4.6 Hive总结4.6.1 Hive的架构 394.6.2 Hive和数据库比较 394.6.3 内部表和外部表 394.6.4 4个By区别 394.6.5 窗口函数 404.6.6 自定义UDF、UDTF 404.6.7 Hive优化 414.6.1 Hive的架构 4.6.2 Hive和数据库比较Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。1）
1、udf，udaf，udtf的区别？Hive中有三种UDF: 1、用户定义函数(user-defined function)UDF； 2、用户定义聚集函数（user-defined aggregate function，UDAF）； 3、用户定义表生成函数（u
# Hive 入门与大数据分析实战
## 引言
在大数据时代，数据的处理和分析成为了企业和组织中非常重要的任务。而Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，为大数据的处理和分析提供了一个简单高效的解决方案。本文将介绍Hive的基本概念和使用方法，并使用代码示例进行实战演练。
## Hive 概述
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言Hi
原创
2023-10-14 03:21:28
213阅读
# Spark入门与大数据分析实战指南
在今天这个信息爆炸的时代，大数据的分析与处理已经成为了各个行业的重要组成部分。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，特别适合处理大规模数据。本文将引导你逐步实现“Spark入门与大数据分析实战”。
## 实施步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装环境 |
| 2 | 创建Spark项
1.spark中的RDD是什么，有哪些特性？答：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，用于存放数据的Destributed：分布式，可以并行在集群计算Resilient：表示弹性的，弹性表示1.RDD中的数据可以存储在内存或者磁盘中；2
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2024-01-09 23:55:38
289阅读
第3章Spark CoreSpark是大数据领域最活跃的开源项目，甚至比Hadoop还要热门。如第1章所述，它被认为是Hadoop的继任者。Spark的使用率大幅增长。很多组织正在用Spark取代Hadoop。从概念上看，Spark类似于Hadoop，它们都用于处理大数据。它们都能用商用硬件以很低的成本处理大数据。然而，相比于Hadoop，Spark有很多的优势，这些将在本章进行介绍。本章主要介绍
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2024-04-10 22:42:00
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有如下场景： 某公司网站每日访问量达到10亿级别的访问量，每次访问记录一条数据，数据包含如下字段：用户ID，访问时间（毫秒级），访问页面。 要求使用hive求出所有在5分钟内访问次数达到100次的用户（求出用户ID即可）思路：利用窗口函数Lag详细思路： 1.选出当天访问次数达到100次的用户（即当天有100及以上条数据的用户）：根据用户ID分组，count 2.在每个 用户ID小组内（步骤1已进
在当今信息爆炸的时代，大数据的处理和分析逐渐成为企业和个人的重要课题。其中，Apache Hive作为一个强大的数据仓库基础设施，是我们进行大数据分析的重要工具。这篇博文将围绕“Hive入门与大数据分析实战”进行详细的步骤解析，同时结合环境配置、核心操作及其他关键内容，帮助读者掌握在Hive中进行数据分析的技能。
### 环境准备
要开始使用Hive进行大数据分析，首先需要确保你的【环境准备】
前言Hive是Hadoop中的一个重要子项目，它利用的是MapReduce编程技术，实现了部分SQL语句，提供了类SQL的编程接口。Hive的出现极大地推进了Hadoop在数据仓库方面的发展。大数据 基础概念大数据 Centos基础大数据 Shell基础大数据 ZooKeeper大数据 Hadoop介绍、配置与使用大数据 Hadoop之HDFS大数据 MapReduce大数据 Hive大数据 Ya
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2023-12-04 17:11:09
179阅读
大数据项目实战第一章 项目概述 文章目录大数据项目实战第一章 项目概述学习目标一、项目需求和目标二、预备知识三、项目架构设计及技术选取四、开发环境和开发工具介绍五、项目开发流程总结 学习目标掌握项目需求和目标 了解项目架构设计和技术选型 了解项目环境和相关开发工具 理解项目开发流程在人力资源管理领域，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性强、流程简单而效果显著等优势，成为企业招聘的核心方
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2024-02-02 09:45:02
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Hadoop入门1 大数据概论1.1 大数据概念大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系
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2023-07-24 11:14:31
136阅读
# Spark入门与大数据分析实战教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[建立Spark环境]
B --> C[数据加载与处理]
C --> D[数据分析]
D --> E[结果展示]
```
## 二、步骤及代码
### 1. 准备数据
首先，需要准备一份大数据集，可以选择公开的数据集，比如Ka
原创
2024-04-20 04:33:04
56阅读
数据分析的步骤 第一步：提出问题 第二步：收集数据 第三步：数据处理和清洗 第四步：数据分析 第五步：可视化，得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！ 先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
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2023-09-11 17:04:06
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SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRed
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2023-10-09 06:59:44
236阅读
Flink大数据分析实战 pdf是一本高度实用的指南，帮助读者从基础到实战掌握Apache Flink的使用。本文将围绕“Flink大数据分析实战 pdf”的内容，详细描述环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用的过程。
### 环境准备
为了顺利进行Flink的实战分析，我们需要注意具体的软硬件要求。
#### 硬件资源评估
| 硬件资源 | 最低要求 |
文章目录每日一句正能量第2章 Spark基础章节概要2.1 初识Spark2.1.1 Spark概述2.1.2 Spark的特点2.1.3 Spark应用场景2.1.4 Spark与Hadoop对比 每日一句正能量宁愿跑起来被拌倒无数次，也不愿规规矩矩走一辈子，就算跌倒也要豪迈的笑。第2章 Spark基础章节概要Spark于2009年诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室，它是一个可应用于大
的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elasti...
原创
2023-05-17 15:45:10
103阅读
第1章 Spark概述1.1 什么是Spark1、定义 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。2、历史 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，项目采用Scala编写。 2010年开源； 2013年6月称为Apache孵化项目 2014年2月称为Apache顶级项目。1.2 Spark内置模块 Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理
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2023-11-17 12:03:48
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文章目录一 数据结构1 视频表2 用户表3 ETL原始数据3.1 导入依赖3.2 创建log4j2.xml配置文件3.3 ETLMapper3.4 ETLDriver3.5 提交集群运行4 准备工作4.1 创建外部ori表4.2 创建内部orc表4.3 向orc表插入数据5 业务分析5.1 统计视频观看数Top105.2 统计视频类别热度top105.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类
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2023-12-14 01:25:08
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Spark大数据分析与实战：RDD编程初级实践一、安装Hadoop和Spark 二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、spark-shell交互式编程请到教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载chapter5-data1.txt，该数据集包含了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：Tom,DataBas
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2024-05-21 17:42:30
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