目录数据仓库工具 -- Hive第一部分 Hive概述第 1 节 Hive产生背景第 2 节 Hive和RDBMS对比第 3 节 Hive的优缺点第 4 节 Hive架构第二部分 Hive安装与配置第 1 节 Hive安装配置1.1、MySQL安装1.2、Hive 安装1.3、Hive 属性配置1.4、参数配置方式第 2 节 Hive命令第三部分 数据类型与文件格式第 1 节 基本数据类型及转换数
hive json数据处理函数
原创
2022-12-28 15:33:53
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hive或者MR处理数据，不怕数据量大，就怕倾斜。hive里大表join的时候，数据倾斜就是个很头疼的问题。本博主就遇到了一个真实案例，特意记录下来，有需要的同学可以参考1.查了5个小时还没结束的sql语句set mapred.reduce.tasks = 30;
insert overwrite directory 'xxx'
select
cus.idA,cus.name,addr.bb fr
本文可以认为是的读后感，我是按照我理解的语言重新表述了一下而已。海量数据处理的常用方法包括一下几种：1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；2.双层桶划分3.Bloom filter/Bitmap；4.Trie树/数据库/倒排索引；5.外排序；6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 1. 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归
背景 在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？一
hive：对数据的处理（客户端）hive是将类sql（HQL）语句转换成功 mapreduce程序执行的（默认，还可以将hql语句转换为spark程序处理）。
所以hive会将要处理的数据和表、数据库、字段做一个映射（hive的元数据），hive元数据的保存方式就决定了hive的运行、安装模式。hive的安装使用,hive安装模式：1. 嵌入模式：hive自带有 Derby 数据库用来存储元数据。
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2023-08-18 22:55:19
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像普通编程语言一样，SQL也支持使用函数处理数据，函数使用若干字段名或者常量值做为参数；参数的数量是不固定的，有的函数的参数为空，甚至有的函数的参数个数可变；几乎所有函数都有返回值，返回值即为函数的数据处理结果。 其实在前面的章节中我们已经用到函数了，最典型的就是“聚合函数”，“聚合函数”是函数的一
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2018-10-21 00:44:00
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# Hive 数据处理案例
在大数据领域，Hive 是一个数据仓库基础架构，可以通过类 SQL 查询语言(HiveQL)方便地对数据进行分析和处理。本文将以一个实际的案例来介绍 Hive 的使用，并提供相应的代码示例。
## 背景
假设我们有一个电商平台，每天都会有大量的用户购买商品，并且每个购买行为都会被记录下来。我们希望通过分析用户的购买行为，了解用户的偏好，并为用户提供个性化的推荐。
原创
2023-09-04 05:03:00
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一、基本函数篇1）python strip()函数介绍函数原型声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符
s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符
s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符注意： 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r',
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2023-08-14 14:04:31
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preface：最近在整内比赛MDD。遇到一些数据处理方面的事情，用python pandas是最为方便的，远比我想象的强大。几行代码就完成了数据的处理，多个文件的融合，再用sklearn里面的模型跑一跑，就能得到结果。为此，经常记录下来，对数据处理的应用。一、Pandas合集df = pd.read_csv('%s/%s' % (input_path, file_name))：read_csv(
js中对数组处理的常见三种高阶函数：filter、map、reduce常见编程范式有：命令式/声明式；面向对象编程/函数式编程。命令式编程：告诉计算机第一步做什么，第二部做什么。声明式编程：声明式编程是以数据结构的形式来表达程序执行的逻辑。它的主要思想是告诉计算机应该做什么，但不指定具体要怎么做。面向对象编程：第一公民是对象。面向函数编程：第一公民是函数；高阶函数：其中对于函数式编程在JavaSc
1、concat() 连接两个或更多的数组该方法不会改变现有的数组，而仅仅会返回被连接数组的一个副本。例如： 1 <script type="text/javascript">
2 var arr = [1, 2, 3];
3 var arr1 = [11, 22, 33];
4 document.write(arr.concat(4,
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2023-08-11 13:57:48
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Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、j
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2023-07-27 16:43:03
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Hive中数据倾斜的表面原因可能各种各样，但是底层都是一个Reducer的节点计算压力过大，造成某一个节点一直在运算造成的。今天运行SQL的时候，遇到了一次，分享下（由于数据使用公司数据，表名都重新换过，数据量保持不变）表名信息如下，假设有两张表:tmp_user，数据量：267772tmp_user_log,数据量：5,617,310,131初始SQL如下：SELECT /*+mapjoin(a
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2023-08-12 01:46:13
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数据处理函数 有时从数据库表中获取到的数据须要进行一些处理。如将小写字母替换为对应的大写字母。这个处理过程能够在客户机上进行。也能够在数据库上进行。数据库上进行会更高效。数据库中有对应的数据处理函数来处理这些数据，可是在SQL中使用特殊的数据处理函数会减少其可移植性。不同的DBMS系统，其数据处理函
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2016-02-19 10:07:00
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# 教你实现“spark 数据处理函数”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(创建SparkSession)
B --> C(读取数据)
C --> D(数据处理)
D --> E(保存数据)
E --> F(结束)
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 创建SparkSession
数据处理函数、单行处理函数 # 7、数据处理函数/单行处理函数 # 查询员工，将员工姓名全部转换成小写 \大写 select lower(ename) from emp; select upper(ename) from emp; # 取得员工姓名长度为 5 的 select * from emp ...
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2021-10-11 17:11:00
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Hive调优作用：在保证业务结果不变的前提下，降低资源的使用量，减少任务的执行时间。1、调优须知（1）对于大数据计算引擎来说：数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。（2）Hive的复杂HQL底层会转换成多个MapReduce Job并行或者串行执行，Job数比较多的作业运行效 率相对比较低，比如即使只有几百行数据的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个Job，耗时很长。 原因是 MapReduce 作
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2023-07-20 20:12:16
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文本处理函数 soundex()将一个文本串转换为描述其语音的字母模式算法，考虑类似的发音字符和音节，对串的发音比较而不是字母比较 日期和时间处理函数 本例子中由于时间刚好是00:00:00所以才匹配成功，若时间为11:30:05的话将匹配不成功。解决办法是指示MySQL仅将给出的日期与列中的日期部
原创
2021-07-08 11:07:47
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文本处理函数 # 去除右边空格 SELECT Concat(RTrim(vend_name), '(', RTrim(vend_country), ')' AS localtion FROM vendors ORDER BY vend_name; 说明一些SOUNDEX，SOUNDEX是一个将任何文 ...
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2021-10-07 10:21:00
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