【大数据入门 | Hive】函数{单行函数，集合函数，炸裂函数，窗口函数}
Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用，类似于Java中的函数。好处：避免用户反复写逻辑，可以直接拿来使用。重点：用户需要知道函数叫什么，能做什么。Hive提供了大量的内置函数，按照其特点可大致分为如下几类：单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数。以下命令可用于查询所有内置函数的相关信息。1
【大数据】数据采集工具sqoop介绍
Sqoop是一款开源的数据采集工具，专门设计用于在Hadoop生态系统和关系型数据库之间高效传输批量数据。简介：Sqoop（SQL to Hadoop）允许用户将结构化数据从关系型数据库导入到HDFS（Hadoop分布式文件系统）或Hive表中，或者将数据从HDFS导出到关系型数据库中。架构：提供命
解决Hive乱码问题
#解决hive乱码问题#三端同步#字符集编码
大数据组件详解：Spark、Hive、HBase、Phoenix 与 Presto
随着大数据技术的快速发展，各种大数据处理框架和工具也应运而生。其中，Spark、Hive、HBase、Phoenix 和 Presto 是广泛应用于大数据领域的几款核心组件，它们各自擅长处理不同类型的大数据任务。本文将详细介绍这些技术的特点、应用场景以及它们之间的区别和联系。
【DataSophon】DataSophon1.2.1 整合Zeppelin并配置Hive|Trino|Spark解释器
Zeppelin是Apache基金会下的一个开源框架，它提供了一个数据可视化的框架，是一个基于web的notebook。后台支持接入多种数据引擎，比如jdbc、spark、hive等。同时也支持多种语言进行交互式的数据分析，比如Scala、SQL、Python等等。本文从安装和使用两部分来介绍Zep
hive数据仓库基础命令
一。HDFS的shell命令:二. hive保持元数据的方式：三. derby和mysql的区别：四. 数据仓库和数据库区别五.数据仓库的特点六.数据仓库和传统数据库的特点
Hive(十六)having和排序
有别于order by ，sort by可以指定reducer的个数，然后再对reducer里面的数据再排序，也可以得到全局的排序结果。distribute by 一般是配合sort by 使用的。利用distribute by对数据进行分类，然后再在每一个分类中对数据进行排序.如果distribu
Hive中MR（MapReduce）、Tez和Spark执行引擎对比
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了一种SQL-like的查询语言（HiveQL），用于对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据进行分析。Hive将用户的查询转换为底层的执行计划，并通过不同的执行引擎进行处理。特性MapReduceTezSpark执行方式分阶段（Map/R
Hive任务优化参数整理
1.当你的查询数据量较大，此时spark等其他计算引擎会因为自身复杂的执行计划导致计算量很大，再加上计算中的硬性资源消耗，导致需要的资源使你无法接受，此时如果你可以接受较长时间的运行等待，建议使用hive，因为hive底层用的mr，任务分割截止到一次mr，没有那面大的消耗需求，你可以通俗的理解为hi
spark-sql建表数据同步到hive
INSERT INTO paimon.my_db.my_table VALUES (1, 'M', 173.5,'北京市朝阳区'), (2, 'G',185, '上海市'), (3, 'cherry', 168.0,'河北省秦皇岛市');备注需要将将paimon-hive-connector-3.1
【Flutter】使用Hive插件管理本地缓存与网络缓存
Hive 是一个为 Flutter 和 Dart 设计的轻量级、高性能的 NoSQL 数据库。它是用纯 Dart 编写的，不需要本地依赖，这使得它非常适合 Flutter 应用程序。让我为您详细介绍 Hive 并提供一些使用示例。本文介绍了 Hive 的简单使用，以及对应的封装和应用场景的示例，可以
Hive之任务优化
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供了 SQL-like 的查询语言来分析存储在 HDFS（Hadoop Distributed File System）上的大规模数据集。为了提高查询性能，Hive 提供了多种优化方法，涵盖不同层次的改进，从 SQL 查询层到执行层。
陌陌聊天数据案例分析
陌陌是一个聊天平台，每天都会产生大量大聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的构建用户画像，为用户提供更好的服务以及实现高ROI的平台运营推广，给公司的决策提供精准的数据支撑。基于Hadoop和hive实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表。统计今日总消息量、每小时消息量、发送和接受用户数
hiveserver2连接数与hivemetastore连接数详解
datanucleus.connectionPool.maxPoolSize 缺省值为10，如果poolSize=100，有3个HMS实例，每个服务器有4个池，则可以容纳1200个连接。连接池中的最大连接数:datanucleus.connectionPool.maxPoolSize（默认10）10
Mac M1安装Hive
如果你确定装过mysql，但是执行上述命令后，发现不存在mysql命令，那说明你的系统环境没有配置。出现一段空白，接着出现Initialization script completed。关闭hiveServer2时，执行如下命令查看hive进程；执行上面命令后，若有结果输出，则证明配置完成了。如果出
Hive数仓操作（一）
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，旨在简化大规模数据集的管理和分析。它将结构化数据文件映射为表，并提供类似 SQL 的查询功能。Hive 的数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，使用 Hive 查询语言（HQL）进行数据处理。
Hive整合MySQL
在Xshell窗口中开启另一个窗口开启Hive（两个窗口都可以操作Hive，没有出现异常）配置主要是root用户 + 密码，在任何主机上都能登录MySQL数据库。若因为安装失败或者其他原因，MySQL需要卸载重装，可参考以下内容。初始化Hive元数据库（修改为采用MySQL存储元数据）将MySQL的
hadoop+spark+hive基于django的民族服饰数据分析系统的设计与实现(源码+爬虫可视化展示+调试+讲解)
随着网络科技的发展，利用大数据分析对民族服饰进行管理已势在必行；该平台将帮助企业更好地理解服饰市场的趋势，优化服装款式，提高服装的质量。本文讲述了基于python语言开发，后台数据库选择MySQL进行数据的存储。该软件的主要功能是进行服饰数据分析。主要包括个人中心、用户管理、民族服饰管理、数据统计管
详细讲解hive on tez中各个参数作用，以及如何优化sql
最近经常有优化sql的任务，但是自己能力有限，只能凭经验去优化，现整理加学习一波，也欢迎各位学习和讨论。我们经常用hivesql 的模型就是 join.如下。这里面发生了什么，执行流程是什么，为什么有的insert要几十分钟有的只要几分钟。--造1000w条数据 文件大小为300M已知上面的数据为1
Spark与Hive计算转义数据结果不同造成数据差异
同一数据源和相同处理逻辑的脚本，其采用的执行引擎不同，跑出的结果数据存在差异。Hive 执行跑出所有的指标，Spark 仅跑出部分指标。定位在 LATERAL VIEW 侧视图计算指标后返回后的字段都是 string（字符串）类型，对数值为0的指标进行过滤两个引擎的处理之后结果不一致。Hive中能够
