1.应用背景:实际生产中，各种指标的报表统计，往往都会涉及到多维分析,比如，统计日活数，日会话次数，日回头访客数，日新，日用户平均访问时长，访问深度……都需要从不同维度,各种角度去分析,如果上述维度分析需求，都逐个开发计算sql（逐个去group by聚合），工作繁冗！那么，如何解决这个问题呢？2.实现过程:2.1 关键要点: 创建一个统一的目标维度分析聚合结果表，这个表应该包含所有的维
转载
2023-08-06 07:22:34
175阅读
前言下面通过对kylin构建cube流程的分析来介绍cube优化思路。 创建hive中间表kylin会在cube构建的第一步先构建一张hive的中间表，该表关联了所有的事实表和维度表，也就是一张宽表。优化点：1. hive表分区优化，在构建宽表的时候，kylin需要遍历hive表，事实表和维度表如果是分区表，那么会减少遍历时间
2. hive相关配置调整，join相关配置，mapredu
转载
2024-08-29 18:39:59
90阅读
分析查询数据筹备7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17 00:00:00,800,\N,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20 00:00:00,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22 00:00:00,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,198
转载
2024-07-22 17:32:10
37阅读
作为一个大数据工程师, 细粒度的数据分析是避免不了的事情; 通常情况下,使用2-4个维度进行数据分析能对付绝大多数数据分析的需求; 但是在面对特殊需求的时候, 对数据进行10个维度的分组分析,通常用的union all, jion等低维查询再组合的方法明显不能用了, 这个时候就是with cube的show time;例:对表temp.temp_test_v1中10个字段进行组合维度查询统计cre
转载
2024-07-10 19:14:14
117阅读
目录1 函数概述2 函数分类2.1 内置函数分类2.1.1 String Functions 字符串函数2.1.2 Date Functions 日期函数2.1.4 Collection Functions 集合函数2.1.5 Conditional Functions 条件函数2.1.6 Type Conversion Functions 类型转换函数2.1.7 Data Masking Fun
转载
2024-02-20 08:58:12
129阅读
背景数据需求，要求计算各个维度下的用户数，并将数据落在目标表中，结果需要支持任意维度的筛选。维度包括：平台(platform)，是否新用户(is_new)，年龄(age)，人生阶段(life_stage)，城市类型(city_class)，省份名称(province_name)，使用年限(use_age)，当前APP版本(app_version_final)，启动播放(start_play)。 启
转载
2023-07-12 20:30:58
203阅读
# Hive Cube 用法详解
## 引言
在大数据时代，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，它可以让开发者以类 SQL 的方式进行数据查询和分析。Hive在数据分析中使用的一个重要概念是Cube。Cube可以帮助我们实现多维数据的快速查询，特别适合用于OLAP（在线分析处理）场景。本文将深入探讨Hive Cube的用法，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解和使用Hive
## Cube函数在Hive中的使用
### 简介
在数据分析和数据仓库中，我们经常需要对数据进行聚合和汇总操作。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种SQL-like语言，方便我们进行数据查询和分析。Hive中的Cube函数是一种非常强大的函数，它可以用来对数据进行多维度的聚合操作。
Cube函数可以将一条查询语句转换成多条不同维度的查询语句，然后将结果合并起来。这种方
原创
2023-11-22 08:40:34
163阅读
# Hive Cube 优化
在数据仓库中，Cube 是一种常见的数据模型，用于快速聚合和查询大规模数据。在 Hive 中，使用 Cube 可以大大提高查询性能，尤其是对于复杂的多维数据分析。
## 什么是 Hive Cube？
Hive Cube 是一种多维数据模型，用于预先计算和存储聚合数据。它通常包含多个维度和指标，以便用户可以更快地分析和查询数据。
## 如何创建 Hive Cub
原创
2024-06-02 05:18:40
93阅读
## 使用Hive Cube Join 进行多维数据分析
在数据分析领域，多维数据分析是一种常见的技术，它可以帮助分析人员从不同维度对数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。在Hive中，Cube Join 是一种强大的工具，可以帮助我们实现多维数据分析。
### 什么是Hive Cube Join
Hive Cube Join 是Hive中的一种高级数据处理方式，它可以对多个
原创
2024-02-28 05:38:47
30阅读
ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符生成的结果集。下面是 CUBE 和 ROLLUP 之间的具体区别：CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 ROLLUP 优点：（１）ROLLUP 返回单个结果集，而 COMPUTE BY 返回多个结果集，而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。 （２）ROLL
转载
2023-07-12 09:38:07
229阅读
hive数据类型基本数据类型常用的 ：INT BIGINT DOUBLE STRING集合数据类型STRUCT: struct(street:string,city:string)
MAP: map(string,int)
ARRAY: array(string)**注意：**我们在导入数据是一行一行导入，因此我们需要额外的字段来匹配文件中的字符字段解释：row format delimited
转载
2023-12-21 22:01:49
18阅读
Hive架构Hive部署VMware虚拟机部署一、在node1节点安装mysql数据库二、配置Hadoop三、下载 解压Hive四、提供mysql Driver驱动五、配置Hive六、初始化元数据库七、启动Hive(Hadoop用户)chown -R hadoop:hadoop apache-hive-3.1.3-bin hive阿里云部署一、创建云数据库库二、配置Hive 数据库连接地址粘贴到配
hive beeline 命令 hive cube
转载
2023-05-27 12:28:39
88阅读
最近搭了Kylin Streaming并初步测试了下，觉得这个东西虽然有些限制，但还是蛮好用的，所以系统写篇文章总结下其原理和一些配置。
目录前言kylin streaming设计和原理架构介绍streaming coordinatorstreaming receiver clusterkylin streaming数据构建流程kylin streami
转载
2023-12-26 20:16:25
26阅读
Build Cube流程主要分为四个阶段：根据用户的cube信息计算出多个cuboid文件根据cuboid文件生成htable更新cube信息回收临时文件 1.流程一：作业整体描述 把构建Cube的来源表总行数写到指定的HDFS文件中2.流程二：生成中间临时数据这一步的操作是根据Cube设计中的定义生成原始数据，这里会新创建一个Hive外部表，然后再根据Cube中定义的星型模型，查询出维度（对于D
cube数据立方体（Data Cube），是多维模型的一个形象的说法.(关于多维模型这里不讲述,在数据仓库设计过程中还挺重要的,有兴趣自行查阅)立方体其本身只有三维，但多维模型不仅限于三维模型，可以组合更多的维度为什么叫数据立方体?
一方面是出于更方便地解释和描述，同时也是给思维成像和想象的空间；另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来下图为数据立方体的形象图其实并不用把cube理解
转载
2024-01-04 19:32:51
23阅读
平台数据仓库使用Hive进行构建，通过调研决定使用“SQL Standards Based Authorization in HiveServer2”对用户提交的SQL进行权限控制，也可根据实际情况选择是否开启“Storage Based Authorization in the Metastore Server”。 权限校验时需要识别提交SQL的用户名（即：与HiveServer2建立
转载
2023-07-31 23:40:44
76阅读
周末抽空搭建了一个10个节点的hadoop集群（CDH5.4.1）。
安装注意事项：做好各节点ssh等价，ntp时钟同步， 角色分配zookiper 最好独立磁盘个数为基数1,3,5 ， 做好高可用active, hue最好添加hdfs fttpfs角色，以免主备切换时hue不可用。
用途： 因为有商用的集群要升级，所以准备一个备用的集群，备
转载
2024-08-14 17:46:48
52阅读
维度建模已死?在回答这个问题之前，让我们回头来看看什么是所谓的维度数据建模。为什么需要为数据建模?有一个常见的误区，数据建模的目的是用 ER 图来设计物理数据库，实际上远不仅如此。数据建模代表了企业业务流程的复杂度，记录了重要的业务规则和概念，并有助于规范企业的关键术语。它清晰地阐述、协助企业揭示商业过程中模糊的想法和歧义。此外，可以使用数据模型与其他利益相关者进行有效沟通。没有蓝图，不可能建造一
转载
2024-09-03 19:07:34
24阅读
