# 使用Hive进行数据批处理的流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Hive进行数据批处理。下面是整个流程的概述：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[创建表]
B --> C[加载数据]
C --> D[数据处理]
D --> E[输出结果]
```
接下来，我将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代
原创
2023-12-27 09:17:25
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教教你如何写.bat批处理文件
扩展名是bat(在nt/2000/xp/2003下也可以是cmd)的文件就是批处理文件。 首先批处理文件是一个文本文件，这个文件的每一行都是一条DOS命令（大部分时候就好象我们在DOS提示 符下执行的命令行一样），你可以使用DOS下的Edit或者Windows的记事本(notepad)等
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2024-08-28 17:45:02
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batch批处理实例下面的示例程序将展示flink的不同应用程序从简单的单词计数到图计算。示例代码演示使用Flink的DataSet API。以下的全部源代码和更多的例子可以在flink源码仓库的flink-examples-batch或者flink-examples-streaming模块中看到。 运行一个示例Word Count 单词计数Page Rank 网页排名Connected
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2023-11-24 18:36:20
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# 如何实现“flink批处理hive dataset”
## 1. 流程概述
为了实现“flink批处理hive dataset”，我们需要按照以下步骤来进行：
```mermaid
gantt
title 实现“flink批处理hive dataset”流程图
section 步骤
准备环境 :done, 2021-11-01, 1d
原创
2024-03-27 07:03:17
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序言基于最新的v1.14.4 梳理下批流统一的用法cuiyaonan2000@163.com官方的文档看的头晕,要把所有的都穿起来还是有难度.先基于其它码友的经验文章,在去看官网我觉得效果更好.批流统一总的来说,使用上层的API以操作传统关系型数据库表的方式来进行计算参考资料:概览 | Apache FlinkDataStream API Integration | Apache Flink流式概
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2024-02-04 17:00:12
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Hive中的数据倾斜和优化 常见的优化 1大表转化为小表，充分利用临时表 合理的利用分区表+外部表 数据存储格式，压缩的配置 SQL语句的优化 join---尽量使用map join filter 先过滤再处理开启并行 hive.exec.parallel ->修改为true,开启并行 hive.exec.parallel.thread.number 设置并行的个数开
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2023-08-13 21:19:23
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概念Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类 SQL 查询功能，用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业，然后提交到 Hadoop 上运行。Hive处理的数据存储在HDFS，Hive分析数据底层的实现是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。 注：Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高
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2023-07-20 20:01:01
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一、添加分区注意事项：有数据才添加分区，避免创建空目录批量添加分区，提高效率1. 直接添加目录不存在时，会生成空目录；hive -e "alter table table_name add if not exists partition(dt='${dt}') location '${save_path}';2. 存在添加防止生成空目录#!/usr/bin/env bas
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2023-11-13 09:55:02
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目录0. 相关文章链接1. FlinkSQL整合Hive介绍2. 集成Hive的基本方式2.1. 持久化元数据2.2. 利用 Flink 来读写 Hive 的表3. 准备工作4. SQL CLI5. 代码演示1. FlinkSQL整合Hive介绍官网介绍：Apache Flink 1.12 Documentation: Hive使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前，一些比
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2023-07-26 10:41:09
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在当今大数据处理场景中，选择合适的批处理框架是至关重要的。用户通常面临的选择是使用Apache Hive还是Apache Spark。本文将复盘这一决策过程，帮助读者深入理解这两者的特点，从而做出明智选择。
## 问题背景
在一个大数据应用场景中，用户需要处理来自不同数据源的海量数据，目标是实现快速的数据分析和更高效的计算。在这样的背景下，用户希望能够高效地完成以下任务：
1. 数据清洗与
问题早上过来发现定时任务出现告警，Flink Jobs运行失败，登录Flinkweb后台一看，所有jobs都没了，slot也为0。 查看Flink日志，有以下错误异常：2022-12-07 08:00:05,444 ERROR org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner [] - Fatal error occurred
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2023-08-22 13:55:15
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spark-3.0.1源码阅读之流处理1 spark流处理框架简要说明1.1 微批处理方式1.2 结构化流处理方式2 spark sql VS mysql sql2.1 mysql的sql解析和执行2.2 spark的sql解析和执行2.3 小节3 调试的代码4 结构化流飞快的原因分析4.1 ContinuousExecution类解析4.2 MicroBatchExecution类解析4.3
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2024-10-12 16:51:56
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在hive中对于json的数据格式，可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询。也可以直接在hive中创建json格式的表结构，这样就可以直接查询，实战如下(hive-2.3.0版本)：1. 准备数据源将以下内容保存为test.txt{"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class":{"book":"语文",
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2023-06-11 13:41:29
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1 e: 2 cd MySQL\bin 3 mysql -uroot -proot 4 @pause 1 e: 2 cd JAVA\jdk1.8.0_77\bin 3 javac Hello.java 4 java Hello 5 @pause
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2016-10-27 09:26:00
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因为电脑中病毒了，总是对后缀为.html和.htm文件感染，导致我在写代码时，总是会出现找不到对应的文件，而且比较麻烦，还要到对应的文件夹中找到那些病毒文件删除，然后从SVN中从新下载，一开始，还能手动删除，最后感觉每天都要干两三次这种事，感觉太麻烦了，就想是不是可以用echo批处理干这个事，删除某个目录下的文件，并从SVN指定路径下载下来，就小查了一些资料，记录了一些
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2024-05-02 21:52:45
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for命令是一种对一系列对象依次循环执行同一个或多个命令的在命令行或批处理中运行的命令，结合一些Windows管理中的程序后，其处理功能强大、应用灵活方便程度令人刮目相看。但是，其帮助信息也因此复杂往往令初学者望而生畏，这里根据本人的学习理解,把其用法分解简化，疏忽和错误也许在所难免。基本格式(这里写的是在命令行里用的格式，如果是在批处理中,需要把其中%再多加个%形成%%)：for /参数 %变量
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2024-04-08 22:46:36
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set /a 基本用法 :: code by 随风 @bbs.bathome.net 2008-03-05 set /a 是批处理中进行算术的命令。很多新手对它的常规用法都不太了解，这里作些简单通俗的介绍， 错误地方，欢迎指出。用法很多，这里只介绍几种常用的，（主要是我也只会这几种） 特点： 可进行加、减、乘、除、取余操作。 它们的符号分别是 + - * / %% set /a 可计算的数值，
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2023-11-08 12:55:35
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批文件实际上就是带有.bat 的文件，它具有一定的语法和有效的命令/ 指令集。运行一个批文件，只需敲入文件名，并不需要敲入 .bat 后缀名． 一．什么是批处理文件 批处理文件（ BATCHFILE ，简称 BAT 文件）是一种在 DOS 下最常用的可执行文件。它具有灵活的操纵性，可适应各种复杂的计算机操作（指在
目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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1、流处理和批处理介绍1.流处理系统流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。2.批处理系统批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到
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2023-08-30 08:35:17
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