文章目录一、启动hive1. hive启动的前置条件2. 启动方式一: hive命令3. 方式二:使用jdbc连接hive二、Hive常用交互命令1. hive -help 命令2. hive -e 命令3. hive -f 命令4. 退出hive窗口5. 在hive窗口中执行dfs -ls /；三、Hive语法1.DDL语句1.1 创建数据库1.2 两种方式查询数据库1.3 显示数据库信息1.
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2024-06-21 13:47:35
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文章目录hql的执行流程1、建库2、查询数据库3、删除数据库4、切换数据库5、查看数据库里面的表6、添加表创建内部表（Managered_Table）创建外部表（External_Table）外部表与内部表对比※※※：创建分区表1、分区表的实质2、二级分区：3、创建结构相同的表：4、建表的同时插入数据(把查询结果保存在一张表中)5、存储为不同格式创建分桶表分区表和分桶表的对比※※※：7、删除表8
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2023-07-12 20:34:08
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0.Hive的使用1.hive的基本使用1.创建库：create database if not exists mydb;
2.查看库：show databases;
3.切换数据库：use mydb;
4.创建表：create table if not exists tbname(id string,name string);
create table tbname(id String,name
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2023-07-12 09:24:05
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Hive 数据类型 与 案例实操基本数据类型Hive数据类型Java数据类型长度示例TINYINTbyte1byte 有符号整数20SMALLINTshort2byte 有符号整数20INTint4byte 有符号整数20BIGINTlong8byte 有符号整数20BOOLEANboolean布尔类型，true或falseTRUEFLOATfloat单精度浮点数3.14DOUBLEdouble双
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2023-07-12 11:56:50
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目录安装mysql、hive步骤什么是hive一、启动方式二、操作Hive1、基本建表语句：2、内部表与外部表3、分区表4、数据导入与导出安装mysql、hive步骤一、什么是hiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线)，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。操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力， 避免了去写MapReduce，减少开发
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2023-07-20 21:52:49
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1. 安装hive：上传apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz文件到/usr/local目录下，解压后更名为hive。2. 配置hive环境变量，编辑/etc/profile文件（配置完后记得source /etc/profile使其生效）3. 配置hive，进入到hive文件夹内，将hive-default.xml.template拷贝一份，命名为
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2023-07-12 10:33:20
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使用jdbc连接hive时,加上参数set hive.execution.engine=spark Class.forName(hiveDriver); Connection conn = null; Statement pstmt = null; ResultSet rs = null; c...
原创
2021-05-31 17:37:27
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# 项目方案：使用Hive SQL的if函数进行数据处理
## 项目背景
在数据处理和分析过程中，经常需要根据特定条件对数据进行筛选、计算和转换。Hive SQL提供了丰富的函数库，其中包括if函数，可以根据条件进行数据处理。本项目将利用Hive SQL的if函数，设计一个数据处理方案。
## 项目目标
通过使用Hive SQL的if函数，实现对给定数据集的筛选、计算和转换，输出符合特定条件的
原创
2023-10-17 13:50:23
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Hive/hbase/sqoop的基本使用教程~###Hbase基本命令
start-hbase.sh #启动hbase
hbase shell #进入hbase编辑命令
list #列出当前所有的表(tablename)
create 'test','name' #创建一张名为test的表，并且表中只有一列 name
put 'test','row1','nam
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2024-09-29 06:38:48
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使用jdbc连接hive时,加上参数set hive.execution.engine=spark Class.forName(hiveDriver); Connection conn = null; Statement pstmt = null; ResultSet rs = null; c...
原创
2022-02-15 14:35:58
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# 使用Hudi查询Hive外部表
在大数据领域，Apache Hudi是一种流行的数据湖解决方案，它可以帮助用户管理和处理大规模数据。同时，Hive是一个用于数据仓库的数据查询和分析工具，它可以方便地对数据进行查询和分析。在实际的项目中，我们经常需要使用Hive查询Hudi创建的外部表，本文将介绍如何使用Hive查询Hudi外部表，并通过一个示例来演示。
## 问题描述
假设我们有一个Hu
原创
2024-02-29 06:31:13
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DateDiff 函数
返回 Variant (Long) 的值，表示两个指定日期间的时间间隔数目。
语法
DateDiff(interval, date1, date2[, firstdayofweek][, firstweekofyear]])
DateDiff 函数语法中有下列命名参数：
部分 描述
interval 必要。字符串表达式，
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2023-12-04 20:59:08
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@ 1. 新建一个对hive的连接 2. 填写主机地址和登录信息 3. 最重要的一步，配置驱动 4. 点击进来后，会发现这里有一个默认的驱动，把它删掉 5. 使用hive自带的驱动，去到hive的安装目录下，有一个jdbc目录 使用sz命令把这个jar包下载到本地（rz命令是上传文件） sz hiv
原创
2021-07-25 11:02:45
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在很多数据工程领域中，Hive 是一个重要的工具，用于将结构化数据存储在 Hadoop 之上。尽管 Hive 主要是用于 Linux 环境，但在 Windows 下进行 Hive 的使用和配置，也逐渐引起了许多开发者的关注。本文将详细记录在 Windows 下使用 Hive 的过程，包括从错误现象到解决方案的分析与讨论。
## 问题背景
在传统的数据处理过程中，数据工程师希望能在 Window
高 级 篇
看完入门篇和进阶篇后，稍加练习，破解一般的网站是没问题了。但如果碰到表名列名猜不到，或程序作者过滤了一些特殊字符，怎么提高注入的成功率？怎么样提高猜解效率？请大家接着往下看高级篇。
第一节、利用系统表注入SQLServer 数据库
SQLServer 是一个功能强大的数据库系统，与操作系统也有紧密的联系，这给开发者带来了很大的方便
有个几千万条记录的表 on mysql 5.0.x，现在要读出其中几十万万条左右的记录常用方法，依次循环： select * from mytable where index_col = xxx limit offset, limit;经验：如果没有blob/text字段，单行记录比较小，可以把 limit 设大点，会加快速度 问题：头
在Hive中，视图（View）是一种虚拟的表，其内容由查询定义。视图本身并不存储数据，它只是保存了查询的定义。当你查询视图时，Hive会执行视图定义中的查询，并返回结果。视图在Hive中非常有用，因为它们可以简化复杂的查询、隐藏数据的复杂性、为数据提供逻辑上的表示等。
下面是在Hive中创建和使用视图的基本步骤和示例：
创建视图
首先，你需要有一个基础的表，然后在这个表的基础上创建视图。假设你有一
原创
2024-04-09 18:01:41
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# Sentry 如何集成 Hive 使用
## 问题背景
在开发和生产环境中，我们经常需要监控和分析应用程序的日志。Sentry 是一个开源的错误跟踪工具，能够帮助我们实时监控应用程序的错误和异常。而 Hive 则是一个用于处理大规模数据的数据仓库工具，可以帮助我们存储和分析海量数据。
本文将介绍如何将 Sentry 与 Hive 集成，实现将 Sentry 中的错误日志数据导入到 Hiv
原创
2024-03-12 05:29:56
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## Hive中的递归查询
递归查询是一种在关系数据库中非常常见的操作，它允许用户查询层次数据。尽管Apache Hive不直接支持递归查询，但我们可以通过一些方法实现类似的功能。本文将介绍如何在Hive中使用递归查找，并提供示例代码和相关的关系图。
### 1. 递归查询的基本概念
在数据库中，递归查询主要用于处理树形或图形的数据结构，比如员工与经理的关系、分类与子分类的关系等。递归查询通
原创
2024-08-12 06:28:47
245阅读
# 使用SQLyog连接Hive的详细指南
在现代数据分析中，Hive作为查询和分析大数据的工具，已经变得越来越流行。SQLyog则是一个非常强大的MySQL管理工具，但用户可能会好奇如何使用它连接Hive。本文将详细介绍如何通过SQLyog连接到Hive，包括所需的配置、步骤和示例代码。
## 一、前期准备
### 1. 环境准备
我们需要确保以下软件已经安装并运行：
- Apache
原创
2024-10-05 05:52:22
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