由于数据需要经常改动，所以将数据存储在Hbase中，通过Hive关联Hbase表的方式来对Hbase进行查询操作。 原先我是在本地通过虚拟机搭建的伪分布式，因此做Hive关联Hbase操作时需要做不少的操作，比如将Hbase相关的jar添加到Hive，将Hbase配置文件添加到hadoop/conf目录下等。具体操作可见如下文章： 目前的平台为：HDP 并且通过Ranger做了权限管理。因为用了H
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2023-09-13 21:06:12
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1、摘要Hive提供了与HBase的集成，使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询、同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中。2、应用场景2.1 将ETL操作的数据存入HBase2.2 HBase作为Hive的数据源2.3 构建低延时的数据仓库3、环境准备3.1 hive与hbase版本兼容性Hive版本 hive-1.2.1、hbas
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2023-07-14 11:08:50
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本篇将 Hive 的优化分成三个部分:第一部分是 SQL 通用语法优化，第二部分是针对 Hive 所具有的数据倾斜的优化，第三部分则介绍一些通用性的 Hive 参数设置优化。一、语法优化 SQL 的语法优化本质上是如何用更少的计算资源干相同的活，基于此延伸出几条原则，这几条原则又拓展出对应的一些具体方法：原则1：取更少的数这条原则特别朴素，只要数据量少了运算的效率自然会提升，但如何能够取更少数的同
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2023-12-25 22:25:15
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hive中join都有哪些Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联（JOIN）、左关联（LEFT JOIN）、右关联（RIGHT JOIN）、全关联（FULL JOIN），还支持左半关联（LEFT SEMI JOIN）内关联（JOIN）只返回能关联上的结果。左外关联（LEFT [OUTER] JOIN）以LEFT [OUTER] JOIN关键字前面的表作为主表，和其他表进行关联，返回记录和主表
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2023-06-30 09:02:31
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文章目录一、join关联小案例1.1 Linux下建相应目录1.2 导入文件1.3 执行hive脚本1.4 查看数据库以及表是否创建成功1.5 查询内容，做关联二、map join（hive中这个机制自动的）三、union四、装载数据 insert五、将数据插入/导出到文件(insert)六、数据交换（import/export）6.1 使用EXPORT导出数据6.2 使用IMPORT导入数据
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2023-07-12 11:06:34
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Hive调优Fetch抓取Fetch抓取是指能不走MapReduce任务就不走MapReduce任务 eg：select * from A，在这种情况下，Hive可以直接读取A表的存储目录下的文件参数设置hive (qi)> set hive.fetch.task.conversion=more;join优化小表 join 大表即数据量小的表放在 join 的左边，大表放在join的右边。这
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2023-08-18 23:27:49
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表的优化Join Join原则： 1）小表Join大表， 将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用Group让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。 2）多个表关联时，最好分拆成小段，避免大sql（无法控制中间Job） 3）大表Join大表 （1）空KEY过滤 有时join超时是因为某些k
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2023-07-12 12:47:05
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本文主要列举两张和三张表来讲述多表连接查询。新建两张表：表1：student 截图如下：表2：course 截图如下：（此时这样建表只是为了演示连接SQL语句，当然实际开发中我们不会这样建表，实际开发中这两个表会有自己不同的主键。）一、外连接外连接可分为：左连接、右连接、完全外连接。1、左连接 left join 或 left outer joinSQL语句：s
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2024-06-18 12:51:12
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Hive与HBase整合文档1、 Hive整合HBase配置1.1 拷贝hbase 相关jar包将hbase 相关jar包拷贝到hive lib目录下hbase-client-0.98.13-hadoop2.jar
hbase-common-0.98.13-hadoop2.jar
hbase-server-0.98.13-hadoop2.ja
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2024-06-06 08:54:21
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# Hive模糊关联实现指南
作者：经验丰富的开发者
## 1. 概述
本文将介绍如何通过Hive实现模糊关联。模糊关联是指在查询时使用模糊匹配的方式来关联数据表，以便更灵活地进行数据分析和挖掘。下面将详细介绍整个过程的步骤和相关代码。
## 2. 流程图
下面是实现Hive模糊关联的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2023-11-11 13:17:06
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# Hive模糊关联
在大数据分析的世界中，Hive作为一种数据仓库工具，帮助用户以SQL的方式处理和分析海量数据。在实际数据分析中，我们常常会面临模糊查询的需求。本文将通过实例介绍Hive的模糊关联（Fuzzy Join）操作，用以解决实际业务中的复杂问题。
## 一、什么是模糊关联
模糊关联是一种在数据库中用于连接不同表格的技术，即使这些表格之间的关联不是完全匹配的。在实际应用中，例如，
原创
2024-09-23 04:09:05
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# Hive自关联的应用与示例
在大数据处理的过程中，Hive作为一个数据仓库系统，有时需要对同一张表进行自关联（self-join）的操作。自关联可以帮助我们从同一数据集中获取相关信息，尤其在处理层次结构或时间序列数据时，使用自关联能够有效简化查询逻辑。
## 什么是自关联？
自关联是指在SQL查询中，将表自身作为多个表来进行联接。在Hive中进行自关联时，具体操作类似于对两个不同的表进行
① FROM阶段标识出查询的来源表，并处理表运算符。在涉及到联接运算的查询中（各种join），主要有以下几个步骤：a.求笛卡尔积。不论是什么类型的联接运算，首先都是执行交叉连接（cross join），求笛卡儿积，生成虚拟表VT1-J1。b.ON筛选器。这个阶段对上个步骤生成的VT1-J1进行筛选，根据ON子句中出现的谓词进行筛选，让谓词取值为true的行通过了考验，插入到VT1-J2。c.添加外
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2023-08-30 11:40:26
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我们在刚开始学习hive的时候,都知道hive可以降低程序员的学习成本和开发成本,具体表现就在于可以将SQL语句转换成MapReduce程序运行。但是Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在hive-default.xm
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2024-06-24 05:52:27
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版本说明：HDP：3.0.1.0Hive：3.1.0HBase：2.0.0一、前言之前学习 HBase 就有疑惑，HBase 虽然可以存储数亿或数十亿行数据，但是对于数据分析来说，不太友好，只提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力，没法进行大量的条件查询。不过，Hive 与 HBase 的整合可以实现我们的这个目标。不仅如此，还能通过 Hive 将数据批量地导入到 HBase 中。Hive 与
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2024-03-11 11:51:49
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## 实现Hive Hash关联的流程
在Hive中，Hash关联是一种常用的关联操作，它可以通过将两个表的数据进行哈希计算，快速找到匹配的记录。下面是实现Hive Hash关联的流程图：
```mermaid
graph LR
A(开始)
B(创建表)
C(加载数据)
D(执行Hash关联)
E(保存结果)
F(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E -
原创
2023-12-25 07:14:20
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# Hive 关联更新
在 Hive 中，关联更新（Join Update）是一种用于更新表中数据的技术。它可以通过将两个或多个表的数据关联起来，然后根据关联条件更新目标表中的数据。这在处理大规模数据时非常有用，特别是在需要对数据进行批量更新时。
## 关联更新的基本原理
关联更新的基本原理是使用 Hive 的关联查询语句来将两个或多个表的数据关联起来，并根据关联条件来更新目标表中的数据。这
原创
2024-02-09 05:37:43
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Hive
Hive介绍：Hive主要解决海量结构化日志的数据统计分析，它是hadoop上的一种数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类似于SQL的查询方式，本质上来说是将Hive转化成MR程序。Hive与其它数据库的区别：Hive数据是存储在HDFS，本质上是转换成mr程序执行，因此查询效率比较慢，涉及mr程序的资源调度和任务计算；
1 一对一关系 hasOne($related, $foreignKey = null, $localKey = null)第一个参数是关联模型的类名，第二个参数是关联模型类所属表的外键，这里对应的是 user_profiles 表的 user_id 字段，第三个参数是关联表的外键关联到当前模型所属表的哪个字段，这里对应的是 users 表的 id 字段。注：1、外键保存在关联表中 2
## HIVE关联修改实现流程
为了实现HIVE关联修改，你需要按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个新的HIVE数据库
2. 创建两个相关的数据表
3. 修改需要关联的数据
4. 进行关联修改
下面将详细介绍每个步骤所需的操作和代码。
### 步骤1：创建一个新的HIVE数据库
首先，你需要在HIVE中创建一个新的数据库来存储相关的数据表。你可以使用以下代码创建一个名为`mydatab
原创
2023-09-30 04:53:21
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