【Hive-Partition】Hive添加分区及修改分区location
【Hive-Partition】Hive添加分区及修改分区location
iceberg对比hive优势
在传统的实时数仓中，由于列式存储相对行式存储有较高的查询性能，我们一般采用parquet，orc等列存储数据格式。传统的流式数据入库的过程中对小文件进行合并会产生很多问题，比如流式数据不断的往hive表进行写入，如果同时有一个合并程序进行小文件的合并，那么这时候对同一份数据进行读写。当有实时指标计算
hive read time out
2) hiveConnection的socket超时时间通过loginTimeout进行设置，而loginTimeout读取的DriverManager的超时时间，因此，在创建hive连接时需要设置DriverManage的loginTimeout属性。总结：hive中执行SQL的耗时较长，需要增大
Hive（21）：DML之Update、Delete更新、删除数据
首先，必须明确，你理解的Hive这款软件，定位是什么？是面向事务支持事务的RDBMS?还是面向分析，支持分析的数据仓库。这很重要。Hive是基于Hadoop的数据仓库，面向分析支持分析工具。因此在Hive中常见的操作的就是分析查询select操作。将已有的结构化数据文件映射成为表，然后提供SQL分析
CDH-6.3.2从零到一的详细安装教程&hive on Spark性能测试教程
CDH-6.3.2详细安装教程，从零到一的详细教程，包括mysql、Java、CM、hive、Spark、Hadoop、zookeeper、kafka、Hue、flume、oozie的安装教程
Hive-时间日期&trunc-日期与数字截取函数
TRUNC函数为指定元素而截去的日期值。其具体的语法格式如下：TRUNC（date[,fmt]）1、current_timestamp() -- 获取时间 2022-10-09 16:00:24.1892、unix_timestamp() -- 获取时间戳 16653024983、select
HiveSQL执行计划查看(EXPLAIN)
HiveSQL执行计划是指查询语句的执行过程，包括查询语句的优化、查询计划生成和查询执行。通过EXPLAIN命令，我们可以查看查询语句的执行计划，找到性能瓶颈和优化方案，调试查询语句，加深对查询过程的理解。在实际使用中，我们可以根据需要选择不同的参数来获取不同的执行计划信息。
大数据学习（十一）hive中获取数组中的元素
hive函数
【大数据之Hive】五、Hiveserver2服务部署
hiveserver2提供JDBC/ODBC接口，使得用户可以远程访问Hive数据，即作为客户端的代理与Hadoop集群进行交互。hiveserver2部署时需要部署到一个能访问集群的节点上，保证能够直接往Hadoop上提交数据。用户在客户端提交SQL语句时，由hiveserver请求HDFS或者提
Hive中的in、exists和left semi join
Hive中的in、exists和left semi join
hive设置本地执行方式
假如hive中的SQL语句执行时间太长，可以设置本地执行方式，设置本地执行模式可以优化执行速度，数据量小的时候，使用本地模式：。以上这些配置，都可以写在 hive 的conf 下的 .hiverc 文件中，当hive启动的时候，就会加载。在hive的配置文件 hive-env.sh中将一些配置注释
hive的数据导入
insert导出，导出的目录不用自己提前创建，Hive会帮我们自动创建，但是由于是overwrite，所以导出路径一定要写具体，否则很可能会误删数据。insert不支持插入部分字段，并且后边跟select语句时，select之前不能加as，加了as会报错，一定要跟下面的as select区分开。并且
[Hive的基本概念之---数据库 ]
《咏柳》唐·贺知章碧玉妆成一树高，万条垂下绿丝绦。不知细叶谁裁出，二月春风似剪刀。
Hive--清除/删除Hive表数据
大数据技术指的是用于处理、分析和管理大规模数据集的技术和工具。随着互联网和物联网的普及，数据量不断增大，对数据的处理和分析需求也日益增加，大数据技术应运而生
Hive（23）：Select高级查询之SORT/ORDER/CLUSTER/DISTRIBUTE BY
order by会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reduce
HIVE创建分区表
partitioned by ( c2 string ) # 创建分区 c1跟c2都是字段，但是创建的时候不能写在t2里面，只能写在分区里面（同时select查询的时候，c2的字段也要写在最后面）注意：当你退出过hive后，再次进入hive，不要忘记使用了哪个database，我这里使用的是te
Hive Code2报错排查
大多数可能的code2报错一般是内存不够，所以加下面这个配置可以有效解决这个问题#取消小表加载至内存中但这个不一定是因为内存不够，其实很多错误都是报这种官方错误的，所以一定要去yarn上看日志。很多人看日志也找不到问题，因为并没有看到全部日志，翻到最底下，点击check here 才能看到完整日志。
关于Java连接Hive，Spark等服务的Kerberos工具类封装
关于Java连接Hive，Spark等服务的Kerberos工具类封装
hive on spark 时，executor和driver的内存设置，yarn的资源设置
hive on spark 时，executor和driver的内存设置，yarn的资源设置。
构建大数据环境：Hadoop、MySQL、Hive、Scala和Spark的安装与配置
安装Hadoop 首先，从Apache Hadoop的官方网站下载所需的Hadoop发行版。选择适合你系统的二进制发行版，下载完成后解压缩到安装目录。然后配置环境变量，并修改Hadoop的配置文件，根据需要进行修改。安装MySQL 安装MySQL服务器是搭建大数据环境的重要一步。更新包管理器后，执行
