# Hive数据加工面试
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，用于存储和查询大规模数据集。在进行Hive数据加工面试时，有几个重要的概念和技术需要掌握，包括HiveQL查询语言、分区表、外部表等。本文将介绍这些内容，并附上相应的代码示例。
## HiveQL查询语言
HiveQL是Hive的查询语言，类似于SQL，用于查询和操作存储在Hive中的数据。下面是一个简单的示例，查询
原创
2024-02-18 05:36:26
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进入DATE时代，大数据技术成为互联网发展的核心要素之一。与此同时大数据开发工程师的薪资也成为行业内高薪的代表。想从事大数据开发需要掌握多种核心技术：Hadoop、Hive、Storm、Spark、Scala等等。而且这些技术知识点已经成为大数据工程师进入职场时面试中必备的考点。这里主要和大家分享一下数据仓库工具hive相关的面试题！Hive 的 join 有几种方式，怎么实现 join 的？答：
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2023-08-19 19:04:04
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# Python与Hive数据加工的初探
在大数据时代，数据的采集、处理和分析在各个行业中愈发重要。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库，可以有效地处理海量数据。而Python以其灵活的语法和强大的数据处理库，成为了数据分析和处理中的重要工具。本文将介绍如何使用Python与Hive进行数据加工，并提供相应的代码示例。
## 一、Hive简介
Hive是一个数据仓库基础设施，允许用户通
大数据技术之Hive一、Hive基本概念二、Hive 基本Shell操作三、Hive 初次启动ERROR解决 一、Hive基本概念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
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2023-12-31 21:50:12
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计算机内部数据加工处理和传送的形式是“二进制”。采用二进制的原因：1、技术实现简单；2、二进制运算规则少，计算机运算器的结构可大大简化，数据的传输和处理不容易出错；3、适合逻辑运算；4、易于进行转换；5、二进制数据的抗干扰能力强，可靠性高。本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。计算机内部数据加工处理和传送的形式是“二进制”。二进制(binary)是在数学和数字电路中指以2为基数
开发前的声明udf开发是在数据分析的时候如果内置的函数解析不了的情况下去做的开发，比方说你只想拆分一个字段，拼接一个字段之类的，就不要去搞udf了，这种基本的需求自带函数完全支持，具体参数可参考文档：http://spark.apache.org/docs/latest/api/sql/search.html?q=cast里面列举了所有函数的介绍和使用，推荐优先使用官方推出的，因为自己写的udf如
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2023-12-04 17:47:29
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## Hive数据加工流程详解
在大数据处理领域，Hive是一个非常重要的工具，它是基于Hadoop的数据仓库工具，可以进行大规模数据的存储和查询。在实际应用中，我们经常需要对原始数据进行加工处理，以便进行进一步的分析和挖掘。本文将介绍Hive数据加工流程，并给出相应的代码示例。
### Hive数据加工流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据采集) -->
原创
2024-02-21 06:13:30
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提前准备mysql数据DROP TABLE IF EXISTS `sqooptest`;
CREATE TABLE `sqooptest` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB
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2024-07-23 21:20:45
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文章目录1、认识数据：u.data2、创建udata表，加载数据3、Hive执行顺序4、需求：得到某一个用户具体的评论时间。5、需求： 用户购买的商品数量大于100的有哪些用户？方式一：方式二：引入 with关键字 ① Hive 数据管理、内外表、安装模式操作② Hive：用SQL对数据进行操作，导入数据、清洗脏数据、统计数据订单③ Hive：多种方式建表，需求操作④ Hive：分区原因、创建分
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2024-08-16 10:21:14
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Hive是基于Hadoop平台的数仓工具，具有海量数据存储、水平可扩展、离线批量处理的优点，解决了传统关系型数仓不能支持海量数据存储、水平可扩展性差等问题，但是由于Hive数据存储和数据处理是依赖于HDFS和MapReduce，因此在Hive进行数据离线批量处理时，需将查询语言先转换成MR任务，由MR批量处理返回结果，所以Hive没法满足数据实时查询分析的需求。Hive是由FaceBook研发并开
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2023-11-02 01:09:42
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HiveHadoop在分布式数据处理中遇到的问题MR开发调试复杂，不适合要求快速得出结果的场景。 Hadoop由Java开发，对JAVA支持最好，对其他语言的使用者不够友好。 需要对Hadoop底层具有一定的了解，并且熟悉API才能开发出优秀的MR程序。概述Hive是一个建立在Hadoop基础之上的数据仓库工具，以HiveQL（类SQL）的操作方式让我们能够轻松的实现分布式的海量离线数据处理。而不
## 教你如何实现“Hive 多行加工为 JSON”
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[创建临时表]
B --> C[将多行数据合并成一个JSON字符串]
C --> D[导出JSON文件]
```
### 关系图
```mermaid
erDiagram
USER ||--o| POST : has
原创
2024-03-05 06:36:07
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# 实现“hive 标签加工 cliek houese”流程
## 1. 整体流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| SALES : places
SALES ||--o| PRODUCT : contains
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个Hive表，
原创
2024-03-31 03:31:07
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# 如何实现大数据hive面试
## 一、流程
以下是实现大数据hive面试的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Hive |
| 2 | 启动Hive服务 |
| 3 | 创建数据库 |
| 4 | 创建表 |
| 5 | 加载数据 |
| 6 | 执行查询 |
## 二、代码实现
### 1. 安装Hive
首先，你需要安装Hive。
原创
2024-03-21 07:03:10
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一.题目1.题目描述给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中 每个字母表示一种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行，并且 每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。在任何一个单位时间，CPU 可以完成一个任务，或者 处于待命状态。然而，两个 相同种类 的任务 之间 必须有长度为整数 n 的冷却时间，因此 至少有连续 n 个单位时间内 CPU
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2024-09-11 20:39:22
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# 实现Flink消费Kafka插入Hive加工数据
## 流程概述
首先，我们需要搭建一个Flink作业，该作业用于消费Kafka中的数据，并将处理后的结果插入到Hive中。整个流程可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 创建Flink消费Kafka数据的作业 |
| 步骤二 | 实现数据加工逻辑 |
| 步骤三 | 将加工后的数
原创
2024-04-05 05:41:16
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目录数据清洗
重复数据的处理缺失数据的处理错误数据的处理数据加工 数据准备好之后，接下来要进行的就是数据处理。为什么要进行数据处理，因为准备好的数据可能具有如下的缺陷， 还不能够对这些数据直接进行数据分析： 1、有重复数据 2、某些数据有缺失 3、某些数据有逻辑错误（比如，本来因该是布尔值，但是收集上来的确实数值型的，明显不符合我们的事先预定）
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2023-07-24 16:55:53
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# Hive全量拉链表加工流程
## 概述
Hive全量拉链表加工是一种常见的数据处理方式，用于处理维度表的变动。通过拉链表的方式，可以追溯维度表每个记录在不同时点的状态。
在本文中，我们将介绍Hive全量拉链表加工的流程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
## 流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 创建目标表 | 创建一个新的目标表，用于存储加工后的拉链表
原创
2023-08-03 16:33:28
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大数据面试之Hive1.Hive1.1 Hive的架构模型？1.2 Hive配置、启动和访问？1.3 hive中存放的是什么？1.5 Hive建表语句1.6 Hive内部表，外部表的区别1.7 Hive如何导入数据？1.8 Hive如何导出数据？1.9 Hive的数据倾斜1.10 Hive分区、分桶如何实现？优缺点1.11 请说明hive中Sort By、Order By、Cluster By，
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2024-01-22 21:48:47
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文章目录倾斜现象产生场景join阶段产生原因解决方案开启负载均衡小表join大表，某个key过大表中作为关联条件的字段值为0或空值的较多表中作为关联条件的字段重复值过多表不同数据类型关联产生数据倾斜count distinct 大量相同特殊值数据量过大倾斜现象
原创
2022-01-12 11:00:22
273阅读
