(14)Hive调优——合并小文件
Hive的小文件问题
数据仓库学习笔记一
数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储和管理来自多个不同来源的大量结构化数据的系统。它是组织中的决策支持系统（DSS）的核心组件，用于支持复杂的数据分析、商业智能（BI）、报表和数据挖掘任务。主题导向：数据仓库中的数据是围绕组织的关键业务领域或主题（如销售、财务、市场等）进行组织的。
[hive] 本地xlsx 导入到hive
首先，将 xlsx 文件中的数据导出为 CSV 格式，这样更方便后续处理。可以使用 Excel 软件将 xlsx 文件另存为 CSV 格式。执行上述命令后，Hive 将会将 CSV 文件中的数据加载到指定的表中。在 Hive 中创建一个新表，用于存储导入的数据。表来验证数据是否成功导入。
hql、数据仓库、sql调优、hive sql、python
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。为企业级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建，为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
Hive【内部表、外部表、临时表、分区表、分桶表】【总结】
分区提供了一个隔离数据和优化查询的可行性方案，但是并非所有的数据集都可以形成合理的分区，分区的数量也不是越多越好，过多的分区条件可能导致很多分区上没有数据。分桶表会将指定的列的值进行哈希散列，并对bucket（桶数量）取余，然后存储到对应的bucket中。分区表和分桶表的本质都是将数据按照不同粒度进
hive的应用场景
hive的具体应用
HiveSQL经典面试题（建议点赞收藏）
【代码】HiveSQL经典题目（2024持续补充）
数据仓库与大数据技术的结合
1.背景介绍大数据技术已经成为当今企业和组织中不可或缺的一部分，它为企业提供了大量的数据来源，帮助企业更好地了解市场、客户、产品等，从而提高企业的竞争力。然而，大数据技术的发展也带来了一系列的挑战，如数据的存储、处理、分析等。数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的技术，它的发展也与大数据技
从零开始了解大数据(六)：数据仓库Hive篇
Apache Hive是一个强大的数据仓库工具，它利用Hadoop的能力，提供了一种高效且简单的类SQL查询语言，使得对大规模数据的分析和查询变得简单而高效。同时，Hive的架构使其具有很好的扩展性，可以轻松地添加新的功能和优化现有的功能。随着大数据技术的不断发展，Apache Hive在未来的发展
数据仓库选型建议
数据仓库选型建议
【hive】行转列—explode()/posexplode()/lateral view 函数使用场景
【hive】行转列—explode()/posexplode()/lateral view 函数使用场景
Hive中的行转列和列转行
在使用Hive的数据开发工作中，为了处理复杂的业务需求，经常要用到行转列或列转行的操作。为了节省以后处理这类工作的时间，提高工作效率，现将Hive行列互转的操作方法总结如下。列转行，顾名思义，将原本某列中一行的数据拆分为多行，该操作会使得数据行数增多。我们采用的方法是使用LATERAL VIEW语法
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云E-MapReduce
最佳实践概述应用场景客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群，数据集中保存在HDFS文件系统，同时借助Hive进行常见的ETL任务。客户在决策上云之后，会将自建Hadoop集群的数据迁移到阿里云自建Hadoop或者EMR。技术架构本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤。方案优
(03)Hive的相关概念——分区表、分桶表
Hive的相关概念——分区表、分桶表
数据仓库和数据湖的区别
而数据湖则是一种原始、未经处理的数据存储，它可以包含结构化、半结构化和非结构化数据，数据以原始格式存储，没有强制的模式和架构。而数据湖通常提供更灵活的数据访问方式，可以使用不同的工具和技术来处理和分析数据，如数据科学家可以使用Python或R来开展分析工作。在实际应用中，可以将数据湖作为底层的数据存
数据仓库内容分享(十)：CDC 技术
CDC 的全称是（变更数据捕获） ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛：数据同步：用于备份，容灾；数据分发：一个数据源分发给多个下游系统；数据采集
数据仓库基本理论Ⅰ
什么是数据仓库；三种模型；事实表
BI 数据分析，数据库，Office，可视化，数据仓库
AIGC ChatGPT 职场案例AI 绘画 与 短视频制作PowerBI 商业智能 68集Mysql 8.0 54集Oracle 21C 142集Office 2021实战应用Python 数据分析实战，ETL Informatica 数据仓库案例实战 51集Excel 2021实操 100集，E
Hive实战：网址去重
在本次实战任务中，我们利用Hive大数据处理框架对三个文本文件（ips01.txt、ips02.txt、ips03.txt）中的IP地址进行了整合与去重。首先，在虚拟机上创建了这三个文本文件，并将它们上传至HDFS的目录下作为原始数据源。接着，启动了Hive Metastore服务和客户端，以管理和
Hive内核调优(三)
了解业务需求后，考虑使用直接编写MR实现，MAP的输入为用户信息表USER及所有指标表的目录下的文件，MAP输出为用户ID、指标值，REDUCE输入为用户ID、指标值序列，REDUCE输出为用户ID和按顺序排列的指标值，落地成结果文件。如下场景，需要将用户信息表USER与INDICT_1、INDIC
