由于spark本身是不支持jdbc写入hive的，我们这里通过byzer做了实现，byzer自带了HiveJdbcDialect，有了这个功能后，我们通过save是可以正常创建表结构的，然后就拷贝hdfs数据，并通过原生的hive load data关联hdfs文件数据。需要注意的是，直接通过spark jdbc写hive会报如下错误：java.sql.SQLFeatureNotSupported
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2023-12-24 14:19:46
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=>:scala中表示匿名函数line=>line.size：表示以=>操作符左边的部分作为输入，对其执行一个函数，并以=>操作符合右边代码执行结果为输出。此处表示以line为输入，line.size执行结果作为输出。 string=>int:将string对象映射为int。count：返回RDD中记录数目RDD缓存策略Spark最强大的功能之一就是把数据缓存在集群
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2024-04-09 22:07:04
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# Spark配置Hive2的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark与Apache Hive的结合利用了两者的优势，提供了强大的数据处理能力。如果你刚入行，可能会对如何配置Spark以使用Hive 2感到困惑。本文将分步骤详细介绍整个流程。
## 整体流程
我们将分几个步骤来完成Spark配置Hive2的工作。下面是步骤的简要表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-18 05:09:08
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# Hive2与Hive3的语法差异
Apache Hive是一个用于数据仓库的软件框架，能够在Hadoop上进行数据的查询和分析。随着Hive的发展，Hive2和Hive3在语法和功能上都有所不同。本文将介绍Hive2和Hive3的语法差异，并提供代码示例来说明这些差异。
## 1. 大数据存储的背景
在大数据时代，企业积累了海量的数据，这些数据往往以结构化和非结构化的形式存在。为了方便地
原创
2024-09-16 03:51:24
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# Hive2与Hive3 SQL语法差异分析
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，主要用于进行大规模数据的提取、转换和加载（ETL）操作。随着版本的发展，从 Hive2 到 Hive3 的迁移也带来了许多变化，特别是在 SQL 语法方面。本文将探讨 Hive2 和 Hive3 在 SQL 语法上的主要差异，并通过代码示例进行说明。
## 一、Hive3 的引入与基本概念
原创
2024-08-03 09:56:05
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# 使用Hive3 Spark3的流程
本文将教会你如何使用Hive3 Spark3进行数据处理和分析。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[创建Hive表]
B --> C[导入数据]
C --> D[执行HiveQL语句]
D --> E[使用Spark进行数据处理]
E --> F[保
原创
2023-12-01 05:33:56
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Hive3 安装(含Hive on Spark)准备工作JDK 8 安装参考《Oracle JDK 安装》笔记内容ZooKeeper 安装参考《Zookeeper 集群配置》笔记内容，仅Hadoop3 HA 会用到Hadoop 3 安装参考《Hadoop3 集群配置》，《Hadoop3 HA 安装配置》笔记内容MySQL 5.6 安装参考《Ubuntu14.04 安装MySQL5.6》笔记内容Hi
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2023-09-13 15:26:24
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1. 变量定义与初始化package com.lineshen.chapter2
object variable {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val age: Int = 10
val sal: Double = 10.9
val name: String = "lienshen"
val isPass
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。当然，诸如SparkSQL和Presto有着他们非常合适的应用场景
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2024-02-04 21:41:55
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在hive中有metaServer与hiveServer2两种服务，看了好多文章说这两个的区别，文章内容有对有错，不够全面，故在这里好好总结一下。首先，下面这个hive构架图，我们一定不陌生，它反应出hive有哪些组件结构当然下面的图是hadoop1的部分，现在JobTracker是Yarn了
上面的部分是访问Hive的三个入口，1：直接Cli
2: 通过JDBC
3： webUI当我们要连接Hi
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2024-05-21 06:50:23
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## Hive2 和 Hive3 的区别
在大数据领域中，Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了类似于 SQL 查询语言的 HiveQL 来处理大规模数据。Hive2 和 Hive3 是 Hive 的不同版本，它们之间有一些明显的区别。
### 1. Hive2 和 Hive3 的版本差异
- Hive2 是 Apache Hive 的第二个主要版本，它于2016年发布
原创
2024-06-01 05:02:50
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# 从 Spark2 到 Spark3 的迁移指南
在数据处理和大数据分析领域，Apache Spark 是一款广泛使用的框架。随着 Spark 的版本更新，许多用户需要将他们的应用程序从 Spark2 升级到 Spark3。本文将详细介绍这一过程，帮助你顺利完成迁移。
## 迁移流程概述
下面的表格展示了从 Spark2 迁移到 Spark3 的步骤：
| 步骤 | 描述
假定我们需要计算大文本中每一行的长度，并且报告每个长度的行数。在HadoopMapReduce中，我们首先使用一个Mapper，生成为以行的长度作为key，1作为value的键值对。
public class LineLengthMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
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2023-10-03 19:55:40
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最近公司有一个项目，需要把原来的系统从 MSSQL 升迁到阿里云RDS(MySQL)上面。为便于测试，所以需要把原来系统的所有数据表以及测试数据转换到 MySQL 上面。在百度上找了很多方法，有通过微软 DTS 的，也有使用 mss2sql 工具进行转换的。使用 DTS 需要预先创建好数据表，否则新迁移的数据库是没有主键的。而 mss2sql 工具可以解决以上问题，但转换速度非常慢！我需要转换 3
一 概述spark sql是结构化数据处理模块，可以通过SQL语句和Dataset API进行结构化数据处理。1.1 SQLspark sql一个用途就是sql查询，也可以读取已经存在的hive仓库的数据。程序中运行sql语句，将会返回Dataset/DataFrame数据结构。你也可以通过使用spark-sql命令行或jdbc/odbc服务进行sql操作。1.2 Datasets和DataFra
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2024-06-24 07:30:51
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# 在线MySQL语法转换工具开发指南
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要将MySQL语法进行转换的需求。为了方便开发者进行语法转换操作，我们可以开发一款在线MySQL语法转换工具。本文将指导一位刚入行的开发者如何实现这个工具。
## 实现流程
下面是实现在线MySQL语法转换工具的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 搭建基本的Web应用框架 |
原创
2023-10-28 06:39:11
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# 实现hive2和hive3的步骤
## 整体流程
首先，我们需要下载并安装Hadoop和Hive。然后，我们需要对Hive进行配置，并启动Hive Server。接下来，我们需要创建Hive数据库和表。最后，我们可以使用Hive进行数据查询和操作。
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 下载并安装Hadoop和Hive |
原创
2023-12-03 05:56:31
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概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
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2023-11-27 04:41:57
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Hive 总结 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数据库表，并提供类SQL查询功能。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用mapreduce开发效率更高，里哟摩纳哥HDFS作为储存系统，利用mapreduce作为运算的一个工具。Hive使用内存数据库derby占用内存小，但是数据存在内存不稳定。Hive 2.0 是从hive 1
# 实现"spark3编译支持hive3"的步骤
## 流程概述
为了实现"spark3编译支持hive3"，需要按照以下步骤进行操作。首先需要下载Spark源代码，然后修改编译配置文件，接着编译Spark源代码，并将生成的jar包添加到Hive的lib目录下。最后，重新启动Hive服务，即可完成编译支持。
## 操作步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下
原创
2024-05-11 07:19:54
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