一、算数函数-->>>>>> 算数函数(数学上的计算) --求和 SELECT plus(12, 21), plus(10, -10), plus(-10, -10); --差值 SELECT minus(10, 5), minus(10, -10),minus(-10, -10); --积 SELECT multiply(12, 2), multiply(12
Kafka Range RoundRobin 和Sticky 三种 分区分配策略一、Kafka默认分区分配策略1、1 consumer 订阅 1 topic ( 7 partition )按照Kafka默认的消费逻辑设定,一个分区只能被同一个消费组(ConsumerGroup)内的一个消费者消费。假设目前某消费组内只有一个消费者C0,订阅了一个topic,这个topic包含7个分区,也就是说这个消
什么是HIVE由Facebook实现并开源的,基于Hadoop的数据仓库工具,适用于离线的批量数据计算;底层数据存储在HDFS上,Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表;提供HQL(Hive SQL)查询功能**Hive的本质:**将SQL语句转换为MapReduce任务运行,进而使用户方便的利用HQL处理和计算存储于HDFS上的结构化数据。HIVE特点优点:可扩展性,横向扩展延展性:支持自
转载 2023-07-12 20:35:37
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内表:删表删数据   (hdfs上的文件数据) 外表:删表不删数据(hdfs上的文件数据)内表 创建表时没加external,默认是内表所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在warehouse这个目录中。删除表时,元数据与数据都会被删除创建过程和数据加载过程(这两个过程可以在同一个语句中完成),在加载数据的过程中,实际数据会被移动到
转载 2023-10-23 09:07:39
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1.1 hive的简介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数据库表,并提供类SQL查询功能。其本质是将SQL转换为MapReduce/Spark的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce/Spark的任务的工具,甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce/Spark Sql的客户端
转载 2023-07-12 20:34:47
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1、 内表和外表的区别内表和外表之间是通过关键字EXTERNAL来区分。删除表时:内表:在删除时,既删除内表的元数据,也删除内表的数据外表:删除时,仅仅删除外表的元数据。CREATE [EXTERNAL] page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User',
转载 2023-07-12 11:09:20
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Hive 7、Hive 的内表、外表、分区   1、Hive的内表Hive 的内表,就是正常创建的表,在  中已经提到; 2、Hive外表创建Hive外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_n
转载 2023-09-17 09:55:00
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Hive简介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。Hive并不是一个完整的数据库, Hadoop以及HDFS的设计本身约束和局限性地限制了Hive所能胜任的工作。其中最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新、插入或者删除操作。同时hive用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导人到文件中。因为Hadoop是一个面向批处理的系统,而MapRed
转载 2023-10-30 18:45:15
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# Hive外表简介与使用 Hive是一个用于大数据处理的SQL查询工具,基于Hadoop开发。Hive提供了一个方便的方式来处理存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的大规模数据。因此,“外表”成为了Hive中一个重要的概念。本文将介绍Hive外表的定义、用途、创建方式及其使用示例,并展示相应的代码。 ## 什么是Hive外表Hive外表(External Table)是一种在
原创 2024-09-19 07:51:43
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一、Hive的基本概念 (安装的是Apache hive 1.2.1)     1、hive简介                  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数据库表, 并提供类 SQL 查询功能, h
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos《hive学习笔记》系列导航基本数据类型复杂数据类型内部表和外部表分区表分桶HiveQL基础内置函数Sqoop基础UDF用户自定义聚合函数(UDAF)UDTF本篇概览本文是《hive学习笔记》系列的第三篇,要学习的是各种类型的表及其特点,主要内容如下:建库内
Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别,所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。基本原则:1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段select ... from Ajoin Bon A.key = B.
转载 2024-08-06 18:14:58
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Doris总结-Join1.Broadcast Join 2.Shuffle Join 3.Colocation Join 4.Bucket Shuffle Join 5.Runtime Filter 顺序:Colocate Join -> Bucket Shuffle Join ->Broadcast Join -> Shuffle Join 目录Doris总结-Jo
# Doris外表Hive:一个高效的数据处理框架 在现代的数据处理场景中,能够快速、准确地对海量数据进行分析和处理的工具尤为重要。Doris和Hive是两款广泛使用的大数据处理工具。本文将对Doris的外表Hive进行分析,探讨它们的特性与应用场景,并提供一些示例代码,帮助读者更好地理解它们的工作原理。 ## 一、Doris与Hive的概述 ### 1.1 Doris简介 Doris是一
原创 7月前
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# Hive外表教程 ## 概述 在使用 Hive 进行数据分析时,我们经常需要在 Hive 中创建外部表。外部表可以与外部数据源进行连接,并且可以在 Hive 中使用 SQL 进行查询和数据分析。本文将针对如何在 Hive 中创建外部表进行详细说明,并提供了相关的代码示例和步骤说明。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD subgraph 创建外部表流程
原创 2023-10-06 06:43:37
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# 创建Hive外表 在大数据处理领域,Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,它提供了类似SQL的查询语言HiveQL,方便用户对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。在Hive中,我们可以创建内部表和外部表来管理数据,本文将重点介绍如何创建Hive外部表。 ## 什么是Hive外部表? Hive外部表是指在Hive中创建的表,它们与内部表不同的是,数据并不存储在Hive的数据仓
原创 2024-06-26 05:06:55
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Database DDL操作DDLData Definition Language(即数据的定义语言) create/delete/alter等操作,与关系型数据库中的DDL非常类似,几乎是一样的 官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home DDL:https://cwiki.apache.org/con
转载 2024-09-09 17:25:43
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实现“Doris Hive 外表”的步骤如下: 1. 创建外表 2. 指定外表的位置 3. 定义外表的结构 4. 加载数据到外表中 下面是每一步需要做的事情以及相应的代码: 1. 创建外表 首先,你需要使用CREATE EXTERNAL TABLE语句来创建外表外表是基于已存在的数据文件或数据源的逻辑表。这意味着外表只是对数据进行了描述,实际数据并不存储在外表中。 ```sql CRE
原创 2024-02-09 05:58:23
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# Hive与Doris的外表对比 在现代大数据处理和分析领域,Hive和Doris都扮演着重要的角色。虽然两者都有各自的优势,但在具体的使用场景中,如何选择合适的工具往往显得尤为重要。本文将对Hive与Doris的外观及其特点进行探讨,并通过代码示例以及序列图帮助读者更好理解。 ## Hive简介 Apache Hive 是一个数据仓库基础设施,可以方便地对存储在Hadoop上的数据进行读
原创 2024-09-23 04:09:49
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# 实现"Hive CSV外表"的步骤和代码解析 ## 简介 在Hive中,外部表是指基于已存在的数据,如CSV文件,构建的表。本文将向你展示如何使用Hive创建一个CSV外部表,并解释每个步骤所需的代码。 ## 流程概述 下面是实现"Hive CSV外部表"的步骤概览。我们将在接下来的部分中详细解释每个步骤。 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 创建Hi
原创 2024-02-03 05:22:47
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