1，开启FetchTask 一个简单的查询语句，是指一个没有函数、排序等功能的语句，当开启一个Fetch Task功能，就执行一个简单的查询语句不会生成MapRreduce作业，而是直接使用FetchTask，从hdfs文件系统中进行查询输出数据，从而提高效率。设置的方式：Hive.fetch.task.conversion 默认为minimal
修改配置文件hive-site.xml
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简介DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式，目前已开源，代码托管在github。DataX安装部署及小试1.下载压缩包：下载页面地址：https://github.com/alibaba/D
在hive的日常使用中，经常需要将hive表中的数据导出来，虽然hive提供了多种导出方式，但是面对不同的数据量、不同的需求，如果随意就使用某种导出方式，可能会导致导出时间过长，导出的结果不满足需求，甚至造成集群资源不必要的浪费。因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理，并给出每种导出方式的使用场景，便于指导操作者能够选取最佳的导出方式。利用insert overwrite的方
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2023-05-25 11:36:50
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# Hive 查询结果数据批量下载教程
## 1. 流程概述
在Hive中查询到结果数据后，我们可以通过以下步骤将数据批量下载下来：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 执行Hive查询语句 |
| 2. | 将查询结果保存到本地文件系统 |
| 3. | 下载保存的结果文件 |
下面我们将详细介绍每一步的操作及所需代码。
## 2. 执行H
原创
2023-07-20 17:15:16
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背景：后台有小伙伴问我，做数据分析的时候，经常会用到hive -e "sql" > result.csv，然后将结果导入到excel中，可是使用hive -e导出后默认的分隔符是\t，excel无法识别，所以需要将\t 转成（逗号） 该如何让做呢？
方案一：使用linux管道符替换
hive -e "set hive.cli.print.header=true;select *
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2023-07-07 00:05:44
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Hive查询及常用查询函数
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2023-06-20 10:26:19
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说明：本文不仅提供两种方案，还详细的记录了一些相关信息。
方案一 本方案的核心是flume采集数据后，按照hive表的结构，将采集数据输送到对应的地址中，达到数据实时存储的目的，这种实时实际上是一种准实时。 假设hadoop集群已经正常启
前提：安装kylin之前，需要安装hadoop2.0、hbase、hive，并且对版本有要求http://kylin.apache.org/cn/docs/install/index.html我这边用的版本为：hadoop2.7.5hbase1.4.1hive2.3.2安装可以参考我前面的博客 kylin安装： wget http://www.apache.org/dyn/
# DRDS实时同步数据到Hive
在数据处理领域，数据同步是一个非常重要的环节，特别是当我们需要将数据从一个存储系统同步到另一个存储系统时。在本文中，我们将重点介绍如何使用DRDS实时同步数据到Hive这一操作。
## 什么是DRDS？
DRDS（Distributed Relational Database Service）是阿里云提供的一种分布式关系型数据库服务，它具有高性能、高可用性
话不多说，直接上代码
from pyhive import hivedef pyhive(hql):
conn = hive.Connection(host='HiveServer2 host', port=10000, database='ods')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(hql)
for result in cursor.fetchall(
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2023-07-20 20:41:26
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一、基本查询创建部门表：hive (default)> create table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';创建员工表：hive (default)> create table if not exists e
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2023-07-29 18:35:55
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# Hive实时查询
Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统中，以便进行查询和分析。Hive的设计目标是提供一种类似于SQL的查询语言，使得非专业人士也能够方便地进行数据处理和分析。
## Hive实时查询的挑战
Hive本身是一个基于批处理的工具，它使用MapReduce来执行查询操作。但是，随着大数据和实时分析的兴起，H
Hive简介Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以对存储在HDFS上的文件数据集进行查询和分析处理。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查询语言 HiveQL，在做查询时将HQL语句转换成MapReduce任务，在Hadoop层进行执行。主要用途：做离线数据分析，比直接用MapReduce开发效率更高。 Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，
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2023-07-13 01:13:02
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多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主，并没有给出具体的数据倾斜案例。当工作中遇到了倾斜问题，这些理论很难直接应用，导致我们面对倾斜时还是不知所措。今天我们不扯大篇理论，直接以例子来实践，排查是否出现了数据倾斜，具体是哪段代码导致的倾斜，怎么解决这段代码的倾斜。当执行过程中任务卡在 99%，大概率是出现了数据倾斜，但是通常我们的 SQL 很大，需要判断出是哪段代码导致的倾斜，才能利于我们解决
# 使用Redis存储查询结果
## 概述
在开发中，我们经常会面临需要缓存查询结果的情况，以提高查询性能。Redis是一个非常适合用来存储查询结果的缓存数据库，可以提供快速的读取速度和高效的存储能力。本文将教你如何使用Redis来存储查询结果。
## 流程
以下是使用Redis存储查询结果的流程：
```mermaid
gantt
title 使用Redis存储查询结果流程
1．背景最近研究了mysql 数据库实时转移 hive 的方案，目的是要把数据库中某些表的指定数据实时的转移到 hive 数据库中。在调研的过程中了解到Confluent平台可以很好的实现这个功能，于是开始逐步深入探究其使用方法和工作原理。2．Confluent初探Confluent 官网资料很多，本章主要对一些必要的概念或者是和本实验有关的东西进行重点讲解。2.1. Confluent Plat
技术控们，你们知道大数据查询性能谁更强吗？ 经过对 Presto 和 Hive 的性能做了大量的对比测试，最终结果表明： Presto 的平均查询性能是 Hive 的 10 倍！ 由于 Presto 的数据源具有完全解耦、高性能，以及对 ANSI SQL 的支持等特性，使得 Presto 在 ETL、实时数据计算、 Ad-Hoc 查询和实时数据流分析等多个业务场景中均能发挥重要的作用。一、实时
# 使用 Apache Flink 监控 MongoDB 实时写入并写入 Hive 的完整指南
在现代数据处理架构中，实时数据流的管理是一个重要的组成部分。Apache Flink 是一个强大的用于流处理的框架，它可以处理来自不同数据源的实时数据流。本文将教会你如何使用 Flink 监控 MongoDB 的实时写入数据，并将这些数据写入到 Hive。我们会通过详细的步骤和代码示例来实现这个过程。
找不到之前创建过的数据库，创建相同名字的数据库和表后，为什么可以查到之前的数据？内部表，外部表，分区表的区别？分桶表 为什么不能通过load 导数据 3个桶，3个hdfs文件，load 一个文件having 与where 的 区别？ having group by 联用 where 数据过滤 having 可以在聚合条件后的基础上过滤所有的离线数据处理场景都适用hive吗？ 并不是所有场景都适合，
# Java Hive保存查询结果到文件
在大数据处理中，Hive是一个非常流行的工具，用于在Hadoop上进行数据仓库和查询。Hive使用类似SQL的HiveQL查询语言，通过将查询转换为MapReduce任务来处理数据。在进行查询之后，我们可能希望将结果保存到文件中以供后续分析和处理。本文将介绍如何使用Java程序将Hive查询结果保存到文件中。
## 准备工作
在开始之前，我们需要进行
