hive支持集合数据类型数据类型描述语法示例STRUCT(结构体)对象和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用。struct()MAP 映射MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。例如，如果某个列的数据类型是
6.1进入实验，启动Hadoop集群6.1.1在master启动Hadoop集群[zkpk@master ~]$ start-all.sh图 36.1.2在master上运行jps，确认NameNode, SecondaryNameNode, ResourceManager进程启动图 46.1.3在slave01上运行jps，确认DataNode, NodeManager进程启动图 56.1.4在
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2024-08-31 15:59:25
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Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据，提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行(具体的Hive架构大家自行搜索)。接下来主要讲下Hadoop集群下Hive的安装配置，并搭载Derby数据库(一款小巧的数据库，用于测试，不推荐开发使用，具体大家自行百度)，进行一些基本的数据库操作，好了，让我们开始吧。一、环境：同样的启用三个节点，分别
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2023-09-08 14:02:26
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文章目录一、Hive数据类型1.1 基本类型1.2 集合数据类型二、Hive数据结构三、创建删除操作3.1 建库3.2 删除库3.3 更改权限四、内部表和外部表4.1 外部表4.2 内部表 一、Hive数据类型Hive支持基本和复杂数据类型：● 基本数据类型：数值型、布尔型、字符串类型和时间戳类型; ● 复杂数据类型：数组、映射、结构;1.1 基本类型类型实例TIMESTAMP‘2020-11-
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2023-09-20 06:20:10
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在大
数据中，很多情况下是将
hive的元
数据存放在
mysql数据库中，通过
hive配置
的连接字符串：<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:
mysql://localhost:3306/
hive3?c
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2024-04-14 16:34:26
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# 如何实现“sql插入hive 集合数据”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备hive数据库) --> B(创建表)
B --> C(插入数据)
C --> D(验证数据)
```
## 二、步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备hive数据库 |
| 2 | 创建表 |
| 3
原创
2024-06-06 05:20:35
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数据类型Hive的数据类型可以分为两种，一种是基本数据类型，另一种是集合数据类型1、基本数据类型Hive数据类型Java数据类型长度例子TINYINTbyte1byte有符号整数20SMALINTshort2byte有符号整数20INTint4byte有符号整数20BIGINTlong8byte有符号整数20BOOLEANboolean布尔类型，true或者falseTRUE FALSEFLOAT
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2023-08-18 22:45:51
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文章目录一、mysql介绍二、mysql之docker配置三、mysql之连接和配置四、mysql基本sql语句五、mysql数据库引擎六、mysql之sql_mode七、mysql数据类型之整型八、mysql数据类型之浮点型九、mysql数据类型之字符类型十一、mysql数据类型之二进制数据类型十二、mysql数据类型之日期类型十三、mysql数据类型之集合十四、mysql数据类型之枚举十五、
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2023-06-21 20:49:25
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Hive 数据类型数据类型中最常用的是基本数据类型中的 INT、BIGINT、BOOLEAN、DOUBLE以及STRING。基本数据类型对于 Hive 的 String 类型相当于数据库的 varchar 类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储 2GB 的字符数。集合数据类型Hive 有三种复杂数据类型 ARRAY、MAP 和 STRUCT。ARR
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2023-07-12 09:25:12
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Hive本身是建立在Hadoop之上的用于处理结构化数据的数据仓库基础工具。它提供一系列的工具用于数据提取、转化、分析、加载。其提供类SQL语言HQL用于处理存储在Hadoop上的海量数据。所以，数据是在HDFS上，计算是MR/Spark，Hive自身并没有承担过多的压力。Hive不需要做集群。1、软件环境：centos6.8：sparknode1、sparknode2、sparknode3、sp
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2023-07-17 20:54:36
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1 什么是HiveHive是基于Hadoop的⼀个数据仓库⼯具，⽤来进⾏数据提取、转化、加载，这是⼀种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的⼤规模数据的机制。Hive数据仓库⼯具能将结构化的数据⽂件映射为⼀张数据库表，并提供类SQL的查询功能，能将SQL语句转变成 MapReduce 任务来执⾏。它是由Facebook开发，⽤于解决海量结构化⽇志的数据统计⼯具。2 Hive的本质Hive通过H
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2023-08-05 19:54:01
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# Hive中的集合函数
在Hive中，集合函数是一组用于对数据进行聚合操作的函数。它们可以对一列或多列的数据进行处理，并返回一个单一的结果。集合函数在数据分析和报告中非常有用，因为它们可以帮助我们快速计算出数据的总和、平均值、最大值、最小值等统计信息。在本文中，我们将学习Hive中一些常用的集合函数，并给出相应的代码示例。
## 1. COUNT函数
COUNT函数用于计算指定列的行数（即
原创
2023-12-06 12:24:39
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带集合类型建表Hive上创建测试表testcreate table test(
name string,
friends array<string>,
children map<string, int>,
address struct<street:string, city:string>
)
row format delimited fields termin
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2024-07-24 19:04:17
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1.hive下载安装 2.下载mysql安装 3.以root用户进入mysql命令行：mysql -uroot -p（提示输入密码） 4.创建hive的元数据库：create database metahive【元数据库名metahive】 5.创建hive用户：create user hi
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2023-07-01 13:58:44
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Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。下面分别来介绍。一、Hive的数据存储Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数
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2023-08-16 18:47:16
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第8章 函数8.1 函数简介Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用，类似于Java中的函数。好处：避免用户反复写逻辑，可以直接拿来使用。重点：用户需要知道函数叫什么，能做什么。Hive提供了大量的内置函数，按照其特点可大致分为如下几类：单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数。以下命令可用于查询所有内置函数的相关信息。1）查看系统内置函数hive> show functions;2）查
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2023-09-26 16:04:36
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Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用戶编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉，转换成本低，类似作用的Pi
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2023-07-04 13:47:54
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视图、增/删/改/查触发器、增/删/改/查存储过程、增/删/改/查存储过程三种传参，pymysql 怎么用？函数、增/删/改/查/return值内置函数事务索引！ 一、视图视图是查询命令结果构成的一个虚拟表（非真实存在），其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集合，并可以当作表来查询使用。1、创建视图--格式：CREAT
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2024-05-19 06:04:13
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集合类型主要包括：array，map，struct等，hive的特性支持集合类型，这特性是关系型数据库所不支持的，利用好集合类型可以有效提升SQL的查询速率。
原创
2022-02-14 16:32:26
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# 如何在Hive中构造集合
## 流程概述
在Hive中构造集合主要包括创建表、插入数据和查询数据三个步骤。下面将逐步介绍如何在Hive中完成这些操作。
## 步骤详解
| 步骤 | 操作 |
|------|------------|
| 1 | 创建表 |
| 2 | 插入数据 |
| 3 | 查询数据 |
### 创建表
在Hive中创
原创
2024-05-27 05:42:43
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