# Hive 怎样存储非常长的字段
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个重要的工具，许多数据分析师和工程师都会使用它来处理大量数据。其中，存储非常长的字段是一个经常遇到的问题。本文将介绍如何在 Hive 中存储长字段，并提供相应的代码示例。
## 背景
Hive 支持多种数据类型，其中 `STRING` 类型在大多数情况下足以满足需求。然而，当字段超过 Hive 的内置 `STR
目录1.hive的定义：2.hive的工作机制3.hive表与普通表的区别4.hive的存储结构5. HQL语句 为什么要引入hive呢？通常我们使用的数据库是mysql,但是接触大数据领域以后存储空间就不太够用，所以开始用hdfs存储数据，简单来说hive是通过mysql来管理hdfs上的数据。1.hive的定义：Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提
转载
2023-09-16 18:57:41
49阅读
数据以json的形式存放，一行一个json数据。要是{"field1":"data1","field2":100,"field3":"more data1","field4":123.001} {"field1":"data2","field2":200,"field3":"more data2","field4":123.002} {"field1":"data3","field2":300,"
转载
2023-09-18 21:59:50
95阅读
在hive中会有很多数据是用json格式来存储的，而我们用数据的时候又必须要将json格式的数据解析成为正常的数据，今天我们就来聊聊hive中是如何解析json数据的。下面这张表就是json格式的表，我们以这张表为例来解析json select * from ff_sa.sa06_ff_b1_session_olg where etl_tx_dt = 20190617 查询结果： 取
转载
2023-06-12 13:30:10
164阅读
4、Hive查询语法(DQL)SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY col_list]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE BY col_list
转载
2023-08-04 14:48:27
200阅读
# Hive 存储图片字段类型
在大数据处理领域，Hive 是一个常用的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据集。在 Hive 中，我们经常需要存储各种类型的数据，包括文本、数字、日期等。但是，有时候我们也需要存储图片等二进制数据。本文将介绍如何在 Hive 中存储图片字段类型，并通过代码示例演示。
## 为什么需要存储图片字段类型
在实际的数据处理中，有时候我们需要存储图片或其他二进制数据
# Hive 如何存储 CLOB 字段
在 Hive 中，CLOB（Character Large Object）是一种用于存储大型字符数据的数据类型。在本文中，我们将探讨如何在 Hive 中存储和查询 CLOB 字段，并解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们有一个数据表 `employee`，其中包含员工的姓名（`name`）和简历（`resume`）字段。简历字段是一个很大的文本字
# 如何创建中文字段Hive
## 介绍
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种数据查询和分析的方式。在Hive中，字段名通常是英文的，但是有时候我们也需要在Hive中使用中文字段。本文将教你如何在Hive中创建中文字段。
## 整体流程
下面是创建中文字段Hive的整体流程：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 创建数据库
2 | 创建数据表
3 | 插入
http://esslab.tw/wiki/index.php/YAFFS
转载
2023-06-11 10:00:29
43阅读
# MySQL 主键ID自动生成：深入理解与实现
在现代数据库设计中，主键是一个至关重要的概念，通常用于唯一标识表中的每一行数据。大多数情况下，我们希望主键是简单且易于管理的。然而，有时我们需要更长的ID，以确保数据的唯一性，特别是在处理大规模系统时。本篇文章将教你如何在MySQL中实现一个长主键ID的自动生成，并包含详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
在实现主键ID自动生成的过程中，我
# 项目方案：Python语言中表达非常长的整数
## 引言
在数据科学和计算机科学的领域中，处理大数（超出基本数值类型范围的整数）是一个常见的问题。Python作为一种高级编程语言，具有很好的大数支持能力。在本项目中，我们将探讨如何在Python中有效地表达和处理非常长的整数，并且针对合适的应用场景给出代码示例。
## 项目目标
1. 研究Python中长整数的表示方法。
2. 实现具体
使用场景场景一 (博主实际使用场景)因为公司近期涉及埋点数据的业务逻辑,对于扩展字进行补充因此采用map数据类型存储扩展字段.场景二 (其他业务场景)场景2.1 我的项目里，生成的一个中间表，为了优化性能，里面有一列最好是个数组，因为如果把数组打散，每行上存一个元素，会因为其他列的重复导致数据量爆炸。首先想从上游表中生成这个数组，搜索半天文档，发现唯一的方式是把源数据列先转STRING，再用wm_
一、Hive概述Hive是一个在Hadoop中用来处理结构化数据的数据仓库基础工具。它架构在Hadoop之上，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数据仓库工具能为HDFS上的数据提供类似SQL的查询语言（HiveQL），并将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive 明显降低了 Hadoop 的使用门槛，任何熟悉 S
转载
2023-08-15 09:49:54
76阅读
Hive 支持的存储数的格式主要有：TEXTFILESEQUENCEFILEORCPARQUET列式存储和行式存储: 上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储，在
转载
2023-06-12 19:14:47
55阅读
Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储
转载
2023-09-26 12:23:48
46阅读
DataType 数据类型hive支持以下数据类型：有符号整数： BIGINT(8 字节)，INT(4字节)，SMALLINT(2字节)、TINYINT(1字节)浮点数：FLOAT 、 DOUBLEBOOLEAN：FLASE、TRUESTRINGMAP：无序键值对。键的类型必须是原子的，值可以是任意类型，同一个映射的键的类型必须相同，值的类型也必须相同ARRAY: 有序列表，所有元素都必须是相同类
转载
2023-07-06 17:27:23
286阅读
mapreduce 和hive 的区别首先： 1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。 2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结
# mysql 比text长的字段
在MySQL中，我们可以使用多种数据类型来存储不同类型的数据。其中一个常见的数据类型是TEXT，用于存储较长的文本数据。然而，MySQL还提供了其他一些数据类型，用于存储更长的文本数据或其他类型的数据。本文将介绍MySQL中比TEXT类型更长的字段类型，并提供相应的代码示例。
## VARCHAR
VARCHAR是一种可变长度字符串类型，用于存储最多6553
第1章 Hive基本概念1.1 什么是HiveHive：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。本质是：将HQL转化成MapReduce程序？ 大体流程为：1.1.2 hive的几点注意：1）Hive的数据存储在hdfs上，简单的说hive就是hdfs的简单一种映射，比如：hi
转载
2023-07-12 11:35:20
150阅读
# 为什么Hive的Insert操作非常慢？
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到插入数据的操作。然而，有时候我们会发现Hive的Insert操作非常慢，这给数据处理带来了很大的困扰。那么，究竟是什么原因导致了Hive的Insert操作变得如此缓慢呢？本文将对此进行深入探讨。
## Hive的Insert操作原理
在理解Hive的Insert操作为什么慢之前，我们首先需要了解Hive的I
