一、Hive的原理 1）Hive简介 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，底层封装得的是HDFS和MapReduce可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现
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2023-09-08 15:08:56
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1. Hive基本概念1.1. 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数据库表，并提供类SQL查询功能。 1.2. 为什么使用Hive直接使用hadoop所面临的问题
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2024-08-16 13:15:15
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一、Hive安装部署想要安装Hive，那首先要下载Hive的安装包，进入Hive的官网，找到download下载链接。 发现目前hive主要有三大版本，Hive1.x、Hive2.x、Hive3.x Hive1.x已经2年没有更新了，所以这个版本后续基本不会再维护了，不过这个版本已经迭代了很多年了，也是比较稳定的 Hive2.x最近一直在更新 Hive3.x上次是19年8月份更新的，也算是一直在维
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2023-07-09 12:59:49
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引言安装Hive 1211 首先将压缩包解压并改名为了方便2 修改四个模版文件hiveconf文件夹下面3 编辑hive-sitexml将改文件属性设置清空4 修改hive的配置文件hivebin文件夹下面5 将hive的 jline-212jar复制到hadoop的指定文件夹下面6 启动hive安装成功配置MySQL管理Hive关系1 安装MySQL数据库2 拷贝数据库驱动到Hive3 修改h
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2024-05-31 06:14:06
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# Hive1与Hive3的区别
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库软件，它提供了数据分析的查询能力，通过类SQL语法的HiveQL进行数据操作。随着版本的迭代，Hive在性能、功能和可用性上发生了显著变化。从Hive1到Hive3，许多重要的特性被引入，使得Hive更加高效和易用。本文将探讨Hive1和Hive3之间的主要区别，并使用一些代码示例帮助读者更好地理解。
## 1.
1:什么是hive:由facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计2：hive是基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映谢成一张表，并提供
原创
2021-04-25 23:00:58
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# 在DBeaver中添加Hive1驱动
在数据分析和处理中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据管理和查询操作。DBeaver是一个通用的数据库管理工具，支持多种数据库系统，包括Hive。本文将介绍如何在DBeaver中添加Hive1驱动，以便连接和操作Hive数据库。
## 下载Hive1驱动
首先，我们需要下载Hive1驱动，可以在[Hive官网](
##
原创
2024-06-19 06:51:18
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hive-1.2.2Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能，Hive本质就是将HQL转换成MapReduce程序Hive建立在Hadoop的其他组件之上Hive依赖HDFS进行数据存储Hive依赖MapReduce完成查询操作其主要用途是用来做离线数据分析，比直接用mr开发效率更高 数据库和数据仓库的区别：
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2024-02-20 13:12:53
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Hive数据管理用来进行数据提取，转换，加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop中大规模数据机制。把结构化数据当做一张表，提供sql查询。但是不支持更新，索引，事务。将sql转换成mapReduce任务进行运行，下载apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 放在目录/myfiles/hive 解压 tar -zxvf apache-hive-2.3.7-bin
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2023-10-02 07:51:42
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作业题1. 简述hive工作原理1、执行查询：Hive接口，命令行或者web ui发送查询驱动程序2、get plan：驱动程序查询编译器3、词法分析/语法分析4、语义分析5、逻辑计划产生6、逻辑计划优化7、物理计划生成8、物理计划优化9、物理计划执行10、查询结果返回提示：以上是hive的大致工作原理流程，一般面试问到这里就算比较深入了 2. hie内部报表和外部表区别创建表时：创建内
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2023-12-17 17:06:15
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大数据时代，处理数据信息的速度越快，兼容性越高，性能越优秀，产品的竞争力才越大。而让ApacheHive2.1版本拥有以上特性的幕后功臣，分别为以下6个： 1.LLAP的引入 其实，早在ApacheHive2.0版本时，其已引入了LLAP（LiveLongAndProcess），而2.1版本则对其进行了极大的优化，因此2.1版本相比于ApacheHive1版本，其性能提升了约26倍
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2023-11-27 19:26:17
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# Hive 3 和 Hive 1 的差异
Apache Hive 是一个用于大数据处理的仓库工具，它提供了数据的查询和分析功能。随着技术的发展，Hive 的版本也在不断更新，其中最显著的变更发生在 Hive 1 和 Hive 3 之间。本文将介绍两者之间的一些主要差异，并通过代码示例帮助读者理解这些变更的实际应用。
## 1. SQL 异常处理
Hive 3 引入了改进的 SQL 异常处理
原创
2024-10-14 06:44:56
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set hive.vectorized.execution.enabled=false;
set mapreduce.map.speculative=false;
set mapreduce.reduce.speculative=false;
use ads_chpp_dev;
set mapreduce.job.queuename=badm;
set mapreduce.ma
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2024-04-07 21:44:03
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目录0 需求分析1 需求实现3 总 结0 需求分析版本号信息存储在数据表中，每行一个版本号。版本号命名规则如下：产品版本号由三个部分组成如：v9.11.2第一部分9为主版本号，为1-99之间的数字；第二部分11为子版本号，为0-99之间的数字；第三部分2为阶段版本号，为0-99之间的数字（可选）；已知T1表有若干个版本号： v9.9.2v8.1v9.92v9.9.2v31.0.1v31.
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2023-09-08 15:08:21
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# CDH5 Hive1 升级到 Hive2 的指南
在大数据的世界中，技术的更新换代是不可避免的。今天我们将讨论如何将CDH5中的Hive1升级到Hive2。接下来，我将提供一个详细的流程图和步骤说明，帮助你理解这一过程。
## 流程概览
我们将通过以下步骤来完成这次升级：
| 步骤 | 说明 |
|----
原创
2024-08-26 06:08:45
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一、存储格式修改Hive数据存储的本质还是HDFS，所有的数据读写都基于HDFS的文件来实现，为了提高对HDFS文件读写的性能，Hive中提供了多种文件存储格式：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet等，Hive 默认情况下为了避免各种编码及数据错乱的问题使用的是 TextFile 格式存储。在 Hive 中指定存储格式通过stored关键字进行：1. S
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2023-10-05 19:26:05
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HQL语法详解一、DDL 数据定义1、创建数据库2、查询数据库（1）查看当前正在使用的数据库（2）显示全部数据库（3）过滤显示数据库列表（4）显示数据库信息（5）显示数据库详细信息（extended）3、切换数据库4、修改数据库5、删除数据库6、创建表（1）建表语法（2）管理表（内部表）与外部表（3）管理表（内部表）与外部表转换（4）复制表结构创建表（5）复制表结构与数据创建表（as selec
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2023-09-08 15:13:19
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# Hive 数据处理的内存计算与管理
在大数据处理框架中，Apache Hive 是一个非常重要的工具，它允许我们通过 SQL 风格的查询语言来处理存储在 Hadoop 上的海量数据。随着数据量的不断增加，尤其是当数据达到亿级别时，如何有效管理内存成为了一个需要关注的重要问题。本文将介绍 Hive 处理 1 亿条数据所需的内存估算，并提供一些代码示例，帮助你更好地理解在大数据环境中优化内存使用
# Hive 3相对于Hive 1的优化解析
作为一名刚入行的小白，想要了解Hive 3是如何在多个方面优化于Hive 1，首先我们需要了解其演变及优化方向。本文将通过明确的步骤帮助你掌握Hive 3的优势，并提供实际代码示例帮助您综合理解。
## 流程步骤概述
我们将Hive 3的优化分解为以下步骤：
| 步骤 | 描述
上节课我们一起学习了用Java来对HBase的表进行增、删、改、查操作。这节课我们开始步入Hive的学习阶段 我们先来看一下Hive的简介，如下图所示，Hive是一个数据仓库，它部署在Hadoop集群上，它的数据是存储在HDFS上的，Hive所建的表在H
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2024-07-30 15:40:55
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