Hive的基本介绍（1）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，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。（2）Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库
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2023-09-01 14:29:32
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在 EMR 中使用 ES-HadoopES-Hadoop 是 Elasticsearch(ES) 推出的专门用于对接 Hadoop 生态的工具，使得用户可以使用 Mapreduce(MR)、Spark、Hive 等工具处理 ES 上的数据（ES-Hadoop 还包含另外一部分：将 ES 的索引 snapshot 到 HDFS，对于该内容本文暂不讨论）。众所周知，Hadoop 生态的长处是处理大规模
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2024-02-22 19:27:02
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PIE-SDK 二次开发PIE-SDK是一套PIE的可重用的通用的二次开发组件集，基于PIE-SDK我们可以进行组件式和插件式的二次开发，下面我将分别介绍如何使用PIE-SDK进行组件式和插件式的二次开发注：需要安装好vs2015以及PIE-SDK组件式二次开发为支持组件式二次开发，PIE-SDE为我们提供了MapControl、TOCControl、PageLayoutControl三个控件使用
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2024-09-24 11:28:17
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Hive介绍Hadoop开发存在的问题只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存 在语言门槛。 需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发。Hive概述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，并提供完整的sql查询功能，可以将 sql语句转换为 MapReduce任 务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQ
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2023-07-13 16:35:38
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虚拟化为Hadoop注入了前所未有的活力，从IT生产管理的角度，表现为以下几点：·Hadoop和其他消耗不同类型资源的应用一起部署共享数据中心可以提高总体资源利用率；·灵活的虚拟机操作使得用户可以动态的根据数据中心资源创建、扩展自己的Hadoop集群，也可以缩小当前集群、释放资源支持其他应用如果需要；·通过与虚拟化架构提供的HA、FT集成，避免了传统Hadoop集群中的单点失败，再加之Hadoop
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2023-10-26 17:18:18
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一、Hive简介1.1、什么是Hive（1）Hive是Facebook实现并开源。（2）Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。（3）Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（Hive SQL）查询功能。（4）Hive底层数据存储在HDFS上。（5）Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行，使不熟悉MapReduce的用户很方便地利用HQL处理和计算HD
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2023-11-23 17:34:45
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相信做大数据开发的朋友对hive和HBase一定不会陌生。HBASEHive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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。HBase是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。单个的从字面意思上或许很难看出二者的区别，别急，下面我们就对二者做个详细的介绍。两者的特点Hi
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2023-07-20 15:05:04
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Hadoop是一个分布式计算的开源框架，包含三大核心组件：HDFS（Hadoop Distributed System分布式文件系统）、HIVE（数据仓库工具）、HBASEHDFSHDFS是Hadoop生态圈最基础的存储引擎，请注意HDFS的设计主要为大文件存储，为高吞吐量的读取和写入服务，HDFS不适合存储小文件，也不支持大量的随机读写。Hive专门处理存储在HDFS数据仓库工具，通过Hive可
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2023-08-16 06:28:07
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目录标题1、Hadoop是什么2、Hadoop发展历史3、Hadoop优势4、Hadoop组成4.1 HDFS4.2 YARN4.3 MapReduce架构概述4.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系5、大数据技术生态系统6、推荐系统的框架图 1、Hadoop是什么1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析
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2023-07-12 11:15:50
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目录一、概述1）Impala优点2）Impala缺点二、Impala架构1）Impala组件组成1、Client2、Impalad3、Statestore4、Catalog5、数据存储服务2）Impalad服务的三种角色3）Impala运行原理1、启动服务时执行的操作2、查询SQL的运行流程3、数据计算流程三、Impala环境部署（CDH集成）1）添加服务2）自定义角色分配3）审核更改4）安装完成
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2023-05-29 10:29:22
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初始Hadoop google的三篇论文(GFS,MapReduce,BigTable)很快促进了hadoop的面世，hadoop实际上起源于Nutch项目，于2006年2月正式启动，2008年开始hadoop正式火起来了。 Apache Hadoop和Hadoop 生态系统Common：一系列组件和接口，用于分布式文件系统和通用I/O Avro : 一种序列化系统，用于支持高效，
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2023-07-12 11:15:11
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一、Hive基本概念1、概念
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 HQL转化成MapReduce （1）Hive处理的数据存储在HDFS（2）Hive分析数据底层的实
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2023-08-30 19:26:13
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的平台，实现在多台计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。hadoop框架最核心的部分是hdfs和mapreduce。hdfs提供了海量数据的存储，mapreduce提供了对数据的计算。hadoop处理海量数据，需要hbase做数据库，hbase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，但是不支持sql语句，所以操作和计算数据非常不方便，于是整
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2023-05-23 10:18:18
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前言文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/bin392328206/six-finger种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在叨絮hadoop 完成之后，就是hive了。。今天我们就来看看hive小六六学大数据之 Hadoop(一)小六六学大数据之 Hadoop(二)什么是 HiveHive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计
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2023-09-08 19:09:54
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文章目录1 Apache Hive概述1.1 为什么使用Hive：1.2 Hive和hadoop的关系2 如何实现Hive功能3 Apache Hive架构、组件4 Apache Hive数据模型4.1 Data Model4.2 Databases 数据库4.3 Tables 表4.4 Partitions 分区4.5 Buckets 分桶4.6 Hive和Mysql比较5 Hive安装部署5
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2024-06-04 08:52:03
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Hadoop集群搭建之Hive安装1. 准备工作准备好已经安装了Hadoop的集群服务器之后，需要在其中一台中安装MySQL数据库，安装可以参考CentOS7安装MySQL5.7这篇文章。下载Hive的安装包并上传至其中一台服务器中，下载地址2. Hive本地安装1. 安装目录规划统一安装路径：/opt/modules
统一软件存放路径：/opt/software2. 上传压缩包1. 将压缩包上传
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2023-09-08 20:32:19
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文章目录1 hive基本概念1.1 hive优缺点1.2 hive架构原理1.3 hive和数据库比较2 hive安装2.1 hive安装2.2 MySQL安装2.3 hive元数据配置到MySQL2.4 hive的访问总结 1 hive基本概念hive是一个基于hadoop的数据仓库工具，将结构化数据映射为一张表，提供类SQL查询功能。这里可以理解为它架构在Hadoop之上,可以将类sql语句
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2023-09-08 12:57:04
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一、背景 公司有些比如使用算法训练的模型数据等需要快速的检索性能，最终选择使用ES来存储，然后使用别名来区分每一批次的最新数据，对外（web接口）只需暴露别名即可。二、常规实现ES数据全量数据摄入（Overwrite模式） 覆盖方式或许是公司最常用的方式，每天T+1或者T+0去更新数据，然后切换索引和别名，以下是具体的实现方式。 1）使用Hadoop导入add jar /xxx/scripts/j
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2023-08-21 09:52:28
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**一、Hive介绍Hive官网：https://hive.apache.org/1.1 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，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步
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2023-08-18 21:12:13
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大数据四个特点 ：4VVolume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（低价值密度）Hadoop是一种分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和分析计算的问题。广义上说Hadoop是指包含其本身和其它组件（如HDFS）的一个Hadoop生态圈一、Hadoop的概念1.Hadoop思想来源谷歌大数据三大论文2.Hadoop优势（4高）高可靠性：Hadoop底层维护
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2023-07-12 11:16:30
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