大数据Hive汇总

最新推荐文章于 2025-05-01 10:16:23 发布
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大数据技术Hive详解
悦分享
02-07 893
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。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，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序。说明：Hive处理的数据存储在HDFS；Hive分析数据底层的实现是MapReduce；执行程序运行在Yarn上；1. 分布式文件系统HDFS存储架构与原理HDFS结构与架构：HDFS分布式文件系统架构：Namenode上保存着 HDFS 的名字空间。
SQL基础：Hive-Sql分析函数汇总
石榴姐yyds
05-28 3798
分析函数在sql中非常重要，对于sqlboy来说是必须要掌握的 ，本文对Hive-Sql分析函数进行汇总和总结，Hive-Sql分析函数主要有以下五类： 聚合分析函数 排名分析函数 数学分析函数 跨行访问分析函数 多维分析函数 其思维导图如下所示：
《大数据分析教程-Hive》
会分析的小驼的博客
03-05 414
Hive是大数据（hadoop）生态系统非常重要的一个工具，它提供了一种类SQL的语言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据，也可以查询Hadoop数据库（Hbase）中的数据，可以说通过Hive这个数据仓库工具大大降低了开发难度，对于数据分析师来说真的非常友好，只要使用SQL语言的分析师就可以轻松的使用Hive玩转大数据，当然Hive和其他的基于SQL的环境还是有一些差异...
hive问题汇总
weixin_34396902的博客
01-04 141
1. 进行sql 查询，count（*） 时报错，如下 hive> select count(*) from duan; Query ID = root_20190104154949_2c2d73dc-3059-455b-b845-1ee824f2fd82 Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tas...
一文读懂Hive：大数据处理的得力助手
最新发布
£菜鸟也有梦的博客
05-01 1328
Hive 是基于 Hadoop 构建的数据仓库工具，用于存储、查询和分析大规模数据，最初由 Facebook 开发并贡献给 Apache 软件基金会，在大数据处理流程中扮演着至关重要的角色。
大数据技术之Hive（一）
a376712116的博客
07-14 2232
一 、Hive 基本概念 1.1 什么是 Hive 　　Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 　　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，并提供类 SQL 查询功能。 　　本质是：将 HQL 转化成 MapReduce 程序 　　1）Hive 处理的数据存储在 HDFS 　　2）Hive 分析数据底层的实...
HIVE汇总
Change the World by Program
12-18 1423
Beeline version 1.2.1 by Apache Hive beeline> ! connect jdbc:hive2://node-1:10000HIVE 优化 （重点别不当回事）方法一 通过设置 set hive.groupby.skewindata = false，可以解决负载均衡问题。底层原理不清楚。使其不安装key的hash取模的方式，使其随机发送到reduce。减小
hive基础总结(面试常用)
weixin_34015566的博客
02-11 201
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数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Metastore （hive元数据）Hive将元数据存储在数据库中，比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的数据所在的目录Hive数据存储在HDFS，大部分的查询、计算由mapre...
大数据Hive离线计算开发实战笔记第一章
qq_31336073的博客
10-25 932
第一张笔记内容
《离线和实时大数据开发实战》（五）Hive 优化实践_大数据hive离线计算开发实战
2401_84184638的博客
04-27 863
【代码】《离线和实时大数据开发实战》（五）Hive 优化实践_大数据hive离线计算开发实战。
大数据hive中窗口函数的一些常用函数
10-19
大数据Hive中窗口函数的一些常用函数 窗口函数是Hive中一种强大的分析工具，可以对数据进行复杂的分析和计算。窗口函数可以像聚合函数一样对一组数据进行分析并返回结果，但不同之处在于，窗口函数不是将一组数据...
大数据Hive架构原理.pdf
10-14
在应用场景方面，Hive由于其出色的数据处理能力和灵活性，被广泛应用于数据挖掘、日志分析、文本分析、数据汇总、用户行为分析等非实时分析任务中。此外，Hive还常被用于兴趣分区和区域展示等数据仓库分析领域。 将...
hive基础知识总结
09-18
本文档为总结的hive基础知识，包括hive服务、变量和属性、日志、表操作……等基础知识。
大数据开发技术hive篇
weixin_34270606的博客
05-16 164
　　引语　　大数据开发之路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。很多入门大数据的小伙伴，可能第一个接触到的，就是一只可爱的“小象”，也就是我们的大数据领域的数据仓库工具hive。　　　　这只小象给我们提供了方便类SQL查询语言HQL来操纵数据，使得我们一开始不用编写复杂的代码，就可以轻松的探索数据。Hive对于熟悉传统数据库的同学来说，算是很友好的一个入门工具。　　想学习好大数据可以关注公众号金牛大数据开...
大数据之Hive<一>
morexyoung的博客
12-27 742
一 Hive基本概念1.1 什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。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，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序1）Hive处理的数据存储在HDFS2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce3）执行程序运行在Yarn上1.2 Hive的优缺点1.
Hive 基础知识汇总
u013560925的博客
08-01 2024
安装： 安装hive 注意跟Hadoop或者spark版本的对应问题 命令行变量             --hivevar key=value ,可以允许用户在命令行中声明变量，在hive脚本中使用，该变量声明之后，会放置到hivevar变量空间，下面给出hive中所有的命名空间，查看命名空间变量，在hive脚本中，使用set；会打印出所有命名空间的变量。  Hive 一次性命...
Hive简介
weixin_34355559的博客
10-18 198
背景和概念 Hive是一个依赖于分布式存储的查询和管理大型数据集的数据仓库。传统的非大数据行业一般都是基于表进行数据存储和管理的，如果由于业务扩张或者其他原因迁移到HDFS平台上，那么需要将传统的SQL查询语句全部翻译成Map-reduce的程序实现，这个工作量是相当庞大的。好在SQL具有严谨和良好的模板式语法结构，因此Hive就应运而生了，它负责将SQL语句模板化成Map-reduce任务。对...
大数据开发之Hive（详细版，最后有实战训练）
key_honghao的博客
01-14 5722
第 1 章：Hive基本概念 1.1 Hive 1.1.1 Hive产生背景 HDFS来存储海量的数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。但是面对海量的数据和负责的业务逻辑，开发人员要编写MR对数据进行统计分析难度极大，所以就产生了Hive这个数仓工具。Hive可以帮助开发人员将SQL语句转化为MapReduce在yarn上跑。 1.1.2 hive简介 Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL（HQL）查
大数据之Hive<三>
morexyoung的博客
12-27 289
三 Hive数据类型3.1 基本数据类型Hive数据类型Java数据类型长度例子TINYINTbyte1byte有符号整数20SMALINTshort2byte有符号整数20INTint4byte有符号整数20BIGINTlong8byte有符号整数20BOOLEANboolean布尔类型，true或者falseTRUE  FALSEFLOATfloat单精度浮点数3.14159DOUBLEdou
基于大数据hive和hadoop\mysql数据分析实战可视化
12-29
### Hive、Hadoop 和 MySQL 的大数据分析实战可视化 #### 使用场景概述 在现代企业环境中，数据量呈指数级增长，传统的关系型数据库如MySQL难以应对如此庞大的数据存储和处理需求。为了有效管理和利用这些海量数据，许多公司转向采用基于Hadoop生态系统的技术栈来进行高效的大规模数据处理。其中，Hive作为一款建立于Hadoop之上的数据仓库工具，允许用户通过类似于SQL的语言执行复杂的查询操作；而MySQL则常被用于前端应用中的事务管理以及小规模的数据读写。 #### 构建环境准备 对于希望深入了解如何结合这三种技术完成实际项目的人来说，可以从以下几个方面着手： 1. **安装配置** - 安装部署Hadoop集群，确保各节点间网络通信正常； - 配置好HDFS文件系统，并启动NameNode与DataNodes服务； - 下载编译Apache Hive源码包，在本地机器上设置Metastore连接至外部RDBMS（推荐使用PostgreSQL），以便更好地支持元数据管理功能[^3]。 2. **导入初始数据集** - 利用Sqoop工具将关系型数据库内的表导出成文本格式保存到HDFS目录下； - 或者直接上传CSV/JSON等形式的原始日志记录文档至上层分布式文件系统中供后续加工转换[^2]。 3. **编写ETL流程** - 编写MapReduce程序或者借助Pig Latin脚本来清洗整理输入流； - 创建必要的内部/外部表格定义映射规则，指定字段分隔符及压缩编码方式等参数选项； - 执行DML命令加载预处理后的中间件成果入hive warehouse路径下的目标位置[^1]。 4. **集成BI报表平台** - 连接Tableau Server或其他开源仪表盘框架至远程JDBC驱动接口处获取最新汇总统计信息； - 设计美观大方且易于理解的信息展示图表样式模板，帮助决策制定者快速掌握业务动态趋势变化情况。 ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS user_logs ( id STRING, timestamp BIGINT, action STRING, page_url STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION '/user/hdfs/userlogs'; ```
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