# 实现“delta table和hive”教程
## 1. 介绍
在本教程中，我们将学习如何在Hive中使用Delta表。Delta表是一种基于Apache Parquet格式的开源数据湖解决方案，它提供了ACID事务和版本控制功能。我们将逐步介绍如何使用Delta表在Hive中创建、更新和查询数据。
## 2. 步骤概览
下面是实现Delta表和Hive的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-30 09:48:04
206阅读
# 在 Hive 中创建 Delta Table
在数据湖架构中，Delta Lake 是一种开源的存储层，它提供了 ACID 事务保证、版本控制和数据可追溯性等功能，这使得数据湖更容易管理和维护，尤其是对于大规模数据处理和分析任务。在 Hive 中，我们可以通过创建 Delta Table 来利用 Delta Lake 的这些强大功能。
## 什么是 Delta Table
Delta T
原创
2024-06-26 03:36:36
164阅读
Prestodb概述及性能测试博客分类： presto系列概述内容（1）简介（2）Hive and Prestodb, comparison of functionality（3）Hive and Prestodb, comparison of performance
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2023-11-21 17:25:56
108阅读
# 实现Hive和Delta集成的教程
## 概述
在本教程中，我将向你介绍如何在Hive中使用Delta Lake，这将使您能够在Hive中利用Delta Lake的优势。Delta Lake是一种开源的数据湖解决方案，可以在数据湖中提供事务性、一致性和可伸缩性。
### 整体流程
下面是整个过程的步骤概述：
```mermaid
gantt
title 实现Hive和Delta集
原创
2024-02-18 05:37:44
66阅读
# Hive与Delta的关系
## 1. 简介
在大数据处理领域，Hive和Delta都是非常流行的工具，用于处理和存储大规模数据。Hive是一个数据仓库工具，用于将结构化数据存储在Hadoop文件系统中，并提供SQL查询功能。而Delta是一个开源的数据湖引擎，用于管理数据湖中的数据，并提供事务性的ACID操作。
在本文中，我们将探讨Hive和Delta之间的关系，以及它们在大数据处理中的
原创
2024-03-01 07:38:09
217阅读
# Hive Delta：数据湖的优化方案
在现代数据工程中，数据处理和分析的需求越来越高。随着大数据生态系统的发展，越来越多的企业开始使用数据湖来存储和管理海量数据。其中，Apache Hive作为一个流行的数据仓库基础架构，其“Delta”功能可以帮助提高数据处理效率和可靠性。本文将介绍Hive Delta的基本概念，以及如何在实际应用中实现这一功能。
## 什么是Hive Delta？
大数据组件Presto，Spark SQL，Hive相互关系工作上经常写SQL，有时候会在Presto上查表，或者会Presto web页面上写SQL语句。而有时候会在堡垒机上的服务器利用Spark在Yarn模式下写SQL语句，而有时候查询耗时比较低的情况下，直接利用hive -e 命令直接写SQL。也就是说：在Spark ，Hive，Presto都可以写SQL 的，但是这三者之间有什么区别或者联
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2023-08-23 18:28:42
98阅读
# 如何实现HIVE delta增量
## 简介
在大数据领域，Hive是一个非常重要的数据仓库工具，能够对海量数据进行分析和查询。而Hive delta增量是指在Hive中对数据进行增量更新操作，让数据仓库更加实时和灵活。
## 流程
下面是实现Hive delta增量的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建目标表 |
| 2 | 创建临时表
原创
2024-05-30 04:45:18
56阅读
## Hive 与 Delta Lake
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库基础设施，提供了类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，可以用来处理大规模数据。而 Delta Lake 是一个开源的存储层，构建在 Apache Spark 之上，为数据湖和数据仓库提供了 ACID 事务能力。本文将介绍 Hive 和 Delta Lake 的基本概念，以及它们在大数据处理中的应用。
原创
2024-03-15 03:48:39
186阅读
创建测试表，来测试看看测试结果： 第一步：使用insert into 插入数据到表中： 第二步：不清理以上插入的记录，直接执行insert overwirte，并查询分析结果： 第三步：不清理上边步骤执行后的结果，接着执行以下sql语句，并查询结果：
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2017-06-20 14:37:00
536阅读
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# Delta Lake: 将Hive表升级为事务性表格
Delta Lake是一个开源的数据湖引擎，用于管理大数据湖中的批处理和流式数据。它提供了一种可靠的、高性能的、可伸缩的方式来处理和管理数据湖中的数据。Delta Lake通过添加事务性、一致性、可恢复性和幂等性功能来扩展Apache Hive表，这使得它成为处理大规模数据的理想选择。
## Hive表的局限性
Apache Hive
原创
2023-08-03 17:20:16
136阅读
5 Function
指数据库内置的function，不讨论UDF。另外，操作符都不比较了，区别不大。
5.1 数学函数
功能OracleHiveImpalaABS绝对值，有有有SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2
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2023-10-24 17:05:55
77阅读
目录概念HiveHBase共同点区别关系首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念Hive1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专
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2023-07-18 11:53:38
110阅读
pig的特点 1）专注于于大量数据集分析； 2）运行在集群的计算架构上，Yahoo Pig 提供了多层抽象，简化并行计算让普通用户使用；这些抽象完成自动把用户请求queries翻译成有效的并行评估计划，然后在物理集群上执行这些计划； 3）提供类似 SQL 的操作语法； 4）开放源代码； Pig与Hive的区别 对于开发人员，直接使用Java APIs可能是乏味或容易出错的，同时也限制了Jav
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2023-11-10 03:25:49
49阅读
ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。这个表中存储了ClickHouse支持的所有数据类型。CASE_SENSITIVE：标识符大小写敏感。0/1 y/n Y/N，
下面介绍下常用的数据类型，ClickHouse与Mysql、Hive中常用数据类型的对比
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2023-07-12 11:02:04
195阅读
本篇日记为手机app码字 前几天发现星环inceptor或hive的一个问题，可能是缺陷吧。 我有一个分区表，分区字段为处理日期（procdate date），因为应用场景是为了增量数据，也定为每天只处理一批数据，这时那个procdate通常取值为当前日期（sysdate，星环支持一些oracle方言/函数），然而当我查询的时候发现一个性能问题现象，如下：select * from tablena
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2023-06-05 16:08:27
104阅读
1.更新，事务，索引，不支持，是全表扫描，但它支持通过partition和bucket来进行快速查询 2.创建表的字段类型和java类型是对应的。区别在于它有tinyint代替char，只有0.10.0之后才支持日期类型，并新增了binary数据类型，提供转换为字符串类型的函数。 3.查询语句中，不支持having，可写嵌套的select来解决；group by后只能是表的定义列名，不能像mys
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2024-04-02 15:23:14
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1.引言 进行软件开发时，有没有这样的需求，每周都要发短信给客户；每天晚上12:00准时生成报表；每天 8：00到10:00 之间进行http请求抓数据包；每隔2分钟调用接口API进行同步数据等等。这些需求有一个共同的点，就是在正确的时间去做一件正确的事，这就是Scheduled Timer要干的。Scheduled Timer 是一个定时器调度，是一个对.net的Timer包装块。 2.
Created by Jerry Wang on Jul 04, 2014使用下面的report测试这两种语法的区别:REPORT ztest_key.TYPES: BEGIN OF ty_data, index TYPE int4, name TYPE char10, score TYPE int4, text TYPE str
原创
2022-04-21 15:11:39
876阅读
Created by Jerry Wang on Jul 04
原创
2021-07-15 10:15:22
1104阅读
