hive数据仓库

最新推荐文章于 2024-04-10 20:00:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hi_manba/article/details/90017380
博客指出Hive不具备实时性查询的特性，这是Hive在数据处理方面的一个重要特点，对于使用Hive构建数据仓库等场景有一定影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

hive不是时实性的查询

黑曼巴 ^_^
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设计hive数据仓库进行数据分析
qq_53488289的博客
10-18 1824
【代码】设计hive数据仓库进行数据分析。
数据仓库工具hive面试题集锦
Blue92120的博客
09-06 849
③ SemiJoin，semijoin 就是左边连接是 reducejoin 的一种变种，在 map 端过滤掉一些数据，在网络传输过程中，只传输参与连接的数据，减少了 shuffle的网络传输量，其他和 reduce的思想是一样的。建表时会在 hdfs 创建一个表的存储目录，增加分区的时候，会将数据复制到此location下，删除数据的时候，将表的数据和元数据一起删除。一般会建立分区，增加分区的时候不会将数据移到此表的 location下，删除数据的时候，只删除了表的元数据信息，表的数据不会删除。
8个Hive数据仓工具面试题锦集！
lovenankai的专栏
04-08 1422
进入DATE时代，大数据技术成为互联网发展的核心要素之一。与此同时大数据开发工程师的薪资也成为行业内高薪的代表。想从事大数据开发需要掌握多种核心技术：Hadoop、Hive、Storm...
Hive优化、hive数仓设计
weixin_52923290的博客
04-17 2335
hive调优，hive数仓设计
数据仓库开发之数据可视化
qq_40905284的博客
03-10 1035
数据仓库开发之数据可视化工具，使用Zeppelin和azkaban进行数据可视化和任务调度器。
《Hive数据仓库案例教程》教学大纲.pdf
04-04
《Hive数据仓库案例教程》教学大纲主要涵盖了Hive在大数据环境中的应用，以及如何通过Hive构建数据仓库。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，它的主要功能是将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供SQL-like...
《Hive数据仓库案例教程》教学课件 第5章 Hive数据操作.pdf
06-22
《Hive数据仓库案例教程》教学课件 第5章 Hive数据操作.pdf《Hive数据仓库案例教程》教学课件 第5章 Hive数据操作.pdf《Hive数据仓库案例教程》教学课件 第5章 Hive数据操作.pdf《Hive数据仓库案例教程》教学课件 第...
Hive数据仓库之垃圾分类数据分析系统
08-14
（2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 ...
基于Hive数据仓库的物流大数据平台的研究与设计
01-27
针对物流企业数据仓库扩展性不好、运行自动化程度不高、处理大规模数据效果较差等问题。本文通过对Hive技术的物流数据仓库进行分析，...通过 Hive数据仓库运行效果进行分析，表明该系统能够很好地支持企业管理层决策。
项目实战——钉钉报警校验ElasticSearch和Hive数据仓库内的数据质量（Java版本）
10-24
因为你不知道将Hive的数据导入到了ElasticSearch后，数据量是否准确，所以需要钉钉报警校验ElasticSearch和Hive数据仓库内的数据质量，注意，这个项目打包后，最好另起一个进程调用，并且开始时间为文章1或者2最大...
连接hive数据仓库的可视化工具 dbeaver 和squirrel 的安装及连接hive操作
zengxianglei的博客--手指星辰 奈何天！
05-10 3147
连接hive数据仓库的可视化工具 dbeaver 和squirrel 的安装及连接hive操作 这里只介绍 dbeaver 一 dbeaver 的安装 下载： https://dbeaver.io/ 点击下载 下载完成后 运行 所有步骤 next 即可。【我把 jre 勾掉了 其他默认 ，里面的语言自己选 我选的英文】同时选中 创建桌面快捷方式。 安装 完成。 二 ...
hive数据仓库图
china_demon的专栏
07-07 495
基于Hadoop和Hive的聊天数据（FineBI）可视化分析
m0_53894368的博客
04-10 5197
Fine BI支持Hadoop Hive数据源，可以直接连接Hive进行数据查询和可视化，且提供多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，满足用户不同的数据展示需求。本文将通过FineBI将hadoop和hive联系起来对聊天数据进行可视化报表分析
干货丨数据仓库工具hive面试题集锦
传智播客的专栏
09-06 248
大数据技术成为互联网发展的核心要素之一，想从事大数据开发需要掌握多种核心技术：Hadoop、Hive、Storm、Spark、Scala等等。这些技术知识点已经成为大数据工程师，进入职场时面试中必备的考点。今天，和大家分享一些数据仓库工具hive相关的面试题！1. Hive 的join有几种方式，怎么实现join的？有3种join方式：① 在 reduce 端进行 join，最常用的 jo...
数据仓库可视化项目排坑贴
weixin_43240274的博客
07-01 543
数据仓库可视化项目排坑贴 基本工具：anaconda、MySQL、配置好hive环境得远程服务器、powerbi（ODBC） 基本过程：我们已经有30个csv的数据集和一个建表格式的.sql文件，目的是从文件中提取建库及导入数据的语句。 以前博主使用的工具是pycharm，最讨厌得就是配置环境，如果有个新电脑倒还好，没有太多安装软件冲突的机会，但接触了数据分析之后发现大部分python都是用jup...
离线数仓（hive）面试看这一篇就够了
HelloWowofei的博客
06-25 944
静态分区的分区值是自己设置的，动态分区的分区值是通过select查询出来的某个列的值，动态分区需要打开动态分区的开关和打开nostrict非严格模式的开关，效率比静态分区要低。内部表：通过create table 表名的方法，生成的表格，表格的文件夹的位置在/user/hive/warehouse/数据库名.db，并且表格的文件夹是自动生成的。分桶在表连接的时候，才会用到，可以加快两张表联合查询的速度，只有当联合表格的分桶数量相等，或者分桶数量是倍数关系的时候，才有加速的效果。
hive面试题
qq_43592674的博客
03-12 1078
以第一个表的分区规则，来对应第二个表的分区规则，将第一个表的所有分区，全部拷贝到第二个表中来，第二个表在加载数据的时候，不需要指定分区了，直接用第一个表的分区即可。元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；当发生倾斜时，查询语句会转化成至少两个MR程序，第一个程序进行局部聚和，第二个MR程序进行最终聚和。数据存储后，计算这批数据的程序已经写完，程序在进行分发时，优先将程序分发到程序所用到数据所在的节点。
Hive面试题
曹利荣的博客
08-01 2997
1、说说Hive中的内部表和外部表？ Managed Table                                         External Table。 默认                                                           创建时加上external关键字 数据由Hive管理                     ...
Hive数据仓库
最新发布
04-28
### Hive 数据仓库使用指南 #### 1. 数据存储结构 Hive 的数据存储遵循特定的目录层次结构，用于管理数据库、表以及实际的数据文件。默认情况下，Hive 将所有的数据存放在 HDFS 中的一个指定位置 `/user/hive/warehouse` 下[^1]。 - **数据库目录**: 默认数据库 `default` 对应于路径 `/user/hive/warehouse`。 - **表目录**: 每张表会在其所属数据库下创建对应的子目录。例如，如果有一个名为 `test.db` 的数据库和一张名为 `row_table` 的表，则该表的实际存储路径为 `/user/hive/warehouse/test.db/row_table`。 - **数据文件**: 表中的具体数据会以文件形式存储在对应表目录中。例如，`hive_test.txt` 是某张表的具体数据文件。 #### 2. 常见操作命令 以下是几个常见的 Hive SQL 操作及其用途： ##### 创建数据库 通过以下语句可以创建一个新的数据库，并将其存储路径设置到自定义位置： ```sql CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db LOCATION '/path/to/custom/location'; ``` ##### 查看当前数据库 查看当前使用的数据库可以通过如下命令实现： ```sql SELECT current_database(); ``` ##### 切换数据库 切换至目标数据库的操作如下所示： ```sql USE test_db; ``` ##### 创建外部表 当需要加载已经存在的数据文件时，通常会选择创建外部表的方式： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE row_table (id INT, name STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION '/user/hive/warehouse/test.db/row_table/'; ``` #### 3. 性能优化与常见问题处理 在大数据场景下，性能问题是不可避免的话题之一。特别是在涉及 Shuffle 操作时，容易引发数据倾斜现象。下面列举了一些典型情况及应对策略。 ##### 数据倾斜原因分析 Shuffle 过程可能导致某些分区接收到远超其他分区数量级的数据量，从而拖慢整体执行速度甚至失败。触发 Shuffle 的常用算子包括但不限于 distinct、groupByKey、reduceByKey 等[^2]。 ##### 针对 Join 类型的数据倾斜解决方案 假设存在日志表 `log` 和用户信息表 `user`，其中部分记录因字段缺失而造成连接异常或者资源浪费的情况，可采用分步查询方式规避此类风险[^3]: ```sql -- 正常关联部分 select * from log a join user b on a.user_id is not null and a.user_id = b.user_id; -- 处理空值单独提取逻辑 union all select * from log c where c.user_id is null; ``` 以上方法能够有效减少不必要的计算开销并提升稳定性。 --- ###
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