# 大数据Hive引擎的基本概述与使用示例
大数据的迅猛发展使得数据处理技术日益受到人们的关注。其中，Apache Hive作为一种数据仓库工具，能够在大规模的分布式数据存储上执行SQL查询，成为了大数据处理的重要组成部分。本文将介绍Hive的基本概念及其用法，并附带相关代码示例。
## 什么是Hive？
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库系统，可以将结构化的数据存储在Hadoop
原创
2024-09-22 06:01:31
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“ 大数据时代，熟练使用SQL是基础中的基础，而Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户快速、简便查询海量数据。”01 Hive是什么Hive是基于hadoop的一个数仓分析工具，hive可以将hdfs上存储的结构化的数据，映射成一张表，然后让用户写HQL(类SQL)来分析数据。举例：tel up
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2023-10-10 14:17:50
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大数据的基本概念
什么是大数据关于大数据的定义目前有很多种，其实“大数据”就是收集各种数据，经过分析后用来做有意义的事，其中包括对数据进行采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。 大数据的特点大数据的特点可以用“4v”来表示，分别为volume、variety、velocity和value。·海量性（volume）：大数据的数据量很大，每天
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2024-02-26 10:25:46
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Hive: 采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。Impala: 采用拉的方式，后续节点通
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2022-07-28 06:24:20
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用好大数据这个时代赋予我们的强大引擎，就能抓住新机遇、培育新动能、塑造新优势，推动中国经济在数字化大潮中乘风破浪，驶向高质量发展的美好未来催生新业态、畅通产业链，让万千企业点“数”成金，大数据是经济高质量发展的推动力；数据多跑路、百姓少跑腿，让“一网通办”“一次办好”成为常态，大数据是优化营商环境、提升服务效能的“加速器”；动态反映经济社会各指标发展趋势，多维度多层面反映政策落地效果，让社会管理更
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2024-01-16 04:57:23
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#前言1.hive介绍##2. centos7安装mysql###### 目的：为了存储hive的元数据表，如果用hive自带的Derby库，起一个hive shell连接就要单独创建一个库，不能够共享元数据表。 ###### 1.直接yum安装没有源，所以先下载rpm包###### 2.查看当前可用的mysql安装资源 yum repolist enabled |
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2023-07-12 11:59:39
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前言随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop 承载的 MapReduce第二代：支持 DAG（有向无环图）框架的计算引擎 Tez 和 Oozie，主要还是批处理任务第三代：支持 Job 内部的 DAG（有向无环图），以 Spark 为代表第四代：大数据统一计算引擎，包括
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2023-10-16 14:12:29
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大数据之Hive简介第一部分一、Hive基本概念Hive简介Hive系统架构二、Hive的安装安装Hive安装MySQL配置Hive元数据到MySQL访问Hive使用元数据方式访问Hive使用JDBC方式访问HiveHive常用交互命令Hive常见属性配置Hive常见参数配置三、Hive的数据类型基本数据类型集合数据类型类型转换四、HiveDDL数据定义创建数据库创建表五、HiveDML数据操作
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2023-09-18 03:22:26
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大数据面试之Hive1.Hive1.1 Hive的架构模型？1.2 Hive配置、启动和访问？1.3 hive中存放的是什么？1.5 Hive建表语句1.6 Hive内部表，外部表的区别1.7 Hive如何导入数据？1.8 Hive如何导出数据？1.9 Hive的数据倾斜1.10 Hive分区、分桶如何实现？优缺点1.11 请说明hive中Sort By、Order By、Cluster By，
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2024-01-22 21:48:47
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一、什么是Hive 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分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上 二、Hive的优缺点 优点 1)操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。 2)避
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2023-09-08 19:09:26
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原文链接：https://blog.csdn.net/mayaohao/article/details/122004618
1.1 什么是 Hive
1） hive 简介
Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。
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
2） Hive 本质：将 H
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2023-09-08 19:02:17
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二 Hive 安装环境准备2.1 Hive 安装地址2.2 Hive 安装部署1）Hive 安装及配置（1）把 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下（2）解压 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下面[atguigu@hadoop102 software]$ tar -
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2024-08-16 13:21:27
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# Python 大数据引擎实现指南
## 引言
大数据引擎是用于处理与分析大量数据的工具。Python因其丰富的库和框架成为大数据处理的热门选项。在这篇文章中，我们将讨论如何用Python构建一个简单的大数据引擎，分为准备、实现、测试和优化四个步骤。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 责任人 | 预计时间 |
原创
2024-09-25 08:23:27
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一、Hive基本概念1.1 什么是Hive1） hive简介 Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 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。2） Hive本质：将HQL转化成MapReduce程序 （1）Hive处理的数据存储在HDFS （2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce （3）执
1.Hive的基础概念本文介绍了大数据技术之Hive的一些基础概念，包括什么是Hive、Hive的优缺点、架构原理，以及和常用数据库的比较。 1.1什么是Hive1.Hive是由Facebook开源，用于解决海量 结构化日志的 数据统计。 2.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（可以将其看作是Hadoop的一个客户端），可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL的查询功能。Hiv
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2024-03-05 05:51:49
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大数据引擎 Storm 是一个快速、可扩展的分布式实时计算系统，广泛用于处理大规模数据流。为了确保其高可用性与数据安全性，我们设计了一套完整的备份与恢复策略，以应对潜在的灾难场景，并实现高效的工具链集成与监控告警机制。
### 备份策略
备份是保证数据持久性和业务连续性的首要步骤。我们的备份策略包括定期快照与增量备份，以确保任何数据丢失能够迅速恢复。具体时间安排如下：
```mermaid
SparkSpark是基于内存的计算引擎，主要用于进行高速的计算，可以满足用户对于计算时间的需求。Spark轻快灵巧。Spark分为以下几个组件1.SparkCore：Spark的处理核心，用于执行所有的相关计算2.SparkSQL：将用户下发的SQL指令转译为SparkCore可以识别的命令进行计算，所以SparkSQL引擎其实可以理解为是翻译器3.Structur
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2023-12-04 19:18:00
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网络信息收集系统概述“信息采集”信息采集是指利用计算机软件技术，针对定制的目标数据源，实时进行信息采集、抽取、挖掘、处理，从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程。要求从互联网上对特定目标数据源或不特定目标数据源进行采集与监控，并对信息进行结构化抽取保存为本地结构化数据库，然后按业务流程需求与其它模块结合，导入与应用并服务于到电子行业平台。互联网数据采集与挖掘技术是指利用计算机软件技术，针对定
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2023-11-23 15:43:25
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安装完CDH后，发现里面的东东实在是太多了，对于一个初学大数据的来说就犹如刘姥姥进了大观园，很新奇，这些东东每个单拿出来都够喝一壶的。接来来就是一步一步地学习了，先大致学习了每个模组大致做什么用的，然后再按模组一个一个细致学习，并实际演练。我给自已的第一个课题是如何将Sql Server的一个表数据导入到HDFS中，网上有很多这样的教程，不过我觉得最有用的还是官网的User Guide，网上的教程
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2023-07-13 01:32:30
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一、HIve概述hive是一个可以把数据用sql处理的工具，数据存储再hdfs上，底层处理是用mr，通过用sql的方式通过mr获得需要的数据，执行程序运行再yarn上。二、HIVE和MYSQL有什么区别数据存储不同，hive数据存储到hdfs上，用MR处理，mysql存储在磁盘上，可以把hive看成对hdfs上的数据处理的客户端工具，除了语言有一样的地方再无共同之处。三、hive元数据为啥要存在m
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2024-01-12 13:56:15
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