# 离线Hive：大数据处理的离线解决方案
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，它能够将结构化的数据文件转换为表，并提供 SQL 语言的查询功能。Hive 在大数据处理的场景下，特别是在离线处理上表现得尤为出色。本文将介绍离线 Hive 的概念、使用方式以及一个简单的案例，并通过状态图和流程图进行可视化。
## 什么是离线 Hive？
离线 Hive 是指在不依赖实时数据流的
原创
2024-09-22 06:53:09
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Hive简介什么是HiveHive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。本质是将SQL转换为MapReduce程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用MapReduce开发效率更高。为什么使用Hive当直接使用Hadoop MapReduce处理数据所面临的问题人员学习成本高MapReduce实现复杂查询逻辑开发难
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2024-05-15 01:27:24
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Hive离线数仓
总体架构尚硅谷离线数仓5.0总体架构图用户行为采集平台本项目收集和分析的用户行为信息主要有页面浏览记录、动作记录、曝光记录、启动记录和错误记录。用户行为采集平台 - 核心本地磁盘 -> 采集Flume + Kafka + 消费Flume-> HDFS采集FlumeTailDir Source优点：断点续传（通过保存文件实现）
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2024-01-29 16:42:03
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文章目录hive离线分析项目：1、项目分析：2、项目实施步骤1）、项目准备①、存储路径准备②、数据准备（模拟产生日志）a、书写脚本cp_mv_data.shb、设置cp_mv_data.sh脚本定时器2）、加载数据①、创建hive项目库a、创project库b、创movie_vv表②、向表格中加载数据a、书写脚本up_mv_data.shb、设置up_mv_data.sh脚本定时器3）、项目需求
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2023-07-14 17:36:13
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关注公众号：分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码（不定期更新）云盘目录说明：tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档《新增访客数量MR统计之MR数据输出到MySQL》hive-1.2.1的版本可以直接映射HBase已经存在的表如果说想在hive创建表，同时HBase不存在对应的表，也想做
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2023-07-20 15:21:45
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实际项目来说，join相关优化占了Hive优化的大部分内容数据倾斜：数据没有平均的分布到每个节点。往往是数据本身的原因或者分布算法的原因。数据本身原因：虽然数据量一样但是有的数据不好算。优化不良习惯引起的 在实际 Hive SQL 开发的过程中， Hive SQL 性能的问题上实际只有一小部分和数据倾斜相关 很多时候， Hive SQL 运行得慢是由开发人员对于使用的数据了解不够以及一些不良的使用
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2023-11-07 09:28:07
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序列化Overview需求
其他实现方案
这里，我们用术语
序列化(serialization)来表示将一组原始的C++数据结构表示为字节流达到可逆析构的目的。这样的系统可以用来在另一个程序环境中重新建立原来的数据结构。因此，它也可以作为对象持久性(object persistence)，远程参数传递(remote parameter passing)，或者其
1、Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的。它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象，使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理、分析和统计工作， 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力。Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapRed
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2023-09-27 18:44:18
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文章目录前言一、Hive 基本架构二、Hive SQLHive 关键概念1. Hive 数据库2. Hive 表3. 分区和桶( 1 ）分区( 2 ）分桶Hive DDL1. 创建表2. 修改表3. 删除表4. 插入表( 1 ）向表中加载数据( 2 ）将查询结果插入 HiveHive DML1. 基本的 select 操作2. join 表三、Hive SQL 执行原理图解四、小结 前言我们都知
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2023-12-12 10:56:33
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文章目录pip install wandb==0.6.31 （pip 命令 安装）安装包安装方式如下python setup.py install （源码安装）pip install wandb-0.6.31-py2.py3-none-any.whl （whl 安装）wandb的安装 （局域网、离线安装）wandb 使用总结wandb 的作用 （模型训练： 画出好看的 log 曲线图 ）wand
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2023-09-07 14:18:44
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Hive原理实践Hive让数据的直接使用人员都能使用Hadoop的大数据处理能力，即使不会java编程1、离线大数据处理的主要技术：Hive1.2、Hive出现背景Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的；Hive是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象；Hive SQL是翻译为MapReduce任务后再Hadoop集群执行的，而Hadoop是一个批处理系统，所以Hive
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2023-10-27 10:57:55
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1.1 分桶表1.1.1 分桶表概念 分区和分桶可以同时，分桶是更细粒度的分配方式。分区是追求效率，分桶又解决什么问题呢？海量数据的分开存储。 对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 把表（或
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2023-07-12 16:35:24
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背景： Flink在各大社区、技术类博客活跃的背景下，其实很多小公司并不会花很多时间去尝试实时处理数据，反而更加倾向于近实时处理数据。你可能会说，这个公司真传统。如果站在数据稳定、数据质量高、迭代快、上手容易的角度来说，近实时也是很好的解决方案。近实时：利用spark-sql内存计算，10分钟、30分钟、60分钟的频率去更新数据，分为分时数据，分时累计数据。为什么最小的频率是10分钟，因为打点日志
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2023-09-21 15:47:17
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本篇文章参考尚硅谷大数据项目写成！目录一、数据仓库系统1.1基础概念1.1.1数据分层的好处1.1.2数据分层1.1.3数据集市和数据仓库1.1.4OLTP和OLAP1.1.5关系建模与维度建模1.1.6事实表和维度表1.1.7维度建模分类1.1.8数据仓库建模1.2软件工具的安装配置1.2.1安装datagrip1.3系统搭建1.3.1数据仓库搭建ODS层1.3.2数据仓库搭建DWD层1.3.3
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2024-02-26 18:38:23
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# Docker离线安装Hive的全过程
在使用Docker进行离线安装Hive时，整个流程会涉及到环境的搭建、配置以及测试等多个环节。本文将详细介绍如何在没有网络连接的情况下，通过Docker完成Hive的安装与配置。
## 环境准备
首先，确保你的环境中已经安装了以下前置依赖：
- Docker
- Docker Compose
接下来，我们计划一个环境搭建的时间表，确保每一步都有足
一台单机在存储容量、并发性上毫无疑问都是有很大限制的。为了解决单机无法完成的大存储(>1TB)和大规模计算，分布式系统就应运而生了。MapReduceMapReduce计算框架适用于超大规模的数据（100TB量级）且各数据之间相关性较低的情况。MapReduce的思想是由Google的论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduc
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2024-05-30 12:16:28
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# 如何实现“dbeaver hive 驱动离线”
## 一、整体流程
下面是实现“dbeaver hive 驱动离线”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载并安装DBeaver |
| 2 | 下载Hive JDBC驱动 |
| 3 | 配置DBeaver连接Hive |
| 4 | 离线使用DBeaver连接Hive |
## 二、具体操作步
原创
2024-03-15 04:08:31
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记录一下使用docker快速搭建部署hive环境目录写在前面步骤安装docker安装docker安装docker-compose配置docker国内镜像源（可选）安装git & 配置github部署Hivedocker-hive开始部署使用Hive命令行收尾工作安装vi、lrzsz关闭相关命令END参考链接写在前面想练练Hive SQL，但是没有hive shell环境。现在只有一台空的C
# 优化Hive离线任务慢的方法
在大数据处理中，Hive是一个常用的工具，用于处理大规模数据集。然而，有时候我们会发现Hive离线任务运行速度较慢，这可能会影响我们的工作效率。为了解决这个问题，我们可以采取一些优化方法来提高Hive离线任务的运行速度。
## 1. 数据压缩
数据压缩可以减小数据在磁盘上的存储空间，减少IO操作，从而提高Hive任务的运行速度。在创建表时可以指定使用压缩格式
原创
2024-05-22 06:28:10
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# 使用 DBeaver 离线连接 Hive 数据库
DBeaver 是一个广泛使用的数据库管理工具，支持多种数据库的管理与操作，包括 Apache Hive。Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，旨在处理大规模的数据集。在某些情况下，您可能希望离线连接 Hive，而这要求您提前设置和配置好相关参数。
## 1. DBeaver 安装与配置
首先，确保您已经下载并安装了
原创
2024-09-11 03:30:57
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