直接set命令可以看到所有变量值。set单个参数，可以看见这个参数的值。常用hiveconfHive相关的配置属性总结set hive.cli.print.current.db=true; 在cli hive提示符后显示当前数据库。set hive.cli.print.header=true; 显示表头。select时会显示对应字段。set hive.mapred.mode=s
一、思维导图二、知识点（一）DataSet其实就是数据集，DataSet是把数据库中的数据映射到内存缓存中的所构成的数据容器，对于任何数据源，它都提供一致的关系编程模型。在DataSet中既定义了数据表的约束关系以及数据表之间的关系，还可以对数据表中的数据进行排序等。DataSet使用方法一般有三种： 1. 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet。 2.
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2023-08-21 17:48:16
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一：简介分区表就是根据指定字段的值进行分类、分组，字段值相同的分为一类然后存储在一个单独的HDFS文件中，多个类就存储在多个文件中。原本存储在一个文件中的数据现在存储在多个文件中，查询数据时只需要知道数据在哪个类别中然后直接去对应类对应的文件中去查询就好，这样只需扫描这一个类别的文件而不需要扫描所有文件，这样提高了查询效率。分区表就是对文件进行水平分割，对数据分门别类的分开存储。分区表有两种：静态
## MapReduce写Hive表的流程
### 1. 理解MapReduce和Hive
在开始之前，我们先来了解一下MapReduce和Hive的基本概念。
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据切分成若干个独立的片段并进行处理，Reduce阶段负责对Map阶段输出的结果进行汇总和整理。
Hiv
一、HIVE结构
1.1 架构HIVE的结构分为以下几部分：用户接口：包括 CLI, Client, WUI 元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 解释器、编译器、优化器、执行器 Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时
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2023-07-12 22:23:28
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经常听到有人讲：spark写hive 分区表时，原本想覆盖一个分区的数据，但因为错误的编码导致整个表的分区被覆盖。本文针对此问题进行测试。1. 测试结论蓝色字体表示推荐方式需要指定如下参数："spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic" "hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstric
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2023-07-12 15:30:03
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DataSet API 文章目录DataSet API一.DataSet API介绍二.DataSet API1.DataSources数据接入1）文件类数据2）集合类数据3）通用数据接口4）第三方文件系统2.DataSet 转换操作1）数据处理2）聚合操作3）多表关联4）集合操作5）排序操作3.DataSinks数据输出1）基于文件输出接口2）通用输出接口三.迭代计算1.全量迭代2.增量迭代四.
# 将数据集存储到Hive
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，可以方便地进行大规模数据的存储和分析。本文将介绍如何将数据集存储到Hive中，并提供相应的代码示例。
## 数据集准备
在将数据集存储到Hive之前，需要先准备好数据集。假设我们有一个名为`sales.csv`的数据文件，包含了销售记录的信息，如下所示：
| 日期 | 产品 | 销售额 |
|--
# Hive写表数据很慢的原因及优化方法
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个常用的数据仓库工具，但许多初学者在使用过程中常常会遇到写表数据慢的问题。本文将为你揭示整个流程，并提供优化的方法。
## 完整流程概述
下面是完成数据写入的流程步骤：
| 步骤 | 具体内容 | 说明
# 如何使用FlinkCDC和FlinkSQL写Hive表
## 简介
在本文中，我将向您介绍如何使用FlinkCDC和FlinkSQL来实现将数据写入Hive表的过程。FlinkCDC是一个用于捕获和提取数据库变更数据的工具，而FlinkSQL则是Flink中用于处理数据的SQL接口。
## 流程概述
下面是实现“FlinkCDC FlinkSQL写Hive表”的整个流程的概要：
| 步骤
原创
2023-07-14 16:32:04
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# 教你如何用Flink Dataset写入MySQL
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| :----:| :----:|
| 1 | 创建Flink StreamExecutionEnvironment |
| 2 | 从数据源读取数据 |
| 3 | 将数据写入MySQL数据库 |
| 4 | 执行Flink程序并观察结果 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建Flink S
1 从调度系统对 HIVE 作业的调度策略聊起大家知道，依托 HIVE 构建数据仓库时，我们一般会通过调度系统精心编排 HIVE SQL 作业，以避免多个作业并发写同一张表或同一个表分区；同时 AD HOC 的数据查询操作，在时间上一般也会尽量避开常规的 ETL 数据写操作，以避免对同一张表或同一个表分区的并发读写操作。调度系统之所以对 HIVE SQL 作业采取上述调度策略，究其原因，是因为多作
# 如何实现“flink批处理hive dataset”
## 1. 流程概述
为了实现“flink批处理hive dataset”，我们需要按照以下步骤来进行：
```mermaid
gantt
title 实现“flink批处理hive dataset”流程图
section 步骤
准备环境 :done, 2021-11-01, 1d
# Python写数据到Hive表
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Python将数据写入Hive表。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类SQL的查询语言，用于处理大规模数据集。Python是一种流行的编程语言，它提供了许多用于数据处理和分析的库和工具。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要确保以下几点：
- 已经安装好Python和Hive。
- 已经
原创
2023-08-26 14:42:02
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tf.data.Dataset 用法，创建所需的数据集
数据读入需求我们在训练模型参数时想要从训练数据集中一次取出一小批数据（比如50条、100条）做梯度下降，不断地分批取出数据直到损失函数基本不再减小并且在训练集上的正确率足够高，取出的n条数据还要是预处理过的，一次取出的要包含输入数据和对应的lable，并且希望在达到训练效果之前可以不断地取出数据而不
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2023-07-12 22:15:49
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文章目录修改hive配置案例讲解引入相关的pom构造hive catalog创建hive表将流数据插入hive，遇到的坑问题详解修改方案 修改hive配置上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统，这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表，则至少需要添加以下两个属性. 写入hive底层还是和写入文件系统一样的，所以对于其他具体的配置参考上一篇 .flin
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2023-07-26 19:24:06
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一、hive为我们提供的函数hive给我们提供了一些内置函数，比如截取字符串，大小写转换此处距离substr1、首先模仿sql建立一个伪表dualcreate table dual(id string);2、准备数据在本地创建一个文档，dual.txt，内容为一个空格或者空行3、加载数据到表格load data local inpath '/root/dual.txt' into table du
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2023-08-16 17:55:01
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脚本：drop_all_table.sqldrop table to_client_song_play_operate_req_d;drop table to_song_info_d;dr
原创
2022-07-02 00:00:15
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在Hive中，如果要将小表放在内存中进行处理，可以使用Hive的内存表和临时表的特性。下面将详细介绍如何在Hive中实现这个过程。
### 创建内存表
首先，我们需要在Hive中创建一个内存表。内存表是将数据存储在内存中的表，可以提高查询性能。在Hive中，我们可以使用`CREATE TABLE`语句创建内存表，并使用`STORED AS MEMORY`选项指定表存储在内存中。
```sql
原创
2023-09-28 22:45:48
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# 使用Python中的subprocess库操作Hive表
在数据处理过程中，Hive是一个非常常用的工具，可以方便地进行数据查询和处理。而在Python中，subprocess库可以用来执行系统命令，通过结合这两者，我们可以方便地操作Hive表。本文将介绍如何使用Python中的subprocess库来创建、删除和查询Hive表，并通过一个实际的例子来演示。
## 1. 准备工作
首先，
