HIVE介绍参考 1、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，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，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，十分适合数据仓库的统计分析。 2、Hive 是建立在 Ha
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2023-09-01 14:49:08
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# Hive Hook采集的实现指南
在大数据开发中，Hive 是一种广泛使用的数据仓库工具，而 Hook 则为实现数据采集及其他监控功能提供了便利。本文将向你详细介绍如何实现 Hive Hook 的采集功能，从整体流程到具体代码，帮助你快速上手。
## 整体流程
为方便理解，以下是整个 Hive Hook 采集的工作流程：
| 步骤 | 描述
# 如何实现Hive Hook 监控
## 简介
在大数据领域中，Hive Hook 监控是非常重要的一环，可以帮助我们实时监控Hive操作的流程和状态。作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Hive Hook 监控。
## 流程
下面是实现Hive Hook 监控的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| - | - |
| 1 | 开发Hive Hook 插件 |
| 2 | 打包插
原创
2024-07-14 09:00:49
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# 深入了解Atlas Hive Hook
Atlas Hive Hook是Apache Atlas提供的一个插件，用于与Hive集成，实现Hive元数据和Apache Atlas元数据的同步。通过Atlas Hive Hook，用户可以在Apache Atlas中查看Hive表、列等元数据信息，并能够跟踪数据的血缘关系。
## Atlas Hive Hook的作用
Atlas Hive H
原创
2024-03-31 03:51:50
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一、准备创建虚表：echo "X" >> dual.tsv hadoop fs -put dual.tsv '/data//' create table dual(dummy string); load data local inpath '/data//dual.tsv' overwrite into table dual;二、应用字符串长度函数：length语法: length(s
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2023-07-20 21:41:10
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Hive hook是hive的钩子函数，可以嵌入HQL执行的过程中运行，比如下面的这几种情况 参考 https://www.slideshare.net/julingks/apache-hive-hooksminwookim130813 有了Hook，可以实现例如非法SQL拦截，SQL收集和审计等功
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2020-03-21 22:00:00
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函数
1.hive函数分类
标准函数 自定义标准函数称之为 UDF 传递一行数据，返回一个结果
聚合函数 自定义聚合函数称之为 UDAF 传递多行数据，返回一个结果 group by sum count
表生成函数 自定义表生成函数称之为 UDTF 传递一行数据，返回多行数据 explode
2.函数帮助文档
SHOW FUNCTIONS;
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2023-07-12 09:52:35
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一. 业务场景及实现原理：源数据存储在Hbase中，需要将源数据中敏感部分（如身份证、电话号码等）进行脱敏再供用户使用。只需要脱敏少量数据供页面呈现便可（这个呈现主要是给用户看样例数据，便于用户确定是否需要订阅资料）。为了防止请求被非法模仿，因而编写了一个访问Ip 鉴权类，也就是设置了访问ip白名单，只有在白名单上的ip才可以访问接口。具体实现见如下链接：注：运用该方法脱敏后的数据将存在Hive中
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2023-09-04 16:00:47
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# Hive 开启 Lineage Hook 的指南
在数据工程领域，数据的血缘（lineage）追踪非常重要，它可以帮助数据工程师理清数据的来源、过程和去向。Hive 提供了一个 Lineage Hook 功能，允许用户跟踪数据查询和变更的来源。本文将指导你如何在 Hive 中配置和启用 Lineage Hook，帮助你更好地掌握数据追踪。
## 整体流程
下面是进行 Hive Linea
原创
2024-09-05 04:34:01
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# Atlas整合Hive Hook
随着数据量的激增和大数据生态系统的迅猛发展，数据治理和数据管理的需求越来越受到重视。在这一背景下，Apache Atlas作为一个强大的数据治理与元数据管理工具，从而引起了广泛关注。通过整合Hive Hook，Atlas能够帮助用户有效地监控和管理大数据环境中的元数据。本文将详细介绍Atlas与Hive Hook的整合，及其相关的代码实现。
## 什么是A
## Hive ORC 缺点及解决方案
### 引言
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于查询和分析大规模的数据集。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，可以加速查询和压缩数据。然而，尽管Hive ORC有许多优点，但也存在一些缺点。本文将介绍Hive ORC的缺点，并提供相应的解决方案。
### 流程概述
下面是使用Hive OR
原创
2024-01-10 09:10:18
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1. HIVE 优点简单，容易上手提供了类sql查询语言HQL。为超大数据集设计的计算扩展能力MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统。统一的元数据管理可与Pig、Presto等共享。
2. HIVE 缺点Hive的HQL表达的能力有限迭代式算法无法表达（比如pagerank，不支持循环）。有些复杂运算用HQL不易表达。Hive效率较低Hive自动生成MapReduce作业，
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2023-07-14 11:26:30
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文章目录1 Hook概述和技术原理2 知识点2.1 动态代理2.2 反射的简单示例2.3 startActivity源码分析3 Hook startActivity（基于Android6.0）4 Hook startActivity（基于Android8.0）5 修改Intent6 Hook mH7 完整代码8 图解9 问题9.1 Hook技术有哪几种实现方式？9.2 为什么需要hook sta
hive中有个比较严重的bug，默认情况下任何用户都可以运行grant命令来做授权操作在Driver.compile方法中，可以增加对AST的hook(hive可以有很多hook，后面分析hive hook的类型和使用阶段)，用来做一些forbidden的操作：compile相关的内容如下： BaseSemanticAnalyzer sem = 
原创
2014-12-07 12:07:15
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# Hive Hook 日志在哪
在Hive中，Hive Hook是一个非常有用的功能，它可以用来监控和拦截Hive中的各种事件，同时还可以生成日志。本文将向刚入行的小白介绍如何实现Hive Hook日志，并提供了详细的步骤和代码示例。
## 实现步骤
下面是实现Hive Hook日志的流程，可以使用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 步骤1 | 配置Hi
原创
2024-01-30 06:31:52
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上周使用hive做一些操作，几个小问题纠结很久。特此记录下；hive概念 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，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，十分适合数据仓库的统计分析。适用场景
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2023-07-06 22:11:32
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## Hive的优缺点
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言HiveQL，可以方便地进行大规模数据的处理和分析。在大数据领域中，Hive具有一些独特的优点和缺点。
### 优点
1. **易于学习和使用**：Hive使用类似SQL的语法，对于熟悉SQL的开发人员来说，学习曲线很低。
2. **支持多种数据格式**：Hive可以处理多种数据格式，包
原创
2024-06-12 04:25:35
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# Hive 的缺点及其应对策略
作为一名刚入行的小白，理解 Hive 的缺点以及解决方案是非常重要的步骤。在这篇文章中，我们将详细探讨 Hive 的缺点，分析其原因，并给出合理的解决方案。
## 一、了解 Hive 的基本概念
Hive 是一个用于数据分析的工具，基于 Hadoop 大数据框架，它提供了一种 SQL 类似的查询语言（HiveQL），使用户能够通过比较简单的查询来处理和分析大
作者丨恋猫de小郭如下图，今天在知乎收到了这样一个问题：“为什么有人喜欢 Flutter ？”，相信对于刚刚接触 Flutter 的人可能都会有这样的疑问。Flutter 最有价值的点不是它的语言，也不是它的代码设计模式，是它的跨平台。Flutter 的跨平台不同于 weex、react-native ，它核心是跨平台的优秀设计。以前的应用跨平台框架都需要依赖原生平台的控件，比如： re
Hive 分区 && 分桶分区1. 作用为什么会有分区？ 表的数据量越来越大，hive 在查询时通常会全表扫描，效率低。所以引入分区技术，提高查询的效率；使用分区列的值作为目录，进行存放数据；这样在存储时，使用分区列进行过滤，只要扫描对应目录下的数据，提高查询的效率。使用：PARTIONED BY(col_name data_type)2. 分类静态分区分区列的值，在新增分区和加载
