SQLServer的奇幻图书馆：数据仓库与ETL
数据仓库就像是这样一个图书馆，它存储了大量的历史数据，这些数据经过精心组织，便于我们进行分析和决策。亲爱的数据探险家们，我们的奇幻图书馆之旅就要结束了。希望你们在这次旅程中，不仅学到了数据仓库和ETL的知识，还感受到了探索数据世界的乐趣。记住，数据不仅仅是数字，它们是故事，是洞见，是决策的力量。继续
实时数仓-电商数据仓库系统
作为集合元素，查询结果的每一行对应一个实体类对象，将所有对象封装到 List 集合中，返回给方法调用者。
hive 数仓开发实战
对于一个公司或者组织来说，使用数据的用户可能成百上千，如何降低大家对于数据使用的沟通成本、如何通过规范大家的行为来降低使用数据的风险，这些问题是必须加以考虑的。作为新的大数据架构，数据湖采集和存储一切数据，既包含结构化的数据也包含非结构化（如语音、视频等）和半结构化的数据（如JSON 和XML 等）
hive修改表字段数据类型
注：在执行操作时，你需要确保数据类型转换是安全的，即数据能够在新的数据类型下准确地表示。：在更改数据类型之前，请确保数据的值与新数据类型兼容。：如果你的应用程序依赖于这个Hive表，更改数据类型可能需要你更新应用程序的代码。：如果你正在修改一个分区表的列类型，并且希望这个更改应用到所有分区上，可以使
数仓工具—Hive语法之正则表达式函数
在我的其他文章中，我们已经看到了如何使用Hive正则表达式从字符串中提取日期值。正则表达式的另一个常见用途是提取数值，例如从字符串数据中提取区号或电话号码。当您处理不同的数据源时，可能需要从给定的字符串类型列中提取数字值，如电话号码或区号。例如，考虑下面的Hive示例，使用函数中的不同表达式从字符串
Hive基础知识（六）：Hive 配置运行日志信息、打印当前库和表头、参数配置方式
另外，Hive 也会读入 Hadoop 的配置，因为。
hive线程数详解
hive.server2.async.exec.threads 默认100，设置计算线程的数量。hive.exec.input.listing.max.threads 默认值为15，Hive用来监听输入文件的最大线程数。hive.server2.async.exec.wait.queue.size
数仓工具—Hive语法之宏(Macro)
Hive中的宏是一组SQL语句，它们被存储并通过调用宏函数名称来执行。宏在当前会话期间存在。宏是临时的，如果你想拥有永久性的宏，最好创建用户定义的函数并在Hive中注册。在关系数据库管理系统（RDBMS）中，宏存储在数据字典中。Hive宏与关系型数据库中的宏略有不同。在我的其他文章中，我们讨论了如何
Apache Doris：下一代实时数据仓库
Apache Doris 简介：下一代实时数据仓库
Hive collect_set()、collect_list()列转行，并对转换后的行值排序
Hive collect_set()、collect_list()列转行，和concat_ws()使用，并对转换后的行值排序
一文了解和区分数据中台、数据平台、数据湖、数据仓库
在当今数字化时代，数据已经成为推动科技发展和商业创新的关键要素之一。数据中台、数据平台、数据湖和数据仓库是构建现代数据架构的重要组成部分。然而，这些概念之间往往容易混淆。本文将深入介绍并区分这些概念，通过生动的例子帮助读者更好地理解它们之间的关系和区别。
Hive怎么调整优化Tez引擎的查询？在Tez上优化Hive查询的指南
在Tez上优化Hive查询无法采用一刀切的方法。查询性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试过程中，应评估和验证配置参数及任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试过程中一次只进行一项更改，并最好在开发环境中评估调优更改的影响，然后再在生产环境中使用。
Hive中的数据类型和存储格式总结
Hive中的数据类型和存储格式总结
Hive概述与基本操作
Hive基本概念，hive架构，hive的数据库操作、表操作，内部表与外部表
在Hive中编写和注册UDF（用户自定义函数）
在Hive中编写和注册UDF（用户自定义函数）
解决Hive不支持delete、update问题
2.要实现update和delete功能，该表就需要支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）支持，CLUSTERED BY(id) INTO 2 BUCKETS //表必须进行分桶。1.Hive是不支持事务的，所以也就无法支持DELETE和UPDATE操作。需要注意的是，启用ACID支持会增加
Hive-存储-文件格式
数据存储是Hive的基础，选择合适的底层数据存储格式，可以在不改变Hql的前提下得到大的性能提升。类似mysql选择适合场景的存储引擎。Hive支持的存储格式有其中，ORCFile和Apache Parquet，以其高效的数据存储和数据处理性能得以在实际的生产环境中大量运用。创建表时可以使用说明Se
Hive 内部与外部表
外部表被drop后，表的metadata会被删除，但是data不会被删除。（1）外部表：因其指删除表时不会删除HDFS上的数据，安全性相对较高，且指定目录的特性，适合数据需要共享或者数据的处理需要 hive和其他工具一起处理的场景。Hive中的表可以分为内部表（managed table）和外部表（
hive搭建完整教学
Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言来分析大规模数据。1. 处理大规模数据高效能够处理TB至PB级数据，并优化MapReduce任务以提高效率。2.高可扩展性和容错性利用Hadoop生态系统实现高效扩展，支持大规模并行计算。3.数据管理与存储提供表、分
深入解析大数据核心概念：数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
数据平台是一个综合性的技术框架，旨在支持整个数据生命周期的管理和使用。它包含数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
