战通过Hive对三个文本文件中的IP地址数据进行整合去重。首先在虚拟机创建并上传文本至HDFS，接着启动Hive服务与客户端，创建外部表加载数据，并用DISTINCT从原始表中提取不重复IP至新内部表，最终成功实现去重目标，展示了Hive处理大规模文本数据的高效能与便捷性。
[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
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。
Hive分区表实战 - 多分区字段
本实战演练通过创建分区表`university`，并按省市划分加载本地学校数据文件至Hive，展示了大数据环境下高效的数据管理与查询方法。利用分区技术优化存储与查询性能，并通过SQL验证数据加载正确性及查看分区信息，实现了对大规模教育数据的组织和分析。
接收Kafka数据并消费至Hive表
将Kafka中的数据消费到Hive可以通过以下简单而稳定的步骤来实现。这里假设的数据是以字符串格式存储在Kafka中的。创建Hive表：编写Kafka消费者脚本：Hive JDBC客户端：运行消费者脚本：这是一个基本的、简单的方式来实现从Kafka到Hive的数据流。这里的示例假设数据是以逗号分隔的
掌握大数据--Hive全面指南
Hive全面指南
关于黑马hive课程案例FineBI中文乱码的解决
关于黑马hive课程案例FineBI中文乱码的解决。
大数据技术之Hive基础知识及基础操作（一）
一、数据仓库二、数据仓库的体系结构三、Hive简介四、Hive与其他组件关系五、Hive的数据单元六、Hive系统架构概述七、Hive组成模块数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数。据集合，用于支持管理决策。
Hive常见报错与解决方案
上火山云，大数据组件升级，引发hive各类报错 与处理方案。
Hive简述
而传统的数据仓库是基于关系数据库的，无法满足快速增长的海量数据存储的需求，只能支持结构化数据的存储，没有办法有效处理不同类型的非结构化数据，比如日志，也没有办法水平扩展，导致计算和处理的能力不足。4、分区，Hive中的一个表可以有一个或者多个的分区，这些分区决定了数据的存储方式，使得查询操作只查询扫
