一、什么是动态分区静态分区与动态分区的主要区别：
①：静态分区是手动指定，而动态分区是在插入数据时有查询语句决定。
②： 静态分区一次只能导入一个分区的分区的数据，动态分区可以在执行SQL时将所有分区的数据全部导入二、 为什么使用动态分区从业务层面：
①：当我们在业务中频繁的对某一个字段分区聚合时，就会将该字段作为分区字段来设置分区，
②： 在分布式计算框架中减少数
Hive1.hive简介:
hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,它可以将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供hive SQL查询功能;hive的本质是将hive SQL转化为MapReduce程序;使用hive来完成离线数据分析,比直接使用MapReduce开发效率高
2.hive与hadoop的关系:
hive利用HDFS存储结构化数据(利用mysql存储元数据)，利用MapR
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2023-09-04 12:13:37
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一、HadoopHadoop是有Apache基金会所开发的分布式系统处理架构，是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop框架最核心的设计就是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce为海量的数据提供了计算。对外部客户机而言，HDFS就像
什么是ETL：即extract：提取transform：转换load：加载ETL其实是数据清洗后的数据 什么是数据中台：从抽取数据开始，到最终用户看到，这一系列过程都是数据中台；指的是一套数据应用和工具，包括分布式ETL、数据资产管理、数据标签管理、数据沙箱、自助分析平台、元数据管理、数据质量管理等等，底层则已现有的数仓、大数据平台等为数据源，为企业提供数据资产管理的能力，并持续挖掘数据
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2023-07-11 22:42:02
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云原生大数据组件研究（Hive+Hadoop）前言网上的找的文档大多残缺不靠谱，所以我整理了一份安装最新版本的hive4..0.0+hadoop3.3.4的学习环境，可以提供大家安装一个完整的hive+hadoop的环境供学习。由于在公司担任大数据的培训工作后续还会更新一些基础的文章,希望能帮助到大家。
一、安装Hadoop3.3.4
前置：集群规划机器信息Hostnamek8s-master
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2023-08-16 21:22:02
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今天在开发过程中发现老师给的一个spark实验中大量用到了hive，甚至不用spark也可以完成，于是我就对这两个东西之间的关系去查了一些资料，在这里汇总下大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨
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2023-07-14 19:57:53
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hadoop、hive、hbase的区别最近开始自学大数据，肯定免不了hadoop、hive、hbase这些东西。此处把自己对这3个的理解记录一下：1、hadoop：它是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用2、hive：通俗的说是一个数据仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似sql语句的
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2023-08-16 18:29:20
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HIVE和HBASE区别 1. 两者分别是什么？Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Ke
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2023-08-22 09:09:55
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第十二章 Hive一、示例①声明一个表，三列:year,temperature,quality create table records (year string, temperature int,quality int) row format delimited #HiveQL所特有，声明每一行是由制表符分隔的文本，按此格式读取数据 fields terminated by ‘\t’ ②
一、hive相关知识复习复习一下hadoop的数据仓库hive，它的元数据存储在第三方数据库中，实际数据存储在hadoop的hdfs上，所以hive不能脱离hadoop与第三方数据库单独存在，我们前面已经安装好了hadoop2.7.3版本，只要安装一个第三方数据库即可满足hive安装的依赖环境，这里我选择安装的是mysql5.5.46，hive选择安装的是1.2.1版本。hive将结构化的数据文件
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2023-08-06 23:28:18
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Hive基础知识回顾1、Hive与Hadoop的关系
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（所以Hive的logo跟大象和黄蜂有关），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。
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2023-08-30 11:15:42
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# Hive 与 Hadoop 版本
## 背景介绍
Hive 是一个构建在 Apache Hadoop 之上的数据仓库工具，它提供了类似于 SQL 的查询语言 HiveQL 来进行数据分析，同时能够将查询转换为 MapReduce 任务在 Hadoop 集群上执行。Hive 使用元数据来描述数据结构和数据存储位置，使得用户可以轻松地查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据。
Hado
Hive与Hadoop版本
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于提供数据查询和分析的高级接口。它允许用户使用类似于SQL的查询语言(HiveQL)来处理存储在Hadoop集群中的大规模数据集。在Hive与Hadoop的集成中，版本的兼容性是非常重要的。
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它提供了可靠性、可扩展性和容错性，适用于处理大规模数据集。Hive是在Hadoop之
1. Flink的引入这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的
# Hadoop与Hive版本关系探讨
在大数据处理生态系统中，Hadoop与Hive是两个不可或缺的工具。Hadoop负责大规模数据存储与处理，而Hive则作为一个基于Hadoop的数仓工具，用于数据查询和分析。理解它们之间的版本关系，有助于开发者更好地配置与使用这两个工具。本文将详细探讨Hadoop和Hive的版本关系，并通过代码示例与图示帮助理解。
## Hadoop与Hive的基本概
# 理解Spark与Hadoop的版本关系
## 概述
在大数据技术栈中，Apache Spark和Apache Hadoop都是非常重要的组件。了解它们之间的版本关系，有助于我们在开发过程中选择合适的版本，确保它们能够协调工作。在这篇文章中，我将带你一步步理解如何确定Spark与Hadoop的版本兼容性，同时用代码示例和图表帮助你更好地理解这个过程。
## 流程概述
下面是我们在查看Spar
CDH（Cloudera's Distribution for Hadoop）是由Cloudera提供的一套基于Hadoop的开源分布式计算框架。Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算平台，它具有高可靠性、高扩展性和高效性等特点。在使用CDH时，选择合适的CDH版本与Hadoop版本是非常重要的。
CDH与Hadoop版本的关系可以通过以下的关系图来表示：
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谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。或许我们可以这样说，Hadoop是大数据的启蒙，借助Hadoop让企业步入了大数据时代。而最近几年，Spark的风头似乎超越了Hadoop。而且网上有一种声音就是Spark将会取代Hadoop成为大数据的统治者，事实上是这样么？且听笔者娓娓道来。其实，Hadoop与Spark不存在冲突，因为Spark是运行于Hadoo
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2023-07-20 17:36:53
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我们了解了数据仓库的基础知识，大概对数据仓库有了一个基本认识。接下来，我们来更进一步的了解数据仓库。就像我们学习数据库时学习mysql一样，我们学习学习数据仓库的HIVE.HIVE了解hive之前，我们其实需要学习下hadoop。不然你不知道hive是干啥的。HadoopHadoop实现了一个分布式文件系统,其中一个组件是HDFS(hadoop Distributed File System).
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2023-07-13 16:56:36
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Zookeeper/Hbase/Hadoop三者之间的关系，在此我把三者之间的关系画在一张图上希望能表达的清楚一些。Zookeeper用来同步Hbase服务状态、监控集群防止单点失效HDFS是Hadoop中最核心的一部分,用来对Hbase的数据进行存储1、Zookeeper客户端与服务端的大致结构 服务端 Zookeeper还是属于一个C
