hive-mysql的关系（Hive集成Mysql作为元数据） Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL，能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架，其系统目标
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2023-06-25 15:34:00
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mysql 和 hive 中几种关联（join/union） 的区别mysql1.INNER JOINJOIN2.FULL [OUTER] JOIN3.LEFT [OUTER] JOINRIGHT [OUTER] JOINUNION 与 UNION ALLhivehive里面使用join时注意：inner join（内连接）（把符合两边连接条件的数据查询出来）left join（左连接，等同于
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2023-07-12 22:08:22
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SQL、MySQL与HiveSQL的使用区别1 查询结果前10条数据2 返回是周几的函数3 查看表结构数量4 获取当前时间5 从数据库定位到某张表6 分号字符；7 IS [NOT] NULL8 Hive不支持将数据插入现有的表或分区中,仅支持重写或覆盖：insert、update、delete9 HiveSQL不支持等值连接以及相应的多表连接10 判断表是否存在，如果存在删除的方法不同11 创建
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2023-09-20 06:06:31
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1、Hive简介Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用戶查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer
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2024-03-11 10:28:53
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有Mysql数据库的情况下为什么要用Hive？最近接到公司的一个需求，要求使用Hive做数据查询。当时第一反应就是What？Hive是什么鬼？一脸懵逼状。（请原谅一个刚开始实习的Java实习生见识短浅）然后发现了hive的一些问题。下面简单介绍一下Hive。网上对于hive与mysql的区别的文章也不是很多。so只能问问公司大牛们，看看他们是怎样理解的。由于 Hive 采用了 SQL 的查询语言
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2023-07-14 11:36:25
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一、HIVE与mysql的关系 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL，能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架，其系统目标与 Pig 有相似之处，但它有一些Pig目前还不支
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2023-10-30 15:27:13
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HDFS 的 java接口Hadoop是使用java编写的，通过JAVA API可以调用所有Hadoop文件系统的交互操作。例如，文件系统的命令解释器就是一个java应用，它使用JAVA 的FileSystem类来提供文件系统操作。其它一些文件系统接口与HDFS一起使用，因为Hadoop中其它一些文件系统一般都有访问基本文件系统的工具，但它们大多数都能用于任何Hadoop文件系统。H
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2023-07-14 10:50:00
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一、前言最近在使用Sqoop+Jenkins实现mysql与hive数据库数据互传。主要是用sqoop的import命令把mysql数据导入hive，以及使用export命令把hive数据导出到mysql。Jenkins起定时作用，定时执行sh脚本，每天同步一次； Jenkins还起到了让sh脚本按顺序执行的功能，确保上一个脚本执行完毕后再开始执行下一个脚本。相关笔记记录如下。感觉Sqoop与ke
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2024-03-11 17:46:59
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一、Hive到底是什么 数据依然是存储在HDFS中，由HDFS负责管理数据冗余与一致性。Hive只是在此基础上构建了一个表，在进行数据查询时，Hive引擎将SQL语句转化为下层的mr作业，然后在mr的基础上进行计算，计算完成，最后返回结果。 &n
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2023-09-13 10:11:11
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1、Hive和Hbase的区别①Hive是萨其拉语言，通过数据库的方式来操作hdfs文件系统，为了简化编程，底层计算方式为mapreduce。②Hive是面向行存储的数据库。③Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。④Hbese为查询而生的，它通过组织起节点内所有机器的内存，提供一个超大的内存Hash表。⑤Hbese不是关系型数据库，而是一个在
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2024-07-05 21:05:20
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Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存
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2024-07-31 18:12:12
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文章目录Hive SQL题库(初级)第一章 环境准备1.1 建表语句1.2 数据准备1.3 插入数据第二章 简单查询2.1 查找特定条件2.1.1 查询姓名中带“冰”的学生名单2.1.2 查询姓“王”老师的个数2.1.3 检索课程编号为“04”且分数小于60的学生的课程信息，结果按分数降序排列2.1.4 查询数学成绩不及格的学生和其对应的成绩，按照学号升序排序第三章 汇总分析3.1 汇总分析3.
# Hive 关系包含：探秘数据仓库中的亲密关系
## 一、引言
随着大数据的兴起，数据仓库的应用越来越广泛。Apache Hive正是为了处理和分析大规模数据而设计的一个工具。Hive不仅能存储海量数据，还具备丰富的查询能力，而关系包含则是Hive中一种非常重要的逻辑关系。本文将详细探讨Hive中的关系包含，配合代码示例，帮助读者更好地理解和使用这一概念。
## 二、Hive与关系包含的基
hive mr关系
在大数据处理领域，Hive和MapReduce的关系是理解分布式数据处理的关键。本篇博文将详细阐述如何解决“Hive与MapReduce的关系”问题，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比与进阶指南，帮助读者更加深入地了解这一主题。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[安装Hadoop]
A --> C[
在大数据处理领域，Apache Hive 和 Presto 是两个非常重要的工具。Hive 提供了基于 SQL 的数据查询和管理功能，特别适用于大数据存储（如 Hadoop HDFS），而 Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎，能够查询多种数据存储，包括 Hive。因此，理解它们之间的关系，有助于更好地利用这两者的优势，从而提高数据处理效率。
### 四象限图展示 Hive 和 Pres
# 如何实现 Hudi 与 Hive 的关系
在现代数据处理中，Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）和 Apache Hive 是两种常用的技术。Hudi 主要用于高频次的数据更新和管理，而 Hive 主要用于大规模数据查询和分析。当我们需要将 Hudi 存储的数据与 Hive 进行集成时，了解如何构建它们之间的关系是非常重要的
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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安装
mysql 检查是否安装
mysql
： rpm -qa |grep mysql 删除已经安装的
mysql
： rpm -e mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64 报错：因为
mysql
有相关依赖，并不能直接删除
rpm -e --nodeps mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64 成功：使用
--
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2024-08-27 00:18:01
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一、前言Hive 是什么？ 与 HBase有什么不同 ？ 为什么安装Hive 需要 安装MySQL?二、 需要 解决的问题如下1. Hive 是什么？Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台, Hive可以看成是从SQL到Map-Reduce的 映射器 。 它的框架图如下： 来张更清晰的图： 2. 与 HBase有什么不同HBase是数据库（处理实时数据
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2023-07-13 21:41:26
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hadoop前生今世hadoop最初由yahoo和google共同提出。 他们想对自己的搜索数据进行理解，从而产生更多的商业价值和决策。分布式容错性 如果一个节点产生错误或者退出计算，hadoop会把该节点任务分配给其他节点并继续运行。实时性生态系统最关键的有以下两个 - HDFS - MapReduce此外，hadoop最常用的组件如下图： 其中 hbase：列存储Sqoop：负责数据
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2023-09-03 12:35:50
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