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
【DBeaver】驱动添加-Hive和星环
DBeaver 配置 hive驱动 星环驱动
Hive实战：统计总分与平均分
在这次实战中，我们将深入探索Hive在大数据处理和分析中的应用。面对包含多个科目成绩的学生数据表，我们的目标是利用Hive框架计算每个学生的总分和平均分。通过实际操作，你将了解如何在虚拟机上准备数据文件，将其上传到HDFS，以及如何在Hive中创建表、加载数据和执行SQL查询。这个过程将展示Hive
Hive On Spark性能调优
我们公司yarn node节点的可用资源配置为：单台node节点可用资源数：核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置，主要配置对象包括：Executor和Driver内存，Executor配额，任务并行度。
【Flink-Kafka-To-Hive】使用 Flink 实现 Kafka 数据写入 Hive
需求描述：1、数据从 Kafka 写入 Hive。2、相关配置存放于 Mysql 中，通过 Mysql 进行动态读取。3、此案例中的 Kafka 是进行了 Kerberos 安全认证的，如果不需要自行修改。4、Flink 集成 Kafka 写入 Hive 需要进行 checkpoint 才能落盘至
hive中map相关函数总结
具体来说，str_to_map 函数会将一个由键值对组成的字符串解析成一个 Map 对象，其中键和值之间使用指定的分隔符进行分隔。其中，str 是要转换的字符串，delimiter1 是键值对之间的分隔符，delimiter2 是键和值之间的分隔符。第三种sql,maps字段的类型是map;给出一组
Spark SQL实战(08)-整合Hive
统计每个人爱好的个数* pk：3* 1）定义函数* 2）注册函数* 3）使用函数。
Hive实战：分科汇总求月考平均分
上传数据到hdfs、从hdfs加载数据到hive
Hive字符串截取函数substr详解
Hive中的substr函数可以用来截取字符串的一部分，并返回截取后的结果。该函数有三个参数：第一个参数是要截取的字符串，第二个参数是截取的起始位置（从1开始），第三个参数是截取的长度。注意，如果截取的长度超过了字符串的实际长度，Hive会返回整个字符串。举个例子，假设有一个字符串。
保姆级连接FusionInsight MRS kerberos Hive
本文将介绍在华为云 FusionInsight MRS（Managed Relational Service）的Kerberos环境中，如何使用Java和DBeaver实现远程连接Hive的方法。
HiveSql语法优化二 ：join算法
SMB Map Join同Bucket Map Join一样，同样是利用两表各分桶之间的关联关系，在分桶之间进行join操作，不同的是，分桶之间的join操作的实现原理。SMB Map Join要求，参与join的表均为分桶表，且需保证分桶内的数据是有序的，且分桶字段、排序字段和关联字段为相同字段，
Hive之set参数大全-1
是 Apache Hive 中的一个配置属性，用于控制是否允许在需要时按需加载用户定义函数（UDF）。在 Hive 中，UDFs是用户编写的自定义函数，可以在 Hive SQL 查询中使用。这个配置属性的目的是在查询执行期间动态加载UDFs，而不是在Hive服务器启动时就加载所有UDFs，从而减小启
