Hive 函数（实例操作版2）
Hive 函数
大数据新视界 -- Hive 数据湖架构中的角色与应用（上）（25 / 30）
本文深入且全面地探讨 Hive 在数据湖架构中的关键角色与广泛应用，凭借丰富案例、详细代码、创新视角与深度剖析，为大数据从业者呈现其核心价值与技术精髓，是数据湖领域的必读佳作。
hive alter table add columns 是否使用 cascade 的方案
时加上 cascade 时，会把所有的分区都加上此字段。如果不加则只有新的分区会加上此字段，旧的分区没有此字段，即便数据文件里有对应的数据，也不能显示内容。注：判断表是否是外部表，使用 ‘show create table xxx’, 如果生成的是 ‘CREATE TABLE’ 是内部表，如果是是外
hbase mongodb hive starrocks比较
本文是在学习大数据的几个数据存储系统相关的组件所记录下来的，主要是不同组件的基础概念初步了解与对比。
大数据新视界 -- Hive 基于 MapReduce 的执行原理（上）（23 / 30）
本文仿若一盏璀璨明灯，深度照亮 Hive 基于 MapReduce 执行原理的幽秘路径。凭借丰富且典型的案例、精妙且可操作的代码，佐以精美的可视化呈现，深入挖掘架构精髓、细致剖析任务流程、全面揭示优化要诀，为大数据领域的从业者铸就一把开启高效数据处理智慧之门的金色钥匙，是探索 Hive 底层运行机制
hadoop集成hive的部署方式
在已经安装完hadoop，mysql的基础上可以进行hive的安装之前部署的hadoop版本为3.2.4，mysql版本为8.0.39，详细部署流程。
大数据-233 离线数仓 - 留存会员 需求、创建与加载DWS 层、ADS 层 与 小结
DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层，它是数据仓库架构中的中间层，负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储，并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层，主要聚焦于业务的直接需求和决策支持，提供高性能和高响应的数据查询能力，通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层
Hadoop 不再孤单：与 Spark、Hive、Flume 组合的强大威力
通过这篇文章，我们了解了如何设计一个基于Hadoop的分布式文件处理系统。如今在大数据领域单独使用Hadoop的还是比较少的，更多的是与其他大数据技术栈结合使用，形成一个完整的大数据生态系统。Hadoop作为大数据处理的基础框架，虽然功能强大，但在某些方面也存在一些局限性，比如实时处理能力不足、复杂
mac2019环境 Airflow+hive+spark+hadoop本地环境安装
本地安装可分为两个部分，mac软件环境， python开发环境ps: 安装过程参考chatgpt、csdn文章。
大数据之Hive组建安装配置(敲详细哟~)
按如下顺序依次按照 MySQL 数据库的 mysql common、mysql libs、mysql client。若默认false，则不用修改。1）查看 Linux 系统中 MariaDB 的安装情况。将MySQL数据库驱动拷贝到Hive安装目录的lib下。7)在Hive安装目录中创建临时文件夹t
springboot整合hive
springboot整合hive
【Hive实战】Hive MetaStore升级调研
Hive MetaStore升级
Ambari里面添加hive组件
在添加hive组件之前需要做的事情，先在master这个虚拟机里面创建好hive先进入虚拟机里面进入mysql然后输入这个命令看看有没有自己创建的hive数据库有的话会显示下面这个样子没有的同学使用以下命令可以在MySQL中创建hive数据库（本人给的hive数据库密码是hive）
Hive 整合 Spark 全教程 （Hive on Spark）
分类应用Haddop 2.xHaddop 3.xNNPortsNamenode80209820NNPortsNN HTTP UI500709870NNPorts504709871SNN portsSNN HTTP500919869SNN ports500909868DN portsDN IPC500
Flume采集Kafka数据到Hive
Hive表准备：确保hive表为：分区分桶、orc存储、开启事务。去hive数据表进行数据查看，数据成功同步过来。切换到flume的bin目录下，运行配置文件。启动Kafka写入数据。监控flume页面情况。
每个大数据专业都必须的hive实训教程航空数据分析(附：所要文件）成品快照在最后
使用文本编辑器（如 vi 或 nano）打开 /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo 文件，并将其内容替换为阿里云提供的 CentOS 8 源。也可以通查看设置中网络配置，查看虚拟机ipv4复制，并在ip之后添加接口：50070就可以通过宿主机，虚拟机等在同一局域网的浏览
SparkSQL的UDF大数据量执行结果和HiveSQL的UDF不一致
因为Spark是线程不安全的，所以如果UDF使用了非线程安全的操作，那么就会导致不可预测行为，Hive是每个UDF在单独的JVM里执行，就会好很多。
大数据-232 离线数仓 - 新增会员 需求、创建与加载DWS 层、ADS 层 与 小结
DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层，它是数据仓库架构中的中间层，负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储，并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层，主要聚焦于业务的直接需求和决策支持，提供高性能和高响应的数据查询能力，通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层
大数据新视界 -- Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）
本文深入探究 Hive 数据仓库，剖析数据分区原理策略与管理优化，阐释数据桶概念作用及创建应用，简述数据安全机制与实战配置，佐以案例代码，为高效数据存储提供指引并设互动，预告数据导入篇章。
Hadoop大数据入门——Hive-SQL语法大全
Hadoop大数据入门之Hive-SQL语法篇
