系列文章目录Hive3第一章：环境安装 Hive3第二章：简单交互 文章目录系列文章目录前言一、jdbc连接hive1.配置修改2.启动 hiveserver2二、脚本封装1.编辑脚本2.运行脚本三、命令行交互1.直接插入hql2.间接插入四、常见属性配置1.日志信息2.打印库/表头总结 前言今天紧接着上一章继续学习hive，学一些简单的交互。一、jdbc连接hive驱动文件的上传的配置上一章说过
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2023-09-16 20:13:52
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Hive概述 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表，并提供完整的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MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。1.复习数据仓库的概念 OLTP概念->在线联机事务系统 OLAP概念->
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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一、Hive介绍Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言 HQL，用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。Hive的核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行。这里需要注意下：在 Hiv
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2023-07-21 15:21:00
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简介hive是基于hadoop的hdfs和mapreduce的一个数据仓库。hdfs是hive的存储，mapreduce是hive的sql执行引擎。hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能。可以理解hive为一个sql解析器来接收发过来的任务，并将任务翻译成mapreduce任务去执行sql查询。开发者可以通过hive的jdbc、jdbc、jdbc，重要的事情说
1 Hive基本概念1.1 什么是Hive》》1： hive简介Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。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表
原创
2022-09-16 09:01:03
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浅谈Hive vs. HBase 23小时前| 作者夏梦竹 摘要：对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场
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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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
浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里 导读：Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。 对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。
对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 Hive是什么？Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapRe
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2023-07-28 21:38:52
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Hive 简介1.1 什么是Hive1）hive简介Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。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表，并提供类SQL查询功能。2）Hive本质：将HQL转化成MapReduce程序 1）Hive处理的数据存储在HDFS2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce3）执行程序运行在
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
摘要在商业人工智能行业中，正在收集和分析的数据集的规模正在迅速增长，使得传统的数据仓储解决方案的成本过高。Hadoop是一个流行的开源的map-reduce实现，它被雅虎、Facebook等公司用来存储和处理超大数据集在普通计算机上。然而，map-reduce编程模型是低level，需要开发人员编写定制的程序，这些程序很难维护和重用。Hive是基于Hadoop的开源数据仓库解决方案。hive支持用
MySQLmysql 是关系型数据库优点：在不同引擎可以有不同存储方式。查询语句用传统sql，比较方便。相比于mongodb，更能确保数据的隐私性和完整性以及一致性。mysql 必须使用安全套接字层SSL(安全协议)在客户端以及服务器之间加密连接。而mongodb是基于角色的访问控制。缺点：在处理海量数据时，效率显著变慢。MongoDB不是关系型，属于文档型数据库，文档（多个键值对有序存放）是基础
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2023-08-18 23:02:44
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Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS）
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2023-09-12 03:47:08
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Hadoop3.3.2中hive安装及使用metastore管理元数据、hiveserver2的使用hive的安装hive介绍：hive安装搭建metastore元数据管理从服务器搭建metastore元数据管理主服务器可能会遇到的bug hive的安装hive介绍：The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, wr
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2023-07-14 12:33:23
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Pig Latin：数据流编程语言一个Pig Latin程序是相对于输入的一步步操作。其中每一步都是对数据的一个简单的变换。用Pig Latin编程更像在RDBMS中“查询规划器”（query planner）这一层对数据进行操作，
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2023-04-25 21:11:29
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对比图 总结： Hive并非为联机事务处理而设计，Hive并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库软件工具，它提供了一系列的工具，帮助用户对大规模的数据进行提取、转换和加载，即通常所称的ETL(Extraction，Transformation，and
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2017-09-18 15:47:00
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文章目录基本概念arraymapstruct使用创建常用函数(主要汇总了和array相关的) hive支持的集合类型有三种： structmaparray基本概念array含义：array数组是一组具有相同类型和名称的变量集合 访问：内部每个元素可以通过下标来访问，下标从0开始。如值为['john',' boysen']的数组，第二个元素通过数组名[1]访问 注意：如果元素为字符类型时，mr和
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2023-07-05 23:43:50
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