第1章 Hive基本概念1.1 什么是Hive Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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。 本质是：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Yarn上1.2 Hiv
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2023-12-05 17:06:56
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在安卓开发中 对于json串的解析 是服务器返回的数据极其常见的一种方式, 那么对于json的普通用法在这里就不再做介绍,下面给介绍的是 json 更深入的 研究json 的解析工具 分为 两种 一种是 JSON解析 , 一种是 Gson 解析 利用 JSON解析 最常用的 就是 getInt , getString 下面我们就来分析一下 getInt 的 源码//getInt源码
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文章目录1. 四种数据库的比较2. Greenplum数据库2.1 Greenplum架构2.1.1 采用MMP架构2.2.2 Hadoop与MPP的应用区别2.2 greenplum 的高可用性2.2.1 master冗余2.2.2 segment冗余2.3 greenplum的并行查询2.4 greenplum的多版本控制（MVCC）3 Teradata数据库3.1 Teradata 数据库
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2023-07-20 19:36:42
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对于压缩算法的选择，我们倾向于对不同场景选择不同的压缩算法。数仓一般被分为三层:ODS层: 源数据层 , 主要和数据源打交道原始日志一般采用 textFile存储 ，我们可以创建临时外部表，location指定原始日志位置，可以查询导入到ODS层,存储格式, 一般采用：ORC + ZLIB (从文件 到表的导入操作, 也可以使用 load data 操作，而load data 只能适用于
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2024-06-21 21:52:12
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# ES 和 Hive 对比
在大数据处理领域，Elasticsearch（以下简称ES）和Hive 是两个常用的工具。它们分别擅长处理不同类型的数据和任务，下面我们将对这两个工具进行比较。
## Elasticsearch
Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，专注于实时数据分析和搜索。它具有以下特点：
- 支持分布式部署和自动水平扩展
- 支持多种数据
原创
2024-05-27 05:47:59
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# Hive与Elasticsearch的对比分析
在大数据技术的快速发展中，Hive和Elasticsearch（简称ES）是两种广泛使用的数据处理和分析工具。虽然两者的主要目标都是处理海量数据，但它们在设计理念、数据存储、查询方式等方面存在着显著的差异。本文将对Hive和ES进行比较，并提供代码示例帮助理解。
## Hive概述
### 什么是Hive？
Apache Hive是一个基
原创
2024-08-07 11:14:11
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# ES和Hive对比
## 概述
在大数据领域，Elasticsearch（ES）和Apache Hive是两个常用的工具，用于数据存储和查询。本文将介绍如何实现ES和Hive的对比，并指导初学者如何进行操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(创建ES索引)
B --> C(将数据导入ES)
C --> D(创
原创
2024-06-12 04:31:49
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# 对比 ClickHouse 和 Hive 的实现指南
在大数据领域，ClickHouse 和 Apache Hive 是两种广泛使用的数据处理工具，分别适用于实时数据分析和大规模批处理任务。本文将指导你如何对比 ClickHouse 和 Hive，包括实现步骤、代码示例以及相关的关系图和序列图。
## 流程概述
首先，我们需了解整个对比过程的基本步骤。下面是实现对比 CK 和 Hive
## Java 和 Go 数值型对比
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你学习如何实现 Java 和 Go 数值型对比。在下面的文章中，我会向你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
### 流程
首先，让我们来看一下实现 Java 和 Go 数值型对比的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(选择编程语言)
B --
原创
2023-12-28 03:54:58
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在开发过程中，需要从HDFS中导入数据到clickhouse中。把所有数据分析相关的日志数据存储至ClickHouse这个优秀的数据仓库之中，当前日数据量达到了300亿。需求：按条件筛选Hive表中的数据同步到ClickHouse中方法一：使用Waterdrop按照ClickHouse 官方文档提供的方法，在ClickHouse 中创建HDFS引擎表，读取Hive的数据，将读取的数据插入到Clic
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2023-08-30 11:15:18
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二、使用Hive转换、装载数据1. Hive简介
（1）Hive是什么
Hive是一个数据仓库软件，使用SQL读、写、管理分布式存储上的大数据集。它建立在Hadoop之上，具有以下功能和特点：
通过SQL方便地访问数据，适合执行ETL、报表、数据分析等数据仓库任务。提供一种机制，给各种各样的数据
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2024-06-28 15:30:00
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# Hive 数组字串转数组
在Hive中，数组是一种常见的数据结构，它允许将多个值组合在一起。然而，Hive中的数组是以字符串形式存储的，因此在处理数组数据时，我们需要将数组字串转换为实际的数组。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Hive的内置函数来实现数组字串转数组的操作。同时，我们还会提供一些示例代码来帮助读者更好地理解这个过程。
## 数组字串转数组的方法
在Hive中，我们可以使
原创
2024-01-31 11:02:31
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众所周知，大数据开发和分析、机器学习、数据挖掘中，都离不开各种开源分布式系统。最常见的就是 Hadoop、Hive、Spark这三个框架了。最近不少朋友有问到关于这些的问题：大厂里还有在用 Hadoop 吗？感觉都在用 Spark，有些慌！SQL boy 大厂面试都问什么？Hadoop、Spark、Flink 都搞过！听说百度只用 Hadoop，为什么不用业界都在用的 Spark ! 为
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2024-03-26 09:33:50
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# jQuery数值对比
在Web开发中，经常需要对数值进行比较操作。jQuery作为一个流行的JavaScript库，在处理数值比较时提供了丰富的方法和功能。本文将介绍如何使用jQuery进行数值对比，并给出实际的代码示例。
## 基本概念
在jQuery中，数值对比通常包括等于、大于、小于等比较操作。这些比较操作可以通过jQuery提供的方法来实现，例如`val()`用于获取表单元素的值
原创
2024-03-11 05:49:27
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Hive简介Hive和数据库比较由于Hive采用了类似SQL的查询语言HQL（Hive Query Language)，因此很容易将hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。将从多个方面来阐述Hive和数据库的差异。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的
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2023-07-12 09:26:03
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1、ElasticsearchElasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。特点：分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索分布式的实时分析搜索引擎–做不规则查询 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据Elasticsearch也使用Java开发
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2023-08-24 14:57:50
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GreenPlum6使用PXF进行连接HDFS、HIVE环境配置初始环境准备文件配置服务器文件修改PXF配置文件(pxf-env.sh)配置环境变量PXF服务器配置文件分发、启动建表、查询、测试 最近我们正在测试GP6.7的性能，尝试着使用PXF连接HDFS进行外部表获取，提供一个GreenPlum中文社区 PXF中文文档 环境配置配置环境：GreenPlum 6.7 ; PXF 5.11 ;
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2023-12-14 21:12:30
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2016-10-13 15:27:00
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Impala和Hive的关系Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客
原创
2022-07-18 19:23:18
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在使用Hive和Presto过程当中，发现其中有些函数，函数名称相同但语法、使用方法不同，简单汇总。
Hive和Presto都是分布式SQL查询引擎，用于处理大规模数据集。虽然它们都是基于SQL的，但由于不同的设计和优化策略，它们之间有一些函数名称相同但语法、使用方法不同的函数。以下是一些例子：
1. 日期和时间函数
Hive中的from_unixtime函数：
语法：from_unixti
原创
2024-02-22 09:41:05
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