hive学习之基本概念与安装hive基本概念什么是hiveHive：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，并提供类SQL查询功能。hive的本质将HQL转化成MapReduce程序（1）Hive处理的数据存储在HDFS（2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce（3）执行程序运行在Yar
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2024-01-07 16:17:58
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hive就是一个将sql语句转化为MR工具hive的工作原理：1、使用antlr定义sql语法，（详细见hive.g），由antlr工具将hive.g编译为两个java文件：HiveLexer.java HiveParser.java，可以将输入的sql解析为ast树2、org.apache.hadoop.hive.ql.Driver对ast树进行
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2024-01-17 14:17:52
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最近在做公司的数仓，遇到一个问题，希望大家可以不吝赐教：问题：hive 中count(*) 结果不准确？场景：hive 中建表，stored as parquet
tblproperties ("parquet.compression"="lzo")；从ods层导入数据，先进行全表检索。select * from dwd_fact_order_info where dt = "2020-10-01
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2023-10-05 19:33:59
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# Hive设置MR引擎教程
## 概述
在Hive中，可以通过设置MapReduce引擎来进行数据处理和计算。本文将向你介绍如何在Hive中设置MapReduce引擎的步骤和操作方法。
## 整体流程
下面是设置Hive MapReduce引擎的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 开始
A[开始]
end
A
原创
2023-10-31 05:25:05
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## Hive指定MR引擎
Apache Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了一种类SQL语言来查询和分析大规模数据。在Hive中，默认情况下，MapReduce引擎被用来执行数据处理任务。然而，随着Hadoop生态系统的不断发展，Hive也支持了其他一些计算引擎，比如Tez和Spark。本文将介绍如何在Hive中指定使用MapReduce引擎来执行任务，以及如何配置
原创
2024-04-17 06:30:55
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Activiti流程引擎初学踩坑Activiti启动报错加入依赖报错 在引入activiti依赖时，有的小伙伴在启动项目时会报关于spring-mybatis的错误，像这样: 那是因为activiti在引入的依赖中，也包含了spring-mybatis 的依赖，导致前面项目已经使用的spring-mybatis相关的依赖版本不一致，导致的冲突，然后这样可以解决：<dependency>
# 使用Hive设置MR引擎
## 概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，以便于数据分析师和开发人员查询和分析大规模数据。Hive可以将SQL语句转换为Hadoop MapReduce任务来处理大规模数据。
Hive默认使用的是MapReduce引擎来执行查询任务，但随着Hadoop生态系统的发展，出现了更高效的计算引擎，如
原创
2023-11-17 13:33:47
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1、理论基础1、什么是Hive?
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。
Hive将HiveQL语句转换一系列成MapReduce作业并执行。
目前，Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎。
Hive3.0中MR已标记为过时。
常用于离线批处理
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2023-11-29 09:13:03
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在本篇文章里，我将分享关于如何设置 Hive 使用 MapReduce 引擎的过程。这个话题在处理大数据时相当重要，因为 Hive 是一个数据仓库软件，它允许用户以类 SQL 的方式查询 Hadoop 存储的数据。设置 Hive 使用 MapReduce 可有效提升数据处理和分析的效率。
## 背景定位
在一些大数据项目中，有用户反映在 Hive 中无法有效切换到 MapReduce 引擎，导
# 如何设置Hive引擎为MR引擎
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会新手如何实现“hive设置引擎为mr”。下面是具体的步骤和代码示例。
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 打开Hive控制台 |
| 2 | 设置Hive引擎为MR引擎 |
| 3 | 验证设置是否成功 |
## 操作步骤
### 步骤1：打开Hive控制台
首先打开Hi
原创
2024-06-13 05:19:58
280阅读
# 如何在Hive中设置使用MR引擎
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[创建Hive表]
step2[设置使用MR引擎]
end[结束]
start --> step1
step1 --> step2
step2 --> end
```
## 步骤表格
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-21 05:16:32
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# 如何在Hive中将执行引擎更改为MapReduce
在大数据处理的世界里，Apache Hive 是一款广泛使用的数据仓库工具，可以将结构化数据存储在 Hadoop 中，并提供 SQL 风格的查询语言。Hive 支持多种执行引擎，其中之一是 MapReduce。在某些情况下，你可能需要将执行引擎切换为 MapReduce。本文将教你如何实现这一点，并分步说明。
## 流程概述
以下是实现
# Ambari Hive 安装
在大数据领域中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。Ambari是Apache Hadoop的一部分，是一个开源的集群管理系统，用于简化Hadoop集群的部署和管理。本文将介绍如何在Ambari上安装Hive，以便在Hadoop集群中使用。
## 环境准备
在开始安装之前，确保已经完成以下准备工作：
1. 安装好Hadoop
原创
2023-09-06 14:13:36
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1 Ranger简介 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架,它可以对Hadoop生态的组件如Hive,Hbase进行细粒度的数据访问控制.通过操作Ranger控制台,管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限.这些策略可以为不同的用户和组来设置,同时权限可与hadoop无缝对接.2 准备2.1 环境说明 1 Ranger源码编译依赖
hive执行参数命令行直接执行HQLhive -e "select *from dw.ol_oitf_interface_auc_dimension_business limit 10"执行HQL文件中的语句hive -f emp.hqlhive -f /home/my/hive-script.sql
'''
Example of running an initialization script
# 使用Apache Ambari安装Apache Hive的指南
Apache Hive是一个数据仓库基础设施，允许使用SQL样式的查询语言（HiveQL）对大数据进行分析。通过Apache Ambari，我们可以方便地管理和监控Hadoop生态系统中的多个组件，包括Hive。本文将介绍如何通过Ambari安装Hive，并附以详细的代码示例和甘特图以帮助理解整个过程。
## 概述
本文主要
hive架构介绍、SQL引擎与NoSQL引擎的对比什么是hive？什么是数据仓库？数据仓库的构建过程OLTP应用和OLAP应用数据仓库中的数据模型什么是hiveHIVE的体系结构hive的体系结构之元数据hive的体系结构之HQL的执行过程hive的体系结构什么是SQL引擎？SQL与NoSQL的典型引擎和区别hive onHive on Spark和Spark on Hive之间的SQL和计算引
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2023-09-08 15:09:13
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一、准备工作1.1、准备三台CentOS1.2、配置静态IP、DNSvi /etc/sysconfig/network-scripts/ficfg-ens33IPADDR为 配置的ip NETMASK 子网掩码 GATEWAY 网关配置保存后重启虚拟网络service network restart1.3、配置Hostnamevi /etc/hostname
#将第一行替换成新名字
master
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2024-08-23 14:29:37
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# Ambari安装Spark引擎
## 引言
Apache Spark是一个强大的开源大数据处理引擎，广泛应用于数据处理和分析领域。结合Hadoop和YARN，Spark能够高效地处理大规模数据集。本文将介绍如何通过Apache Ambari安装Spark引擎，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解该过程。
## Ambari简介
Apache Ambari是一个开源的管理和监控Had
Hive1.2.1_hive介绍和三种交互方式1、Hive基本概念1.1 Hive简介Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。思考：计算文件user.txt中张三出现几次，使用mapreduce怎么写，然后再比照下图的
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2023-07-14 12:50:18
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