**hive的优化**1. Fetch 抓取 Fetch抓取是指，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.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认
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2023-11-24 21:07:28
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[喵咪大数据]Hive2搭建说到Hadoop生态有一个不得不提的组件那就是<Hive>,Hive是基于Hadoop结构化存储引擎,能够存储海量的数据,Hive提供了类SQL的方式对数据进行查询检索汇总,大大减少了早期需要使用MapReduce编程的烦扰,今天就和笔者一起来探索Hive的实际应用场景吧.附上: HIVE官网地址:Apache Hive TM 1.环境配置hadoop集
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2023-12-29 23:52:06
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# Hive 代码规范：提升数据查询质量的重要性
Hive 是一个用于处理大规模数据集的工具，广泛用于大数据分析。随着数据量的不断增长，编写清晰且高效的 HiveQL（Hive Query Language）代码显得尤为重要。为了提升代码的可读性、可维护性以及执行效率，遵循 Hive 代码规范是必不可少的。
## Hive 代码书写规范
### 1. 命名规范
在 Hive 中，合理的命名
原创
2024-10-20 04:51:42
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hive常用交互命令“-e”不进入hive的交互窗口执行sql语句。eg： bin/hive -e "show tables;"“-f”执行脚本中sql语句eg: bin/hive -f "/home/user/hive/tmp/hivef.sql";"!quit"退出hive交互窗口"help"在hive窗口获取帮助“dfs -ls /;”在hive cli命令窗口中查看hdfs文件系统hive
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2023-06-19 21:07:40
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点击关注上方“知了小巷”，设为“置顶或星标”，第一时间送达干货。一份拥有良好代码风格的程序，有助于开发者发现性能问题，缩短调优的时间，降低维护成本，同时也能促进程序员的自我提高。规范分为三类：开发规范、设计规范和命名规范。> 开发规范# 单条SQL长度不宜超过一屏。# 少用或者不用Hint，特别是在Hive2.0后，增强HiveSQL对于成本调优(CBO)的支持，在业务环境变化时可
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2023-07-20 19:25:07
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第四章： HQl的数据定义
1：创建数据库
create database financials;
create database if not exists financials;
2: 查看数据库
show databases;
模糊查询数据库
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2023-10-05 19:56:33
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# Hive字段命名规范
在使用Hive进行数据处理和管理时，良好的字段命名规范是非常重要的。合理的字段命名可以提高代码的可读性和维护性，帮助团队成员更好地理解数据结构和字段含义。本文将介绍一些常用的Hive字段命名规范，并通过代码示例来说明如何应用这些规范。
## 命名规范
1. **使用有意义的名称**：字段名应该能够清晰地反映字段的含义，避免使用缩写或简写，确保团队成员都能够理解字段的
原创
2024-06-14 06:05:06
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# Hive视图命名规范实现指南
## 概述
在Hive中，视图（View）是一个虚拟表，它基于一个查询语句的结果集创建，可以简化复杂查询的使用和管理。为了提高代码的可读性和统一性，我们需要定义一套规范来命名Hive视图。本文将介绍实现Hive视图命名规范的具体流程和步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概览
下表展示了实现Hive视图命名规范的具体步骤和相关代码示例。
| 步骤 | 描述
原创
2023-11-27 12:11:37
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# Hive数据清洗规范
在大数据时代，数据的处理成为了各个行业中不可避免的问题。而在数据处理过程中，数据清洗是一个非常重要的环节。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，被广泛应用于数据清洗过程中。本文将介绍Hive数据清洗的规范，并提供相应的代码示例。
## 1. 规范概述
Hive数据清洗规范主要包括以下几个方面：
### 1.1 命名规范
在Hive中，表、列、分区等所有
原创
2023-12-02 09:30:38
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MySQL的前端不是一个好前端，作为Web应用方面最好的关系数据库管理系统应用软件之一，MySQL体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。接下来就给大家简单分享MySQL命名规范及使用技巧。 命名规范1、库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_ta
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2023-08-22 21:14:44
314阅读
1、Hive入门1.1 什么是Hive1、Hive简介 Hive是由Facebook开源，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表，并提供类SQL查询功能。 2、Hive本质 Hive是一个Hadoop客户端，用于将HQL（Hive SQL）转换为MapReduce程序。 （1）Hive每张表的数据都储存在HDFS （2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce
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2023-08-27 23:34:57
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DataType 数据类型hive支持以下数据类型：有符号整数： BIGINT(8 字节)，INT(4字节)，SMALLINT(2字节)、TINYINT(1字节)浮点数：FLOAT 、 DOUBLEBOOLEAN：FLASE、TRUESTRINGMAP：无序键值对。键的类型必须是原子的，值可以是任意类型，同一个映射的键的类型必须相同，值的类型也必须相同ARRAY: 有序列表，所有元素都必须是相同类
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2023-07-06 17:27:23
309阅读
# Hive视图设计规范
## 1. 概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个方便的方式来处理大规模数据集。Hive视图是一种逻辑表，它基于现有的表或其他视图进行定义。本文将介绍如何设计Hive视图以满足最佳实践和规范。
## 2. 设计流程
下面是实现Hive视图的设计流程，按照步骤展示：
```mermaid
flowchart TD
A[确定视图
原创
2023-12-02 09:30:58
48阅读
# Hive 存储过程开发规范
## 1. 背景介绍
Hive 是一个建立在 Hadoop 上的数据仓库工具，通常用于大数据的存储和分析。Hive 支持存储过程的开发，可以通过存储过程实现复杂的数据处理逻辑。在进行 Hive 存储过程开发时，需要遵循一定的规范，以保证代码的可读性和可维护性。
## 2. Hive 存储过程规范
### 2.1 存储过程命名规范
- 存储过程的命名应该具有
原创
2024-03-03 04:09:05
137阅读
# 实现"Hive 字段名规范"
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建表 |
| 3 | 按规范修改字段名 |
## 二、具体步骤和代码示例
### 步骤一：创建数据库
```markdown
# 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db;
```
- 代码解释
原创
2024-04-24 07:15:05
61阅读
# Hive 存储过程编码规范
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础架构，可以对大规模数据集进行分布式处理和查询。Hive 存储过程是一种在 Hive 中使用编程语言编写的可重用代码块，它可以实现一系列的数据处理操作，并且可以在 Hive 中被多次调用使用。
本文将介绍一些 Hive 存储过程的编码规范，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 存储过程命名规范
存储过
原创
2024-01-28 09:59:27
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一、 今天，由于公司要进行新老数据仓库的迁移，大部分迁移工作都比较简单，就是把从ods层- dw层-dm层-sh展示层中涉及到旧仓库的表替换成新仓库的表，并且检查其中字段的差异性，并进行相应的操作。于是撸起袖子开工。二、前期的进展很顺利，很快就完成了几张表的迁移，心想着按这个进度，不到一个小时就
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2024-07-19 22:38:13
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在项目开发中，一般数据库都会创建好，或者创建好后后面不需要进行改动。 Hive建表才是是学习使用hive的第一步，然后才能基于表对hive数据仓库进行操作。学习建表前，首先要知道hive表的构建属性 ，知道哪些属性是固定的，哪些属性是可以定制的等等。1、创建表方式一：官方标准语法:（hql不区分大小写,下面[]里的属性是可选属性）CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EX
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2023-09-04 16:07:07
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Hive基础概念和用途Hive是Hadoop下的顶级 Apache项目，早期的Hive开发工作始于2007年的 Facebook。 它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库
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2023-09-20 05:08:10
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创建表 方式一建表语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comm
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2023-09-13 15:37:48
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