数据仓库hive的安装说明
在hive-env.sh文件中加入下列配置信息： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_231。# 不重启mysql服务而使修改的内容直接生效。写入下列信息： export HIVE_HOME=/usr/local/hive。将bind-address
数据仓库【指标体系】
指标体系可以帮助我们整体理解业务、全面了解问题、快速定位问题、迅速落地方案，我们说的指标体系不止是指标，还有指标管理和指标监控。
第二章 hive环境配置
rw-r--r--. 1 root root 609556480 3 月 21 15:41 mysql-5.7.28- 1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar。libaio.so.1(LIBAIO_0.1)(64bit) 被 mysql-community-server-5.7.28
（头哥）Hive的安装与配置
(必须在第一关基础上执行）
HIVE:分科求平均分
在这个实战中，我们使用了Hive框架来处理学生的月考成绩数据。首先，我们准备了三个文本文件，分别包含了语文、数学和英语的月考成绩数据。这些数据被上传到HDFS的指定目录。接着，我们启动了Hive Metastore服务，并通过Hive客户端连接到Hive。在Hive中，我们创建了一个分区表stude
数据仓库——环境
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合。
Data Warehousing数据仓库
What Is Data Warehousing? • Enterprise level data management — used in business intelligence (BI) • Includes copied transactional data • Used to monit
hive常用函数
/根据年龄倒序排序。partToExtract的选项包含[HOST,PATH,QUERY,REF,PROTOCOL,FILE,AUTHORITY,USERINFO]第一个分隔符为map元素之间的分隔符，第二个分隔符是键值对之间的分隔符。
途家数据仓库源治理平台
github: www.hanyusen.Tujia.com二、平台概述2.1 平台目标构建一个统一、可扩展的指标管理体系，整合旅游业相关数据资源。提供用户友好的界面，简化指标查询和分析过程。支持多维度的数据分析和灵活的报表生成。确保数据的安全性和完整性，提供权限管理和审计功能。2.2 平台架构平台
深入理解Hive：探索不同的表类型及其应用场景
在本文中，我们深入探讨了Hive数据仓库中的表类型，包括内部表、外部表、分区表、桶表、视图以及临时表。每种表类型都有其独特的特性和适用场景，它们共同构成了Hive强大的数据管理能力。内部表和外部表主要根据数据存储位置和生命周期管理来区分。内部表的数据与Hive的元数据紧密关联，而外部表则允许数据在H
数据仓库原理（二）
本文介绍数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型。
HIVE伪分布安装
五、安装元数据库 Hive 高版本启动时，需要配置元数据库，如果采用其它数据库，请酌情替换对应步骤，这里采用 MYSQL 作为元数据库。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，类似于RDBMS(关系型数据库，如MySQL、Oracle、PgSQL)，并提供类
从数据仓库搭建到BI报表落地，帆软《企业数据化建设知识地图》全览
企业数据化建设从来不只是IT部门的事情，它需要每一个管理者、每一个部门都紧密合作，它需要全员从意识到行动的全面参与。可数据领域涉及到的技术很广，而且各种新概念、新技术层出不穷，如果一味的埋头苦干很容易一条路走到黑，到头来发现趋势变了就很尴尬。这份图谱很好地帮您梳理数据分析全流程框架，助企业数字化转型
数据仓库数据分层详解
原始数据层（Raw Data Layer）：这是数仓中最底层的层级，用于存储从各个数据源获取的原始数据。这些数据通常是未经处理和清洗的，包括来自数据库、日志文件、传感器等的数据。原始数据层的目的是保留数据的完整性和可追溯性，以备后续的数据处理和分析。数据清洗层（Data Cleansing Laye
数据库与数据仓库关联和区别
数据库（Database）和数据仓库（Data Warehouse）都是用于存储和管理数据的重要工具，但它们之间存在明显的区别和用途。
(12)Hive调优——count distinct去重优化
Hive调优——count distinct替换
Hive之set参数大全-17
请注意，这样的设置只对当前 HiveServer2 会话有效，当 HiveServer2 重新启动时，设置将被重置为默认值。请注意，这样的设置只对当前 HiveServer2 会话有效，当 HiveServer2 重新启动时，设置将被重置为默认值。请注意，这样的设置只对当前 HiveServer2
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
