背景： Flink在各大社区、技术类博客活跃的背景下，其实很多小公司并不会花很多时间去尝试实时处理数据，反而更加倾向于近实时处理数据。你可能会说，这个公司真传统。如果站在数据稳定、数据质量高、迭代快、上手容易的角度来说，近实时也是很好的解决方案。近实时：利用spark-sql内存计算，10分钟、30分钟、60分钟的频率去更新数据，分为分时数据，分时累计数据。为什么最小的频率是10分钟，因为打点日志
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2023-09-21 15:47:17
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Hive简介什么是HiveHive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。本质是将SQL转换为MapReduce程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用MapReduce开发效率更高。为什么使用Hive当直接使用Hadoop MapReduce处理数据所面临的问题人员学习成本高MapReduce实现复杂查询逻辑开发难
0302-Hive案例11. 需求描述1.1 数据结构1.2 业务需求2. 数据清洗ETL2.1 ETL之ETLUtil2.2 ETL之Mapper2.3 ETL之Driver3. 上传数据3.1 将原始数据上传到HDFS3.2 执行ETL4. 导入数据4.1 创建表5. 业务分析与实现5.1 统计视频观看数Top105.2 统计视频类别热度Top105.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所
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2023-07-12 12:52:21
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文章目录1 创建数据库与创建数据库表1.1 创建数据库的相关操作1.2 创建数据库表的相关操作1.3 四种常见的表模型1.4 加载数据方式推荐2 Hive查询语法2.1 格式2.2 常用2.3 常用函数2.4 LIMIT2.5 LIKE和RLIKE2.6 GROUP BY2.7 HAVING2.8 JOIN多表连接2.9 ORDER BY（全局排序）2.10 SORT BY（局部排序）2.11 D
利用Hive进行数据分析2016年07月06日 21:30:20 wh_springer 阅读数：16516近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Hadoop的热点应用之一。达观数据团队长期致力于研究和积累Hadoop系统
文章目录前言一、Hive 基本架构二、Hive SQLHive 关键概念1. Hive 数据库2. Hive 表3. 分区和桶( 1 ）分区( 2 ）分桶Hive DDL1. 创建表2. 修改表3. 删除表4. 插入表( 1 ）向表中加载数据( 2 ）将查询结果插入 HiveHive DML1. 基本的 select 操作2. join 表三、Hive SQL 执行原理图解四、小结 前言我们都知
Lag和Lead分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的后N行的数据(Lag)和前N行的数据(Lead)作为独立的列。这种操作可以代替表的自联接，并且LAG和LEAD有更高的效率，其中over()表示当前查询的结果集对象，括号里面的语句则表示对这个结果集进行处理。1 LEAD与LAG相反，LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值参数1为列名，参数2为往下第n行（可选，默认为1），参数3为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）## 场景用户
原创
2021-07-12 14:25:25
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Lag和Lead分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的后N行的数据(Lag)和前N行的数据(Lead)作为独立的列。这种操作可以代替表的自联接，并且LAG和LEAD有更高的效率，其中over()表示当前查询的结果集对象，括号里面的语句则表示对这个结果集进行处理。1 LEAD与LAG相反，LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值参数1为列名，参数2为往下第n行（可选，默认为1），参数3为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）## 场景用户
原创
2021-07-12 14:25:26
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每个JJ Abrams的电视连续剧疑犯追踪从主要人物芬奇先生一个下列叙述情节开始：“ 你是被监视。
政府拥有一个秘密系统-每天每天每小时都会对您进行监视的机器。
我知道是因为...我建造了它。
“当然，我们的技术人员知道得更多。
庞大的电气和软件工程师团队需要花费多年的时间来制造如此高性能的机器，而预算却是无法想象的……或者不是吗？
等一下，我们有了Had
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2021-09-13 10:11:41
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前提条件： 安装好hadoop2.7.3（Linux系统下）安装好MySQL(Windows系统下)，推荐使用Xampp安装好Hive（Linux系统下）参考：Hive安装配置 题目：从搜狗实验室下载搜索数据进行分析下载的数据包含6个字段，数据格式说明如下：访问时间 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号
# 教你如何创建Hive实例
## 1. 简介
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了SQL接口来查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集。在这篇文章中，我将引导你一步一步创建一个Hive实例。
## 2. 创建Hive实例的流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备Hadoop集群 |
| 步骤2 | 安装Hive |
原创
2023-08-02 06:30:05
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##1、项目简介本项目主要设计一个基于Hadoop的日志分析系统。其中的日志数据主要来自于某系统开发测试期间的服务器访问日志数据（Tomcat），通过对这些日志数据利用正则表达式等技术手段进行处理，提取出匹配到的目标数据信息，将其进行归类化处理，而对日志分析处理方式中，本文探究了直接利用Hadoop的日志分析功能和利用Hadoop+Hbase+Hive结合的技术实现对日志进行分析的功能，作为对云计
Hive基础Hive 概念Hive优缺点优点缺点Hive名词概念hive底层执行流程hive 与RDBMS传统关系型数据库对比查询语言数据更新执行延迟数据规模hive基本数据类型（原子数据类型）hive的集合数据类型类型转换隐性转换规则DDL语言内部表创建普通内部表createcreate table ascreate table like (只创建结构)外部表外部表创建内部表和外部表互转查看表
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2023-07-12 21:56:40
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文章目录Zookeeper入门概述特点数据结构应用场景下载地址ZooKeeper的安装安装配置参数解读Zookeeper内部原理选举机制节点类型Stat结构体监听器原理写数据流程Zookeeper操作分布式安装部署客户端命令行操作API应用Maven坐标创建ZooKeeper客户端创建节点获取子节点并监控节点的变化判断节点是否存在案例：监听服务器节点动态上下线服务器客户端 Zookeeper入门
目录注：只是为了以后忘了，好翻。。。。。。。做个总结一) hive 操作1) hive -e2) hive -f3) 查看在hive中输入的所有历史命令4) hive运行日志修改二) hive参数配置三) hive数据类型基本数据类型集合数据类型1）复杂类型解释2）建表语句：3) 造数据 ：text.txt4）load数据5) 访问方式hive类型转换四) DDL操作库操作
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2023-09-18 16:36:39
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1、数据导入1）向表中装载数据（Load）（1）语法hive> load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从linux本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表（3）
Hive 数据类型 与 案例实操基本数据类型Hive数据类型Java数据类型长度示例TINYINTbyte1byte 有符号整数20SMALLINTshort2byte 有符号整数20INTint4byte 有符号整数20BIGINTlong8byte 有符号整数20BOOLEANboolean布尔类型，true或falseTRUEFLOATfloat单精度浮点数3.14DOUBLEdouble双
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2023-07-12 11:56:50
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Spark SQL简介一、从Shark说起1、在这之前我们要先理解Hive的工作原理：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言——HiveSQL，用户可以通过HiveSQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveSQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行。2、Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是
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2023-07-12 13:13:49
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最近在学习大数据的离线分析技术，所以在这里通过做一个简单的网站点击流数据分析离线系统来和大家一起梳理一下离线分析系统的架构模型。当然这个架构模型只能是离线分析技术的一个简单的入门级架构，实际生产环境中的大数据离线分析技术还涉及到很多细节的处理和高可用的架构。这篇文章的目的只是带大家入个门，让大家对离线分析技术有一个简单的认识，并和大家
