hive 中少量数据验证函数的方法-stack
stack,lag,lead
数据仓库Inmon和Kimball架构
在Inmon模式中，并不强调事实表和维度表的概念，因为数据源变化的可能性较大，需要更加强调数据的清洗工作，从中抽取实体-关系。对于Kimball模式，数据源往往是给定的若干个数据库表，数据较为稳定但是数据之间的关联关系比较复杂，需要从这些OLTP中产生的事务型数据结构抽取出分析型数据结构，再放入数据
PySpark 读写Hive数据源
Hive 3.0以后，默认建立的表是ORC格式的（不用在hive-site.xml中开启行级事务支持）。但如果是在Hive交互命令行创建的表，在spark程序看来都是HiveFileFormat格式的表。因此，上面的代码中采用.format('Hive')。要回避这个问题，也可以采用以下代码，即从一
HashData湖仓一体方案：方案概览与Hive数据同步
HashData研发的HMS异构数据的一站式查询方案，通过轻量级、简单化的技术架构，降低企业湖仓建设过程中产品选型、数据管理的难度和成本，高效发挥湖仓一体低成本、高可用、易拓展等优势，帮助企业建立统一治理、湖仓一体的云原生数据分析平台。
145份！数据治理、数据中台、数据湖、数据仓库、主数据方案合集
269页7万字数字政府智慧政务大数据治理平台、大数据资源中心技术解决方案WORD (1).docx。269页7万字数字政府智慧政务大数据治理平台、大数据资源中心技术解决方案WORD.docx。数据元、元数据、主数据、主数据管理、元数据管理、资源目录方案PPT.pptx。258页10万字大数据平台数据
数据仓库的数据清洗与转换:处理异常数据
1.背景介绍数据仓库是企业和组织中的核心资产之一，它存储了大量的历史数据，用于支持决策、分析和预测。数据仓库的质量直接影响其价值和可用性。因此，数据仓库的数据清洗与转换是一个至关重要的问题。异常数据是数据仓库中常见的问题，它们可能导致数据质量下降、分析结果错误等问题。因此，处理异常数据是数据仓库数据
Hive基础
本篇博客参考线上教程的笔记，对Hive数据仓库的基础进行简单总结，以便加深理解和记忆
HiveSQL题——炸裂函数(explode/posexplode)
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Hive入门，Hive是什么？
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DeepBI实现AI结合数据仓库做智能数据分析VS传统BI工具
辛辛苦苦做数据分析准备，费劲巴拉做出可视化图表，还得考验我们编写报告的能力，这就是传统BI。传统数据分析如同一座巍峨的大山，每一步都让人感到沉重和艰难。接下来展示新时代的数据分析软件-DeepBI是如何快速高效的做数据分析的。传统的BI工具和DeepBI的对于显而易见，不管是从数据分析的速度还是可视
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使用户能够使用类似于关系型数据库的方式来处理大规模的分布式数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使用户能够使用类似于关系型数据库的方式来处理大规模的分布
HiveSQL题——collect_set()/collect_list()聚合函数
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Doris实战——结合Flink构建极速易用的实时数仓
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hive表中导入数据 多种方法详细说明
- 创建 db_myhive_5-- 创建表score intloaddatalocalinpathscore.txt'overwriteintotabletb_scorepartitionmonth'202006'通过方式加载数据createtablescore3liketb_score;
数据仓库BI报表开发：工具与技术
1.背景介绍数据仓库和BI报表开发是企业数据分析和决策支持的核心技术。在大数据时代，数据仓库和BI报表开发的技术和工具不断发展，为企业提供了更高效、更智能的数据分析和决策支持。本文将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码
数据开发必知必会 - 数据仓库理论总结
数据仓库开发=90%的业务领域知识+10%的大数据/后端开发技术数据仓库组成=模型建设+数据治理+需求满足10年互联网研发经验，数据平台总监及投放增长研发负责人，负责数据平台期间，完成埋点改造、数据工具建设、离线及实时数仓建设，业务日增数据量约500T；负责增长平台期间，完成自助归因平台的建设，涉及
hive中hiveserver2 两种使用方式
主要使用beeling和DataGrip对hiveserver2进行连接访问
数据仓库的数据仓库：实现数据的一致性和完整性
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，它的主要目的是为了支持数据分析和决策。数据仓库通常包括一个数据仓库系统和一个数据仓库架构。数据仓库系统包括数据仓库的硬件、软件、网络和人员等组成部分。数据仓库架构则是一种用于构建数据仓库的框架，它包括数据仓库的数据源、数据存储、数据处理和数
ETL数据仓库的使用方式
ETL数据仓库使用方式。
hive 环境配置
是适用于Windows的Docker桌面，是Docker设计用于在Windows 10上运行。它是一 个本地 Windows应用程序，为构建、交付和运行dockerized应用程序提供易于使用的开发环境。使用Windows原生Hyper-V虚拟化和网络，是在Windows上开发Docker应用程序的
