## Spark和Hive查Timestamp不一致的问题
Apache Spark和Apache Hive是两个非常流行的大数据处理框架。在实际的数据处理过程中，我们经常会遇到将数据从Hive表中加载到Spark中进行处理的情况。然而，有时候我们会发现在Spark和Hive中对于Timestamp类型的数据处理上存在一些不一致的问题。本文将介绍这个问题的原因，并提供一些解决方案。
### 问
原创
2023-08-10 04:34:00
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一:Hive本质是是什么1：hive是分布式又是数据仓库，同时又是查询引擎，Spark SQL只是取代的HIVE的查询引擎这一部分，企业一般使用Hive+spark SQL进行开发2：hive的主要工作 1> 把HQL翻译长map-reduce的代码，并且有可能产生很多mapreduce的job 2&
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2023-06-12 15:24:40
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# Hive Export 列不一致实现方法
## 引言
在使用Hive进行数据处理时，经常需要将处理结果导出到其他系统进行分析或展示。然而，由于不同系统对数据的需求不同，导出的列可能与Hive表中的列不一致，这就需要我们进行列不一致的处理。在本文中，我将介绍如何使用Hive的导出功能实现列不一致的导出。
## 整体流程
下面是整个列不一致导出的流程，我们将使用Hive的导出命令`EXPORT
原创
2024-01-17 11:03:17
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## Hive 导出列不一致的实现方法
### 概述
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以方便地处理大规模数据。当我们需要将 Hive 表中的数据导出到其他系统时，有时候需要对导出的列进行筛选和转换。本文将介绍如何使用 Hive 实现导出列不一致的功能，即将 Hive 表中的部分列导出到目标系统。
### 实现步骤
为了更好地理解整个导出列不一致的流程，下面是一个流程表格
原创
2024-01-15 03:37:48
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## 解决Hive系统时间不一致的问题
### 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于进行大规模数据处理和分析。然而，在使用Hive时，我们可能会遇到系统时间不一致的问题。这种问题会导致Hive的查询结果不准确，因此我们需要确保Hive系统时间的准确性。本文将介绍解决Hive系统时间不一致问题的步骤和相应代码。
### 步骤
以下是解决Hive系统时间不一致问题的步骤：
原创
2024-01-09 08:02:36
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首先大数据涉及两个方面：分布式存储系统和分布式计算框架。前者的理论基础是GFS。后者的理论基础为MapReduce。MapReduce框架有两个步骤（MapReduce 框架其实包含5 个步骤：Map、Sort、Combine、Shuffle 以及Reduce。这5 个步骤中最重要的就是Map 和Reduce。这也是和Spark 最相关的两步，因此这里只讨论这两个步骤）：一个是 Map，另一个是
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2024-07-13 07:44:21
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## Hive和MySQL字段顺序不一致: 一个常见问题及解决方案
在数据处理和分析的过程中，我们经常使用多种数据库管理系统来存储和处理数据。Hive和MySQL是两个非常常见的数据库管理系统，它们被广泛应用于大数据和传统关系型数据库环境。然而，Hive和MySQL在字段顺序上存在一些不一致的问题，这可能导致一些困扰。本文将介绍这个问题，并提供解决方案。
### 问题描述
当我们从Hive中
原创
2023-09-13 14:06:12
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最近，cocoachina交流社区发起了一个关于iOS开发者遇到审核失败的原因及解决办法的主题讨论，现简单整理有价值回复如下。wubo9935App中设计的图标与Apple原生图标类似，Apple原生图标有专利保护，并且在Design Guideline里面规定，App的图标不能与Apple图标雷同，如iTunes，App Store, iPod等的图标。若出现雷同App将被拒。逐风App的设置界
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2024-06-13 18:10:29
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数据在线程之间以事件的形式流传，不要叫行，因为logstash可以处理多行事件。logstash会给事件添加一些额外的信息，最重要的就是@timestamp，用来标记事件的发生时间。因为这个字段涉及到logstash的内部流转，所以必须是一个joda对象，如果尝试自己给一个字符串字段重命名为@timestamp的话，logstash会直接报错。所以请使用filters/data插件来管
# HBase中Timestamp时间与Linux时间不一致解决方案
## 介绍
在使用HBase时，有时候会发现HBase中的Timestamp时间与Linux系统时间不一致的情况。这可能会导致一些时间相关的操作产生问题，因此需要解决这个问题。本文将详细介绍解决方法，并提供实际的代码示例。
## 解决流程
下面是解决HBase中Timestamp时间与Linux时间不一致问题的流程表格。
原创
2023-09-29 12:11:39
112阅读
# 如何实现“mysql current_timestamp 和实际时间不一致”
## 介绍
在MySQL数据库中，`current_timestamp`是一个内置函数，用于返回当前的时间戳。但有时候我们需要让`current_timestamp`返回的时间和实际时间不一致，这在某些特定的场景下是非常有用的。下面我将指导你如何实现这一功能。
## 流程步骤
下面是实现“mysql curre
原创
2024-06-02 03:50:20
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# Hive 通配符 `_` 查询数据不一致解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白解决在使用Hive进行数据查询时遇到的通配符 `_` 查询数据不一致的问题。在本文中，我将详细介绍整个问题的解决流程，包括具体的步骤、代码示例以及注释说明。
## 问题概述
在使用Hive进行数据查询时，如果使用了通配符 `_` 来匹配任意单个字符，可能会遇到查询结果与预期不一致的情况。
原创
2024-07-23 07:01:39
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设为“置顶或星标”，第一时间送达干货。Hive企业级调优Hive on MRcreate table employeescreate table employees ( empno int, ename String, job String, mgr int, hiredate String, sal decimal(7, 2), comm decimal
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2023-09-05 23:24:48
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由于篇幅较多，前面先做一个简单的摘要，不少文本直接从书籍上贴图，本篇主要介绍了Oracle数据库常用的数据类型：1.字符类型 ：CHAR，VARCHAR22.数字类型：NUMBER，BINARY_INTEGER3.日期和时间类型：DATE，TIME STAMP4.引用类型：REF，主要用于获取表的记录。配合 ROWTYPE。5.数据类型转换：TO_CHAR函数，TO_DATE函数 ，TO_NUMB
# Hive 中 Group By 和 Distinct Count 结果不一致的分析与解决方案
在使用 Apache Hive 进行数据查询时，很多新手可能会遇到一个常见的问题，那就是在使用 `GROUP BY` 和 `COUNT(DISTINCT ...)` 时，结果出现不一致的情况。本文将以实用的示例和步骤告诉你如何理解和解决这个问题。
## 整体流程
### 步骤概述
| 步骤
目录一、主从复制二、主从一致性问题校验pt-table-sync工具恢复数据一、主从复制MySQL数据库复制操作大致可以分成三个步骤：1. 主服务器将数据的改变记录到二进制日志（binary log）中。2. 从服务器将主服务器的binary log events 复制到它的中继日志（relay log）中。3. 从服务器重做中继日志中的事件，将数据的改变与从服务器保持同步。首先，主服务器会记录二
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2023-09-19 23:20:30
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MySQL 5.6 , InnoDB存储引擎，默认事务隔离级别(REPEATABLE-READ)初始sql 脚本如下:CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `Test`(out debitb decimal(14,2))
BEGINSTART TRANSACTION ;
select @db:=debit_balance from c_accoun
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2023-09-25 11:57:17
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Redis 和 MySQL 不一致
在开发中，我们经常会同时使用 Redis 和 MySQL 这两种数据库来存储和管理数据。Redis 是一种基于内存的键值对数据库，而 MySQL 是一种关系型数据库。虽然它们都可以用于数据存储，但是由于其内部机制的不同，导致 Redis 和 MySQL 之间可能存在数据不一致的情况。本文将介绍 Redis 和 MySQL 不一致的原因，并提供一些解决方案。
原创
2023-12-25 08:48:28
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1.1 什么是Spark Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 一站式管理大数据的所有场景(批处理,流处理,sql) spark不涉及到数据的存储,只做数据的计算 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所
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2023-10-23 18:49:07
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SQL执行之前在执行SQL之前的优化，其实可以分为两个部分：文件存储优化和Hive的参数优化。首先来看文件存储优化，文件存储优化主要的想法是想在一定程度上对数据进行压缩。在Hive中文件存储格式有TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC（实际工作中常用）、parquet五种类型，但是ORC是最常用的，对于这五种类型用下表可以清晰对之进行区分。对于TextFile（默认的数据
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2023-07-20 18:50:15
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