Hive SQL
tinyint 1byte 有符号整数smallint 2byte 有符号整数int 4byte 有符号整数bigint 8byte 有符号整数boolean 布尔类型，true或者falsefloat
【Linux】—Apache Hive 安装部署
本文主要介绍在Linux环境下安装Hive的过程。
Linux系统下虚拟机中安装（搭建）hive的详细教程
前面，我们已经在虚拟机中安装配置了linux，接下来我们将在虚拟机中安装hive。一、安装hive压缩包1、启动虚拟机①打开VMware、MobaXterm，启动虚拟机集群；②上传hive的tar压缩包至linux系统下目录（仍然为单节点安装，同样在第一台虚拟机上安装）2、安装hive①进入hi
数据人，需要了解的数据要素、数据资产、数据治理、数据产品、数据共享、主数据、元数据
一文略讲数据要素、数据资产、数据治理、数据产品、数据共享、主数据、元数据
使用beeline连接hive
使用beeline连接hive的前提是hive已经部署完毕，Hive单机部署可以看：http://t.csdnimg.cn/54WMQ。
离线数仓之Hive的基础操作
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，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SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本
Hive的优化大全,超过16种优化,详细篇,附带mysql数据库的优化
hive的十六种优化的原理和代码; mysql的优化方式 介绍
三、系统隔离术——基于Servlet 3实现请求隔离
特别是在像京东这样的大型电商平台中，商品详情页系统及相关的服务，如库存服务、图书相关服务、延保服务等，都需要处理大量的并发请求。在传统的请求处理模型中，所有请求处理操作都在一个线程中完成，包括请求解析、业务处理和响应生成。例如上图，Tomcat 6 在处理请求时需要在一个线程中完成所有的操作，这种处
hive数据采集零点漂移
这个时候数据写入的目录就和系统时间有关系。解决方案是采用自定义flume的拦截器，将数据中的 事件时间(也就是数据生成的实际时间)解析出来，存储到headers里面，key是timestamp，value是解析出来的事件时间，将useLocalTimeStamp配置为false， 最终数据就会写入事
Hive-3.1.3远程模式安装与配置
Hive-3.1.3的安装与配置
Hadoop安装Hive
如果以上步骤都能成功运行，说明 Hive 安装和配置完成，可以开始使用 Hive 进行大数据分析了。确保你的系统已经安装了 Java JDK（推荐使用 JDK 1.8 版本）。如果还没有安装 Hadoop，可以参考以下简要步骤安装 Hadoop。将 Hadoop 目录移动到合适的位置（例如。将 Hi
Hive 中的 SPLIT、COALESCE 及 COLLECT_LIST 函数的用法
SPLITstr：要拆分的字符串。delimiter：用于拆分的分隔符。COALESCE：一组值，COALESCE将返回第一个非空值。expr：要收集的表达式。Hive 提供的SPLITCOALESCE和函数是数据处理和分析中非常有用的工具。它们可以帮助用户高效地处理字符串、管理空值，以及聚合数据。
基于大数据爬虫+hive+数据可视化大屏的网络电视剧收视率分析与可视化平台设计和实现(源码+LW+部署讲解)
基于Hive的网络电视剧收视率分析系统是一个高效、精确的数据管理与分析平台，旨在为电视传媒机构和观众提供一个全面的收视率数据解决方案。通过利用Hive的大数据处理能力，该系统能够存储和分析海量的收视数据，从而揭示不同电视剧的受欢迎程度和观众偏好。管理员可以通过系统管理模块轻松地更新用户信息、发布公告
【Hive SQL】数据探查-数据抽样
在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。下面罗列一些常用的数据抽样方法。
hadoop搭建本地hive库保姆级教程
3）远程模式：也是使用mysql存储元数据，但是用户可以在任意服务器上远程连接Hive并进行操作。注意]：hadoop和hive的运行都依赖jar包guava.jar,但是它们默认使用该jar包的版本不一致可能会有jar包冲突问题，所以需要用hadoop下的jar包替换hive中的。2）本地模式：使
Hive(十)函数 列转行
select * from (select name, x, a from people lateral view explode(xinge) x_tmp as x lateral view explode(aihao) a_tmp as a) tmp where x='活泼' and a='打篮
Hive建表全攻略-从入门到精通
探索Apache Hive的强大功能！本文深入讲解Hive建表技巧、性能优化、安全管理和生态系统集成。从基础语法到高级特性，包括分区表、ORC存储、动态分区、查询优化等核心概念。学习如何处理数据倾斜、实现细粒度访问控制，以及与Spark、Kafka、HBase无缝集成。通过实战案例掌握构建高效数据仓
hive拉链表详解
拉链表（Slowly Changing Dimension, SCD Type 2）是一种用于管理和存储数据仓库中历史数据变化的方法。在数据仓库设计中，数据可能会随时间变化，而我们需要保留这些变化的历史记录，以便能够追溯到任意时刻的数据状态。拉链表通过在数据表中添加时间戳或有效期列来实现这一目的。
大数据Hive（介绍+安装+使用）
对数据进行统计分析，SOL是目前最为方便的编程工具，但是MapReduce支持程序开发 (Java、Python等)但不支持SQL开发。Hive是一款分布式SQL计算的工具，其主要功能是将SQL语句翻译成MapReduce程序运行。
Hive SQL的坑和note
但是如果我们使用的目的仅仅时简化sql比如 有时候查询指定的字段 select a,b,c,d,e,f,g,h from t 这种比较简单的查询还是推荐with tmp as ()语法，因为hive本身查询这种就很快，不需要额外花费时间落地为数据 这样还更耗时。
