# Hive数据库读取及其应用介绍
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，主要用于数据的处理和查询。它提供了一种类SQL查询语言HiveQL，便于用户通过SQL语法来对存储在Hadoop中的大数据进行处理。本文将深入探讨Hive数据库的读取方式，并通过代码示例解释如何高效地使用Hive进行数据查询。
## Hive数据读取的基本概念
在Hive中，数据是以表的形式存储在HDFS
原创
2024-08-18 06:25:52
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1. Hive配置的元仓储使用MySQL使用WinSCP将mysql的服务端、客户端以及驱动包拷贝进hdfs系统中：1.1 安装mysql服务端：将mysql-client***.rpm和mysql-server-***.rpm拷贝到/usr/local/下面，将connect驱动包拷贝到/usr/local/下面执行命令(安装)：rpm -i MySQL-server-5.5.31-***.rp
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2023-08-18 22:39:48
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# Spark 读取 Hive 数据库
随着大数据时代的到来，Apache Spark 逐渐成为了数据处理的热门工具。Spark 不仅能处理大规模数据，还能与多种数据库集成，让数据分析和处理变得更为灵活和高效。Hive 是一个构建在 Hadoop 上的数据仓库工具，它提供了 SQL 查询功能以方便地处理大数据。本文将介绍如何使用 Spark 读取 Hive 数据库，并通过代码示例和可视化图表加深
原创
2024-08-07 07:52:39
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最近正在 做一个 项目，需要把 算法模型的结果持久化 至hive.目前 使用的 pyhive，切记 在windows上不能使用，我目前在centos6.5上使用，官方说再macos和linux上可用。 from pyhive import hive
import pandas as pd
# from sqlalchemy import create_engine# from pys
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2023-06-27 07:45:50
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## 读取Hive数据库数据的Java脚本
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它允许用户查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集。在实际应用中，我们经常需要使用Java脚本来读取Hive数据库中的数据。本文将介绍如何使用Java编写脚本来读取Hive数据库中的数据，并提供相应的代码示例。
### 连接Hive数据库
在Java中连接Hive数据库需要使用JDBC驱动。首
原创
2024-03-13 03:59:29
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前言我尽可能的会把使用的细节写的详细一点，为后来的小伙伴节约点时间。一、问题如果用 sql-client.sh 来提交无法保存元数据，每次创建的表都在一个 session 中，而这个 session 保存在内存中。我们每次重启 sql-client.sh 后，元数据都会丢失。每次重新创建非常麻烦，flink 提供了一种选择， 让我们可以读取 hive 元数据。也就是我们 hive 中的表都可以通过
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2023-09-20 16:33:40
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提示：本文记录如何根据excel中的患者信息，加载相应的图像和标签。 目录 前言一、如何读取excel中的数据和标签？二、方法1.自定义dataset总结 深度学习在医学领域中的应用越来越广泛。本文介绍了深度学习的基础内容，如何根据excel中患者的信息，加载相应的医学图片以及相应的标签。前言很多时候患者的信息被存在excel表格里面，患者的图片存在另一批文件夹中。此时，如果需要训练一个
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2023-11-09 10:01:44
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一、Hive数据导入导出1、hive数据导出 很多时候，我们在hive中执行select语句，希望将最终的结果保存到本地文件或者保存到hdfs系统中或者保存到一个新的表中，hive提供了方便的关键词，来实现上面所述的功能。
1.将select的结果放到一个新表中（首先要用create table创建新的表格）
insert overwrite table table_name
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2023-05-18 13:45:56
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一、环境描述 Mysql版本：mysql-installer-community-5.5.27.1 32位Mysql for Windows 7 32位：我把mysql数据库安装在了自己win7的笔记本上，这样的好处就是减少了虚拟机 master slave的开销和使用空间还可以多利用一
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2024-08-05 18:18:28
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读取数据库中的数据 在ASP.NET中，读取数据库中的数据可以使用DataReader 和DataSet两种方法，两者差异如下： 使用DataSet对象读取数据大致需要以下五个步骤： （1）建立数据库链接，可以选用SqlConnection（2）将查询保存在SqldataAdapter（3）使用SqldataAdapter对象的Fill方法将数据填充到DataSet中的DataTabl
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2024-05-11 18:04:08
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想要读取Hive的数据我们首先要从集群中把需要的xml文件获取下来，分别是core-site.xml、hdfs-site.xml、hive-site.xml，将这三个文件放在项目的resource目录下，spark运行的时候会自动读取在原本的Spark pom文件中导入spark-hive的包，大家根据自己的scala和spark的版本去选择自己合适的，我用的如下<dependency>
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2023-09-20 16:02:56
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前期准备Flink提供了JDBC连接器，需要添加如下依赖<!--选择自己需要的版本号-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId&g
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2023-06-02 13:43:46
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Hive数据定义HiveQL是Hive查询语言,作为ANSI SQL的一种方言。但是其还是有和关系数据库支持的SQL中有本质的差异。如：Hive不支持事务，且默认情况下不支持行级别插入，更新，删除操作。 虽然可以在HiveQL中使用关联子句，但HiveQL中并没有主外键概念，也就没有强制的约束控制，这样数据的存储可以宽泛很多。Hive数据库Hive中的数据库概念本质上仅仅是目录或者命名空间，然而用
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2023-10-09 10:13:15
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hive数据库操作（上）1、DDL---数据定义语言1.1数据库操作1.2表操作1.2.1管理表与外部表1.2.2分区表2、DML---数据操作语言2.1数据导入2.2数据导出 1、DDL—数据定义语言1.1数据库操作创建数据库create database db_hive;避免要创建的数据库已经存在错误，增加if not exists判断。（标准写法）create database if no
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2023-06-14 21:27:55
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备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录一.Hive的DML(数据操作语言)概述二.Load 命令2.1 数据准备2.2 将服务器文件加载到hive表2.3 将HDFS文件加载到hive表三.INSERT INTO TABLE FROM Query3.1 Insert into select 语句3.2 Insert overwrite select 语句3.3 multiple insert
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2023-07-13 16:35:06
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目录创建和查询数据库查询数据库修改数据库切换数据库删除数据库 创建和查询数据库掌握常用的建库语句掌握查询数据库的常用语句任务1：创建数据库任务2：查询数据库1.1 建库语法结构CREATE（DATABASE| SCHEMA）[IFNOTEXISTS] database_name [COMMENT'database_comment'] [LOCATION 'hdfs_pa
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2023-09-01 19:37:49
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目录ddl: data define lauguage库操作：表操作：建表说明：创建表：查看表列表查看建表语句查看表的详细信息查看hive函数列表修改表清空表删除表dml:数据插入：1）load的方式进行数据加载2）insert方式例子：3）分区表的数据插入4）分桶表的数据插入：5）数据导出查询：1）join:2）常见的关联的方式：3）hive中的几个by4）hive的分析函数：hive的数据类型
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2023-07-20 20:13:58
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HIVE hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据映射成一张数据表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转化为MapReduce任务进行运行，优点是学习成本低，可以通过类sql语句快速简单的实现MapReduce的统计，不必专门开发MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计。 &nbs
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2023-07-12 21:13:45
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一、Hive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。其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端本质是：将HQL转化成MapReduce程序二、H
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2024-01-11 13:20:29
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这些年大数据概念已经成为IT界的热门，我们经常也会在新闻和报纸中看到。大数据概念中最为关键的技术就是数据库管理系统，伴随着hadoop和MapReduce技术的流行，大数据的数据库中Hive和Spark等新型数据库脱颖而出；而另一个技术流派是基于传统的并行数据库技术演化而来的大规模并行处理（MPP）数据库比如GreenPlum和HAWQ也在最近几年突飞猛进，这两种流派都有对应的比较知
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2023-08-16 17:28:31
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