测试所用到的数据参考： 本教程的计算环境为Hive on MR。计算资源的调整主要包括Yarn和MR。CBO优化优化说明CBO是指Cost based Optimizer，即基于计算成本的优化。 在Hive中，计算成本模型考虑到了：数据的行数、CPU、本地IO、HDFS IO、网络IO等方面。Hive会计算同一SQL语句的不同执行计划的计算成本，并选出成本最低的执行计划。目前CBO在hive的MR
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
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2024-07-22 17:32:10
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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
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2024-02-20 08:58:12
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## 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
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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
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2023-08-06 07:22:34
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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
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2024-08-29 18:39:59
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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
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2024-07-10 19:14:14
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# MySQL Cube 用法及示例
MySQL Cube 是一种强大的数据库技术，用于对数据进行多维分析和聚合。本文将通过一个具体的问题，介绍如何使用 MySQL Cube 来解决这个问题，并提供代码示例和旅行图。
## 问题背景
假设我们有一个电商网站，需要对商品的销售数据进行分析。我们的数据表 `sales` 包含以下字段：
- `product_id`：商品ID
- `catego
原创
2024-07-20 04:18:21
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前言在hive的学习中接触到了三种很实用的排名函数，这些函数在Mysql8.0版本中也已存在， 分别是：Rank()，Dense_rank()，Row_number()， 虽然都是排名函数，但三者间的些许差异很容易让人搞混，在这篇文章中，我将基于hive结合一个学生成绩排名的例子来对这三种排名函数进行解释与辨析。一、学生成绩表准备进行学生表的创建以及样例数据的导入create table stu(
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2023-07-12 12:20:25
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首先让我们修一下模型.在您的架构中,每个维度都有更多属性：id和name,您最终可能会在将来获得更多详细信息.您可以通过将属性指定为列表来添加它们：“attriubtes”：[“id”,“name”].另请注意,维度被命名为实体产品而不是关键id_product.密钥id_product只是产品维度的一个属性,名称或将来可能是类别. Dimension反映了分析师的观点.目前,我们忽略了这样一个事
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2023-12-18 14:54:12
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## 使用Hive的countif函数解决实际问题
在大数据分析中，我们经常需要对海量数据进行统计分析。Hive是一种用于处理大规模数据的数据仓库基础设施工具，通过SQL语法进行数据查询和分析。其中，countif函数是Hive中常用的函数之一，用于计算满足给定条件的记录数。
### 问题描述
假设我们有一个电商平台的用户数据表，包含用户ID、性别、年龄等字段。现在，我们需要统计不同年龄段男
原创
2023-10-23 17:04:59
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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
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2023-07-12 20:30:58
203阅读
# 在Hive中使用MAX函数的实际应用分析
在大数据分析中，Apache Hive作为一种数据仓库基础设施，能够使处理分布式数据变得更加简单。Hive提供了一套SQL风格的查询语言，使数据分析人员可以轻松查询和管理存储在Hadoop上的数据。在众多函数中，MAX函数是一种至关重要的聚合函数，常用于获取某个列的最大值。
## MAX函数概述
MAX函数的基本语法如下：
```sql
SEL
原创
2024-09-05 05:15:12
44阅读
1.抽样 从一个表中随机抽样得到一个不重复的数据样本，随机取样 SELECT * FROM <Table_Name> DISTRIBUTE BY RAND() SORT BY RAND() LIMIT ; 这是使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据。 使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机分散到mapper和reducer的。ORDER BY RAND(
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2023-08-09 10:16:14
1146阅读
本文介绍了在Hive中可用的内置函数。这些函数看起来非常类似于SQL的函数，除了他们的使用有点不一样。内置函数Hive支持以下内置函数：返回类型签名描述BIGINTround(double a)返回BIGINT最近的double值。BIGINTfloor(double a)返回最大BIGINT值等于或小于double。BIGINTceil(double a)它返回最小BIGINT值等于或大于dou
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2024-06-03 13:01:10
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hash 函数及其重要性不时会爆出网站的服务器和数据库被盗取，考虑到这点，就要确保用户一些敏感数据（例如密码）的安全性。今天，我们要学的是 hash 背后的基础知识，以及如何用它来保护你的 web 应用的密码。申明 密码学是非常复杂的一门学科，我不是这方面的专家，在很多大学和安全机构，在这个领域都有长期的研究。本文我试图使事情简单化，呈现给大家的是一个 web 应用中安全存储密码的合理方法。“H
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2023-12-25 15:00:27
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# 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
# 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
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## 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
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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
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2023-07-12 09:38:07
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