hive DDL 语句
ShowDescribe在hive中DATABASE|SCHEMA是等效的，可以相互替代oRESTRICT: 默认值，在数据库中存在表的时候会失败，但如果是手动复制到该数据库下的，因为元数据中并没有相关信息，所以照样可以删除成功oCASCADE: 不管是否库中有表，全部删除。
Hive的存储格式和压缩算法的特点和选择
HIVE 中默认的存储格式；一般使用在数据贴源层(ODS 或 STG) ，针对需要使用脚本 LOAD 加载数据到 HIVE 数仓表中的情况；需要把表里数据导出或直接可以查看等场景，作为BI供数易读性要比 ORC 高很多；数据存储时不压缩，因此磁盘的开销和数据解析开销比较大；TEXTFILE 可以结合
Hive环境配置以及安装步骤
以上步骤是一个基本的Hadoop集群安装和配置流程，具体细节可能因环境差异和版本不同而有所调整。在实际操作中，建议参考Hadoop官方文档和相关教程进行安装和配置。以上步骤仅供参考，具体安装和配置过程可能因环境和需求的不同而有所差异。在实际操作中，建议参考Hive官方文档和相关教程进行安装和配置。
数据仓库数据集成开源工具
数据集成是数据仓库建设的重要环节，开源工具在这一领域提供了许多强大的解决方案。以下是一些常见的开源数据集成工具，它们各自有独特的功能和特点：
【大数据离线项目二：数仓数据传输工具--DataX的使用】
数仓工具Data X 的使用！使用DataX是如何进行数据的传输也就是说怎么从mysql或者是SQLserver数据库将数据传输到hive数仓中！Data X怎么使用！数据的同步方式！
银行数仓项目实战（一）--什么是数据仓库
数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称，所做的一切都是为了让用户更快更方便查询所需要的信息，提供决策支持。1.数仓管理系统（Data Warehouse Management System，DWMS）：用于管理银行数据仓库的建设，维护和运营，
二百三十七、Hive——DWS层生成每个清洗字段的异常情况记录
Hive——DWS层生成每个清洗字段的异常情况记录
创建可视化网页四 : 虚拟机中Hive的安装与配置 , 并测试其是否安装成功
/启动mapreduce。
Hive超详细安装
Hive的超详细安装
数据仓库的ETL框架与工具
1.背景介绍数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的系统，它通常用于支持企业的决策分析和业务智能应用。数据仓库的核心功能是将来自不同源的数据集成到一个中心化的仓库中，并提供高效的查询和分析服务。为了实现这一目标，数据仓库需要一个高效的数据集成和转换框架，这就是ETL(Extract, Transf
【Hive】内部表（Managed Table）和外部表（External Table）相关知识点
【Hive】内部表（Managed Table）和外部表（External Table）相关知识点
如何在ubuntu上安装Hive 嵌入式
教你如何安装hive嵌入式，有过程图片详解，有例题图片。(1)查询工资大于2000的员工信息。(2)以部门号（deptno）来分组对员工工资（sal）进行求和。
hive组件安装实验报告
（1）关闭Linux系统防火墙，并将防火墙设定为系统开机并不自动启动。# 关闭防火墙服务# 设置防火墙服务开机不启动（2）卸载Linux系统自带的MariaDB。1）首先查看Linux系统中MariaDB的安装情况。# 查询已安装的mariadb软件包以上结果显示Linux系统中已经按照了maria
深入解析大数据体系中的ETL工作原理及常见组件
在当今数字化时代，大数据处理已经成为了企业成功的重要组成部分。而在大数据处理中，ETL（Extract, Transform, Load）是至关重要的一环，它负责将数据从不同的来源抽取出来，经过必要的转换和加工，最终加载到目标数据仓库或数据湖中。
hive内置函数
- explode常与 lateral view 函数联用，这两个函数结合在一起能。split，注意 '.' 要加\\转义。码出这个lateral view的过程。关联成功，蓝色是拆分后的，红色是原数据。输入是一行，输出是一列。
探索Hadoop生态：从集群搭建到数据仓库Hive
本文带领大家深入了解了Hadoop生态系统中的各个组件，包括Hadoop的基本概念、集群的搭建和配置、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Hive数据仓库。通过本文的学习，读者可以掌握Hadoop的基本知识和操作技能，为后续的大数据处理和分析打下坚实的基础。HDFS是Hado
数据仓库—建模方法论—Data Vault 建模
按照Dan Linstedt的定义，Data Vault模型是面向细节的、可追踪历史的、一组有连接关系的规范化的表的集合。它综合了三范式建模和星型模型的优点，其设计理念是满足企业对数据模型灵活性、可扩展性、一致性和对需求的适应性要求，是专门针对企业级数据仓库需要的一套建模方法。Data Vault模
Hadoop中Hive数据仓库的核心技术与应用
接着，通过编写HiveQL查询语句，我们可以方便地分析出哪些商品的销售量最高，或者哪些用户最活跃等信息。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，因其高效的数据处理能力和良好的扩展性而受到广泛关注。：使用SELECT语句进行数据查询，支持加入（JOIN）、分组（GROUP BY）等多种SQL查
hive 基础知识
Hive的优缺点：优点：o操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。o避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。oHive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。oHive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行
基于Hive的招聘网站的大数据分析系统
基于Hive的招聘网站的大数据分析系统，预处理包括数据清洗、去重、缺失值处理、数据格式转换等环节，以确保数据的质量和一致性。在这一阶段，还可以利用自然语言处理技术对文本数据进行分词、词性标注等操作，为后续的分析提供更多维度的信息。通过对招聘数据的分析，我们可以发现人才市场的热点行业、热门职位、薪资水
