本文前提是Hadoop & Java & mysql 数据库，已经安装配置好，并且 环境变量均已经配置到位
声明：本笔记参照 学习《Hive 编程指南》而来，如果有错误之处还望大家留言指出！望与大家共同进步！
一、Hive 基本介绍
Hive是Hadoop家族中一款数据
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。术语“大数据”是大型数据集，其中包括体积庞大，高速，以及各种由与日俱增的数据的集合。使用传统的数据管理系统，它是难以加工大型数据。因此，Apache软件基金会推出了一款名为Had
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2023-09-01 16:26:44
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Hive——简介Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的 SQL 查询方式来分析存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据， 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.可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行，通过自己的 SQL 去 查询分析需要的内容，这套 SQL 简称 Hive SQL。 Hive
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2023-07-31 23:58:28
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Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题倾斜原因： map 输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特性等原因造成reduce 上的数据量差异太大 1）key分布不均匀2）业务数据本身的特性3）建表时考虑不周 4）某些SQL语句本身就有数据倾斜解决方案： 参数调节hive.map.aggr = true
hive.groupby.skewindat
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2023-09-01 16:25:59
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Hive背景Hadoop家族虽然MapReduce提供了抽象类或者 编程接口框架，使得开发人员能够按照模板式的开发代码就能完成大数据的离线计算，但是对于技能点只加到了sql语句的分析师，数据开发工程师了来说，需要Java或者Python编码就显得不那么友好了，于是Hive就来了，Hive是由FaceBook开发并贡献给Hadoop社区的，目前也深受国内各大BAT的喜爱，也说是很有前景的，图1是20
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2023-10-05 19:34:08
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## Hive 背景介绍与应用示例
### 一、Hive的起源与背景
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，主要用于数据的汇总、查询和分析。随着大数据技术的迅速发展，传统的关系数据库已经难以应对海量数据的存储和处理需求。Apache Hive 因此应运而生，它采用类 SQL 语法（HiveQL）来使得用户能够以更简单的方式进行数据分析。
最初，Facebook 开发 Hive
原创
2024-09-10 04:17:22
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# 了解Hive：大数据处理的关键工具
在大数据处理领域，Hive是一个非常重要的工具，它是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以方便地进行数据查询、分析和处理。本文将介绍Hive的背景、特点以及使用方法，并通过代码示例演示如何使用Hive进行数据处理。
## 1. Hive背景
Hive最初是由Facebook开发，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。它提供了类似于SQL的查询语
原创
2024-04-24 03:33:10
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概述The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL. Structure can be projected onto data already in storage
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2024-02-05 14:25:24
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VXLAN出现背景
VXLAN（Virtual Extensible LAN）是一种数据中心网络虚拟化技术，旨在应对日益增长的虚拟化工作负载和云计算应用对数据中心网络的需求。本文将探讨VXLAN出现的背景以及它为网络架构和云服务提供商带来的益处。
随着云计算和虚拟化技术的快速发展，传统的数据中心网络架构面临着一系列挑战。传统的物理网络架构限制了数据中心的扩展能力和应用迁移的灵活性。而且，传统网
原创
2024-02-04 12:58:15
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关系型数据库统治了20多年，其中也有数据库如对象数据库对关系型数据库发起挑战，但都失败了。但随着NoSQL的发展和壮大，关系型数据库已经不是唯一的选择了。1.为什么关系型数据库统治了这么多年？需求和场景决定使用什么数据库。原先关系型数据库有着强大的理论靠山，SQL语句有着广泛的使用基础，ACID适用于各种业务场景。并且，多个系统整合在以前是靠数据库做集成的，多个应用访问同一个数据库。开发应用的多个
原创
2013-12-08 20:27:15
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1、Hive的来源与介绍1）Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。2）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。3）总结一句话，Hive的本质是：将HQL转化成MapReduce程序。4）Hive处理的数据我们一般存储在分布式文件系统HDFS上，由于其执行底层会转换成MapReduce程序，所以需要提前开启
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2023-11-12 09:20:23
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在大数据时代，随着数据量的剧增，以及对数据处理和分析要求的提升，传统的数据存储和处理方法显得越来越力不从心。为了应对这种挑战，Apache Hive应运而生。Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，可以帮助用户在分布式环境中以类SQL的方式存储、查询和分析大规模的数据集。因此，Hive的出现不仅是对传统数据管理方式的一次创新，也为大数据处理提供了一种高效且易用的解决方案。
### 环
# 基于Hive的打车数据分析
打车服务在现代城市生活中变得越来越普遍，随着用户数量的增加，所产生的数据也呈指数增长。这些数据包括用户的打车记录、司机的接单情况、行程费用等，通过对这些数据进行分析，可以揭示出打车服务的运营模式、用户行为特征以及市场趋势。Apache Hive作为一款数据仓库工具，可以有效地处理和分析这些海量数据。本文将详细介绍如何基于Hive进行打车数据分析，并用一些示例代码来
在大数据领域，Hive 的产生背景是为了应对海量数据处理问题。它作为一个数据仓库工具，为大数据分析提供了解决方案。Hive 使得用户可以通过类似 SQL 的查询语言在 Hadoop 上进行数据操作，大大降低了数据分析的门槛。随着大数据的快速发展，企业和组织面临越来越复杂的数据处理需求。因此，深入理解 Hive 的产生背景、使用场景以及核心特性，能够帮助我们更有效地利用这一工具。
## 适用场景分
一、Hive概述
~~~ [课程内容介绍及数据仓库工具Hive的产生背景]
~~~ [数仓工具Hive与RDBMS对比]
~~~ [数仓工具Hive的优缺点]
~~~ [数仓工具Hive的架构原理] ### --- Hive概述
~~~ HDFS => 海量数据的存储
~~~ MapReduce => 海量数据的分
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2023-10-15 21:18:26
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1、hbase产生背景hadoop擅长存储各种格式的庞大的数据,任意格式甚至非结构化的数据的处理。但是hadoop对于数据的处理,存在如下问题：hadoop只能执行批量处理,并且只以顺序方式访问数据。即使一个简单的搜索工作,也必须搜索整个数据集。而工作中,存在如下需求：需要从庞大的数据集中随机访问某个数据,hadoop不能解决。于是诞生了：Hbase、Cassandra、MongoDB等数据库,这
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2023-10-15 09:54:46
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# 如何在Hive中查找字符出现的位置
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Hive中查找字符出现的位置。这对于刚入行的小白来说可能有些困难，但只要按照以下步骤来操作，你将能够轻松地完成这个任务。
## 流程概述
下面将通过表格展示整个查找字符出现位置的流程，包括每一步需要做什么以及所需要使用的代码。
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER |
原创
2024-04-15 05:19:12
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在日益激烈的商业竞争中，企业迫切需要更加准确的战略决策信息。在
原创
2022-07-01 23:59:45
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背景介绍Docker是PasS提供商DoctCloud开源的一个基于LXC的高级容器引擎，源代码托管在Github上，基于go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker近期非常火热，无论是从Github上的代码活跃度，还是Redhat在REHEL6.5中集成对Docker的支持，就连Google的Compute Engine也支持docker在意之上运行，百度、阿里、新浪、京东也开始使用D
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2024-02-08 15:21:48
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# 基于Hive的打车数据分析：背景与实践
随着共享出行行业的迅猛发展，打车数据的积累日益增多，这为我们提供了丰富的信息资源。打车数据不仅能帮助运营商优化服务，还能为城市交通管理提供支持。为了有效处理和分析这些庞大的数据，Apache Hive作为一种数据仓库工具应运而生，成为大数据分析中的重要工具。
Hive的基础是Hadoop，利用其分布式存储和计算能力，Hive能够存储和查询PB级别的数
