Hive简介 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），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 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来
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2024-04-19 16:30:02
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5、 选择你喜欢的编辑器配色别小看这一步！每个程序员都会慎重选择一个配色， 因为它将伴随你的一生 ，谁不想把日夜陪伴的对象打扮得漂漂亮亮呢？以我用的VSCode为例，用 “ Ctrl+， ”搜索“color theme” 就能打开配色设置。如果你像我一样谨慎挑选的话，整两个小时是没问题的。白色亮眼，灰色沉寂，黑色毛衣，红色高跟鞋……6、 安装好用的扩展最紧要的就是 中文扩展 ！让菜单栏变成能看懂的
## 处理Hive表数据重复的方法
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到数据重复的情况，这可能是由于数据源的问题或者数据处理过程中的错误导致的。在处理这种情况时，我们需要采取一些方法来处理这些重复数据，以确保数据的准确性和完整性。
### 1. 检测重复数据
首先，我们需要检测Hive表中是否存在重复数据，可以通过以下SQL语句来实现：
```sql
SELECT col1, col2
原创
2024-06-11 03:33:25
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# HIVE 中空值相加的处理方法
在数据处理的过程中，空值（NULL）是一个常见的问题。空值在 Hive 中与其他数据库管理系统不同，特别是在进行数学运算时，空值的处理需要特别关注。本文将探讨 Hive 如何处理空值相加的问题，结合实际例子和相应的图示。
## 1. 理解 Hive 中的空值
在 Hive 中，空值被表示为 `NULL`。在进行数据计算时，任何与 `NULL` 的运算结果都
原创
2024-10-19 04:10:20
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# 基于Hive的AB测试数据处理方案
## 1. 背景
AB测试是一种常用的实验设计方法，通过对比不同版本（A和B）在用户行为上的影响，来帮助决策者优化产品。然而，如何有效处理和分析AB测试的结果尤为重要。Hive作为大数据存储和分析的工具，能够为我们提供一个高效且可靠的解决方案。
## 2. 项目目的
本项目旨在设计一个AB测试数据处理方案，利用Hive实现数据的存储、查询和分析，并生
# Hive 映射 CSV 时处理逗号的方案
在大数据处理中，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，尤其是在处理 CSV 文件时，由于 CSV 格式允许逗号作为字段分隔符，因此在数据中遇到逗号时会造成字段解析错误。为了处理这个问题，可以采用以下方案。
## 问题描述
在CSV文件中，如果字段值本身包含逗号（,），Hive在默认情况下将其视为分隔符，导致数据解析出错。例如，以下是一个示例 C
强力收藏！一文说全HiveConf类（Hive3.1.2版本）作者：Eeeddieee 工作中大部分时间都用到了Hive，虽然对Hive的架构、运行原理、调优方式有一定了解，但是很多都是在前人总结的基础上进行学习，没有自己的一套思考。比如往上很多资料都有说到Hive谓词下推，Hive引擎可以自动根据SQL语句进行优化，然后把各种谓词下推的SQL语句情况都列举出来，实际应用时只需要按照资料进行开发即
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2023-10-27 12:45:33
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Hive 高级应用（四）之 Hive 优化策略1、Hadoop 框架计算特性2、优化常用手段3、排序选择4、怎样做笛卡尔积5、怎样写 in/exists 语句6、设置合理的 maptask 数量7、小文件合并8、设置合理的 reduceTask 的数量9、合并 MapReduce 操作10、合理利用分桶：Bucketing 和 Sampling11、合理利用分区：Partition12、Join
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2023-07-12 19:46:05
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数据倾斜 在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何
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2023-07-12 19:46:51
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# Hive全角英文如何转换
在大数据环境中，Hive作为一种数据仓库工具，常用于数据的解析和查询。然而，由于数据源多样性，常常会遇到全角字符和半角字符混用的问题，特别是全角英文字符。全角字符不仅会影响数据查询的效率，也可能导致一些数据处理的异常。因此，如何在Hive中高效地将全角英文字符转换为半角字符，成为了一个重要的技术需求。
## 问题描述
假设我们有一个包含用户信息的表，字段中包含全
1.锁表原因 a.锁表发生在insert update 、delete 中b.锁表的原理是 数据库使用独占式封锁机制，当执行上面的语句时，对表进行锁住，直到发生commite 或者 回滚 或者退出数据库用户c.锁表的原因 第一、 A程序执行了对 tableA 的 insert ，并还未 commite时，B程序也对tableA 进行insert 则此时会发生资源正忙的异常 就是锁表 第二、锁表常发
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2023-09-08 20:12:35
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Hive 处理json数据总体来说有三个办法： 使用内建的函数get_json_object、json_tuple 使用自定义的UDF(一进一出)，自定义UDTF(一进多出) 第三方的SerDe--》JSONSerder 1、使用内建函数处理 get_json_object(string json_ ...
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2021-08-30 16:19:00
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# 处理Hive中的小文件问题
在使用Apache Hive进行大数据分析时，常常会遇到“小文件”问题。小文件不仅会占用大量的元数据存储，还会降低Hive的查询性能。本文将针对“Hive中小文件太多如何处理”提出一套完整的解决方案，包括源头分析、问题影响、以及具体的解决步骤与代码示例。
## 1. 小文件问题的来源
小文件问题主要产生于以下几个方面：
- **数据写入方式**：当数据以较小
原创
2024-10-21 06:34:22
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java实现猜数字AB前言代码实现个人对游戏的解题思路 前言前几天刚好看了《登录圆鱼洲》，对里面的一个游戏环节"猜数字AB"很感兴趣，所以想用Java来实现这个小游戏。规则是：选中0~9 十个数中不重复的四个，然后由参与者来猜，如果某一个数猜中并且对应的位置也对则表示为1A,如果某一个数猜中但对应的位置不对则表示为1B，比如写下的数为1234，你猜1245，则表示为2A1B;参与者通过几A几B来
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2023-09-01 11:55:59
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在做Shuffle阶段的优化过程中，遇 到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些 Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段 的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据
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2023-09-11 13:14:31
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hive命令指的是hive_home/bin/hive.sh，hive表示用来执行交互式查询和批量处理的脚本。hive可以直接敲hive命令进入interactive模式，也可以hive -e 执行简单命令或者hive -f 执行一个sql脚本文件。具体官方给出的用法如下： Hive Command Line Options To get help, run "hive -H" or "hive
数据倾斜是进行大数据计算时常见的问题。主要分为map端倾斜和reduce端倾斜，map端倾斜主要是因为输入文件大小不均匀导致，reduce端主要是partition不均匀导致。在hive中遇到数据倾斜的解决办法：一、倾斜原因：map端缓慢，输入数据文件多，大小不均匀当出现小文件过多，需要合并小文件。可以通过set hive.merge.mapfiles=true来解决。set hive.map.a
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2023-07-12 19:44:19
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## Hive 语法处理 Custom 类型的数组
在 Hive 中，数组是一种常见的数据类型。它们可以用于存储和处理一系列的值。然而，有时我们可能需要在 Hive 中定义自定义类型的数组，以便更好地组织和管理数据。本文将介绍如何处理 Hive 中的自定义类型的数组，并提供一个实际问题的解决方案和示例。
### 自定义类型的数组
在 Hive 中，我们可以使用 `STRUCT` 关键字定义自
原创
2024-01-12 07:35:43
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# 项目方案：处理Hive中的Parquet格式空值问题
## 背景
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。而Parquet是一种列式存储格式，具有高效的压缩和查询特性，是Hive中常用的数据存储格式之一。然而，在实际应用中，我们经常会遇到Parquet格式中存在空值的情况，这给数据处理和分析带来了一定的挑战。
## 问题描述
Parquet格式中的空值在Hive
原创
2023-07-23 04:19:26
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前言安装Apache Hive前提是要先安装hadoop集群，并且hive只需要在hadoop的namenode节点集群里安装即可，安装前需保证Hadoop已启（动文中用到了hadoop的hdfs命令）。关于如何安装Hadoop集群请参照：CentOS7搭建Hadoop2.8.0集群及基础操作与测试下载Apache Hadoop下载地址：http://hive.apache.org/downloa
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2024-10-31 10:01:24
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