Hive环境的搭建【详细教程】
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为类似于数据库中的表，并提供类似于SQL的查询语言（HiveQL）来进行数据查询、分析和管理。Hive的主要优点是可以处理大量的数据，并且可以通过扩展集群来提高处理能力。
大数据面试题整理——Hive
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库软件，它提供了类似SQL的查询语言，使得用户可以用SQL来查询存放在Hadoop上的数据。Hive是一种结构化数据的存储和查询机制，它可以将SQL语句转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。Hive可以自定义单行函数、聚合函数、炸裂函数。定义单行
Hive Metastore 查分区大小 批量建表语句
concat(‘)’,(case when t.PARAM_VALUE is null then ’ ’ else concat(’ comment ‘,’‘’‘,t.PARAM_VALUE,’‘’ ‘) end),concat(case when t.PARTITIONED is null the
数据仓库建设 ： 主题域简介
在数据仓库建设中，主题域是数据模型的一个重要概念，它帮助构建逻辑清晰、层次分明的数据结构。主题域的设计基于企业的业务结构，将业务中的关键部分提炼出来，划分为若干个主题域。每个主题域对应一个特定的业务领域，便于组织、存储和分析业务数据。
【系统集成中级】数据仓库的组成
在大数据时代，数据仓库成为企业挖掘数据价值、支持决策的重要工具。那么，数据仓库是由哪些部分组成的呢？
Debezium和SeaTunnel实现MySQL到Hadoop的实时数据流和全量同步（基于尚硅谷的集群环境）
基于尚硅谷的集群环境，利用Debezium和SeaTunnel技术，实现从MySQL数据库到Hadoop生态系统的实时数据流和全量数据同步。通过在虚拟机上部署Zookeeper、Kafka和Debezium，以及配置Kafka Connect集群，成功地捕获了MySQL的变更事件，并将这些事件实时传
Hive优化:Hive的执行计划、分桶、MapJoin、数据倾斜
Hive优化:Hive的执行计划、分桶、MapJoin、数据倾斜
Hive 中的 Sort By、Order By、Cluster By 和 Distribute By 的详细解析
在 Hive 中，理解SORT BYORDER BYCLUSTER BY和的不同之处对于实现高效的数据处理至关重要。每个关键字都有其特定的应用场景和性能特点。在使用时，根据数据集的大小、需要的排序方式和处理逻辑选择合适的关键字，可以显著提高查询的效率和准确性。希望这篇文章能帮助你更好地理解 Hive
数据库、数据仓库、数据湖和数据中台有什么区别
并且可以在需要时进行灵活地查询和分析。数据湖也可以从多个源中采集和存储数据，但它们通常。
hive如何删除分区
在Hive中，删除分区是一个常见的操作。你可以使用ALTER TABLE DROP PARTITION语句来删除一个或多个分区。
全网最易详解-数据仓库分区详解
最近要搭某个业务域的数仓，本来设计规划的挺好的，该搭DIM,DWD,DWS的也都设计好了，结果一跑数仓，全是大大小小的BUG，最后揪出来整个过程，最大的烦人东西就是设计ETL数据入库分区的问题。那么这时候肯定有人说：咳，小事，不整那么多分区表，整全量表就不行了吗？但事实就是如果业务实际到前后两天必须
Hive企业级调优[5]—— HQL语法优化之数据倾斜
数据倾斜问题通常指的是参与计算的数据分布不均，即某个key或某些key的数据量远超其他key，导致在shuffle阶段，大量相同key的数据被发送到同一个Reduce节点，从而使该Reduce节点所需的时间远超其他Reduce节点，成为整个任务的瓶颈。Hive中的数据倾斜常见于分组聚合和join操作
Shiro详解
在web.xml文件里配置shiro的过滤器shiroFilter，DelegatingFilterProxy实际上是Filter的一个代理对象，默认情况下，Spring会到IOC容器查找和对应的filter bean，也可以通过targetBeanName的初始化参数来配置filter bean的
数据字典是什么？和数据库、数据仓库有什么关系？
数据字典是一种对数据的定义和描述的集合，它包含了数据的名称、类型、长度、取值范围、业务含义、数据来源等详细信息。数据字典的主要作用如下：1. 对于数据开发者来说，数据字典包含了关于数据结构和内容的清晰指南，能够让开发者理解数据的含义和用途，从而更准确地进行数据开发和维护工作。2. 对于业务人员来说，
Databend：下一代云数据仓库解决方案
Databend是一个用Rust语言开发的开源云数据仓库,旨在为大规模数据分析提供高性能、低成本的解决方案。作为Snowflake的替代品,Databend专注于快速查询执行和数据摄取,适用于复杂的大规模数据集分析。云原生架构: 与AWS S3、Azure Blob、Google Cloud等云存储
Hive数仓操作（十七）
一、Hive 四种存储格式在 Hive 中，支持四种主要的数据存储格式，每种格式有其特点和适用场景，不过一般只会使用Text 和 ORC 二、Hive 行列存储三、Hive 压缩格式1. TEXTFILE压缩算法：可使用 Gzip、Bzip2 等压缩算法。四、Hive 建表手册创建表的基本语法
数据网格到底是什么，它真的能替代数据仓库和数据湖吗？
数据网格概念由扎马克·德赫加尼提出，她在2019年的开创性文章《如何从单一数据湖转向分布式数据网格》中指出：“传统的集中式数据管理模型无法适应快速变化的业务需求，而数据网格通过分布式的方式管理数据，允许业务部门拥有并管理其数据，同时通过标准化的API和自助服务平台实现跨部门的数据共享。”2022年，
数据仓库-数据命名标准规范
各对象采用驼峰命名法，统一为小写字符，单词之间使用下划线隔开（ODS层除外，与源系统保持一致）。手动创建：tmp_{创建人名称}_{表名} （程序扫描删除，或者设置生命周期）宽表：dwd_{主题域}_{可选二级主题域}_detail_{数据标记}dim_{主题域}_{可选二级主题域}_{表名}_
Hive数仓操作（十三）
一、JSON 数据1. JSON 特点2. JSON 的语法3. JSON 在 Hive 中的使用get_json_object()二、HIVE的JSON 数据处理示例数据格式第一步：提取数据第二步：数据处理JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，
Hive 的窗口函数 详解
逻辑层是 Hive 中的窗口函数，它依赖分区和排序规则来生成每个分区中的行号。物理层：Hive 在执行时，通过MapReduce或Tez实现了分布式排序和行号分配，关键类如和负责处理窗口函数的具体逻辑。性能优化：通过合理调优 Hive 参数、增加并行度和使用高效的执行引擎如 Tez，可以显著提升的执
