Hive（二）Hive基本概念Hive概念Hive中的数据来源Hive中的元数据信息为什么要HiveHive的架构 Hive概念Hive是一个数据仓库的处理工具，专门用于仓库的数据分析。Hive是基于hadoop上的一个数据仓库工具，将结构化的数据，映射成为一张表，并且提偶给你类似于sql的查询功能。Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce的任务进行执行。底层由HDFS来提供数据的存
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2023-07-11 11:11:35
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一、hive概述： 由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计，后称为Apache Hive为一个开源项目 结构化数据：数据类型，字段，value---》hive 非结构化数据：比如文本、图片、音频、视频---》会有非关系型数据库存储，或者转换为结构化 结构化日志数
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2023-08-15 17:34:48
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一 ，数据仓库 ：1 ，面向主题：将分散的数据进行加工和处理2 ，不可更新：一般不会做更新操作一 ，理论 ：1 ，数据的类型 ：结构化数据 ： 能够映射成二维表的数据。idnameagegender1lyh12male2liangyh13female3liang18male半结构化数据 ： 1 ，类似于结构化数据：但是他的每一行数据的个数不确定，类型也不确定，顺序也不确定。 2 ，含义 ： 每一个
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2023-07-13 21:38:56
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一、概念：1、结构化和非结构化数据结构化数据：固有的键值对非结构数据：没有固定的键值对，没有明确的映射关系所以就可以理解下面这句话：hive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计项目。2、Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构，它为数据仓库的管理提供了许多功能：数据ETL(抽取、转换和加载)、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。RDBMS(关系型数据库)OLTP
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2023-10-10 00:09:32
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HIVE是一个数据仓库，该仓库基于hadoop框架，可以将存在hdfs上的结构化数据文件映射为一张数据库表。HIVE可以使用类SQL语句来处理结构化数据（查询数据），也即是把结构化数据当成一张类mysql中的表，采用SQL语句查询。结构化数据即行数据，可以用二维表结构来表现的数据；非结构化数据即不能二维表结构来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/
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2024-06-14 06:27:58
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介绍Hive是基于Hadoop构建的数据仓库系统，能够处理Hadoop上的结构化，非结构化数据。在Hive之前，必须编写复杂的MapReduce程序，在Hive之后，Hive能够将SQL转换为MapReduce。Hive简化了Hadoop的复杂，对Hive来说不需要学习Java，Hive以表的方式来组织数据。历史Hive是由Facebook开发的，在Facebook中Hive处理2PB的数据量，每
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2023-07-12 22:03:19
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文章目录一、非结构化数据的定义二、非结构化处理的重要性1. 有大量的非结构化数据需要处理2. 非结构化数据蕴藏着大量的价值3. 非结构化处理不需要依靠数据科学家团队4. 终端用户授权三、非结构化处理的方法和手段1. 采集2. 查询3. 存储 一、非结构化数据的定义非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、
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2023-09-07 06:35:59
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1.Hive是个什么玩意?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（有规律的数据）文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。一句话暴力总结：通过写SQL语句的方式，代替原来的写MapReduce程序。下边几点还需要留意一下：Hive处理的数据存储在HDFS ；Hive分析数据底层的实现是MapReduce ；
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2023-08-09 22:16:37
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Hive 是什么 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 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。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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2023-08-30 15:08:29
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hive中的表只能从本地、HDFS或者Hive的表中导入数据，不能直接插入数据；其中在Hive的表中查询数据导入另外的表中的命令如下：前提是已经建好了有相应字段和数据类型的表；
insert into table test
partition (age)
select id, name,
tel, age
from wyp;HDFS上导入数据的命令为：load data [local] inpa
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2023-07-03 14:58:44
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## 处理非结构化数据的Hive
在大数据处理领域，Hive是一个用于管理和查询分布式存储的工具，特别适用于处理大规模的数据。在Hive中，我们可以利用SQL语言来查询和处理数据，同时也支持处理非结构化数据。
### 什么是非结构化数据？
非结构化数据是指没有明确定义的数据类型或格式的数据，例如文本文件、日志文件、图片、视频等。这些数据不适合存储在传统的关系型数据库中，因为它们并没有固定的表
原创
2024-03-12 03:32:59
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---恢复内容开始---参考文献：万里鹏. 非结构化到结构化数据转换的研究与实现[D]. 西南交通大学, 2013. 文中提到了一种方法：非结构化数据（通过提取有关的元数据）——>xml文档（根据约束条件）——>结构化数据通过这样的方式来使得数据从非结构化到结构化。 如何提取有关的元数据呢？一般采用了文件模板的方式，即把文件分为（1）文件字段名（2）字段
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2024-01-18 16:08:50
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目录1 HDFS 概述1.1 HDFS 产出背景及定义1.2 HDFS 优缺点1.3 新框架的学习方法2 HDFS体系结构2.1 NameNode介绍2.2 SecondaryNameNode介绍2.3 DataNode介绍2.4 NameNode总结1 HDFS 概述1.1 HDFS 产出背景及定义1）HDFS 产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系
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2023-08-24 20:57:19
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初始化环境脚本jdk安装脚本hadoop双节点脚本hive安装脚本cat install_jdk-hadoop-hive.sh
#!/bin/bash
DIR=/usr/local/src
JDK_FILE="jdk-8u291-linux-x64.tar.gz"
JDK_DIR="/usr/local"
#hadoop node节点
HADOOPnode1=10.0.7.1
HADOOPnod
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2023-09-30 20:03:43
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# 如何导入非结构化数据到Hadoop
## 背景介绍
随着大数据时代的到来，非结构化数据的重要性越来越凸显。Hadoop作为一个分布式存储和处理框架，可以有效地处理非结构化数据，提供存储和分析的解决方案。本文将介绍如何将非结构化数据导入Hadoop，并通过一个实际问题来展示该过程。
## 实际问题
假设我们有一个文本文件，里面包含了一些网站的日志信息，每行代表一条访问记录，包括访问时间、访问
原创
2024-05-06 04:55:51
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# 从Hive导入到MySQL表结构映射的实现
## 1. 流程概述
在将Hive表的数据导入到MySQL中进行分析时，我们需要进行以下几个步骤：
1. 创建MySQL表结构，用于存储Hive表的数据。
2. 从Hive表中导出数据。
3. 将导出的数据加载到MySQL表中。
下面将详细介绍每个步骤需要做的具体操作以及相关代码。
## 2. 创建MySQL表结构
首先，我们需要在MyS
原创
2023-12-01 05:35:32
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# 从非结构化JSON字符串中提取数据并插入Hive表
在现代的数据分析和处理中，JSON格式是一种非常流行的数据格式。然而，JSON数据通常是非结构化的，这给数据处理带来了一定的挑战。在Hive中，我们可以通过将非结构化的JSON数据加载到表中，然后对其进行解析和处理。
## 什么是Hive？
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言来查询和分
原创
2024-06-14 06:07:21
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**Hive如何处理非结构化数据**
在大数据处理的领域，非结构化数据越来越普遍。非结构化数据包括文本文件、图像、视频等，与传统的结构化数据（如数据库表格）相比，它们缺乏固定的模式和数据结构。Apache Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，提供了一种用于处理和分析非结构化数据的高级接口。本文将介绍Hive如何处理非结构化数据，并给出一些代码示例。
### 1. Hive简介
Hi
一、问题有两种情况，一种是中文字段的空null的替换，一种是int类型之间的替换。（1）中文字段的空null替换，要补全一个表某列的空值，策略是按某个规则排序后，取上一个非空的值替代。二、思路根据上一个非空的值，进行到下一个非空的值，取出两个之间的数据，经过已经写好的函数，进行炸裂。取出对应的ecent值，用两个表left join一下，取两个表想要的数值1、对数据进行分区排序，取rank值，获取
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2023-06-14 21:26:26
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一、hive概述hive基于Hadoop，本质就是MR，数据以结构化的方式存储在hdfs上，通过hive以表的形式来展示数据，通过hivesql来对数据进行查询分析二、hive的相关名词1.derby：hive本身的原数据库，执行hive的时候会去访问相关表的元数据信息，就回去访问这个库，但是是在实际生产中hive的元数据信息都放在了MySQL上，配置信息存放在hive-site.xml中。因为如
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2023-09-08 14:07:41
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