# 教你如何创建Hive实例
## 1. 简介
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了SQL接口来查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集。在这篇文章中，我将引导你一步一步创建一个Hive实例。
## 2. 创建Hive实例的流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备Hadoop集群 |
| 步骤2 | 安装Hive |
原创
2023-08-02 06:30:05
57阅读
Hive基础Hive 概念Hive优缺点优点缺点Hive名词概念hive底层执行流程hive 与RDBMS传统关系型数据库对比查询语言数据更新执行延迟数据规模hive基本数据类型（原子数据类型）hive的集合数据类型类型转换隐性转换规则DDL语言内部表创建普通内部表createcreate table ascreate table like (只创建结构)外部表外部表创建内部表和外部表互转查看表
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2023-07-12 21:56:40
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目录注：只是为了以后忘了，好翻。。。。。。。做个总结一) hive 操作1) hive -e2) hive -f3) 查看在hive中输入的所有历史命令4) hive运行日志修改二) hive参数配置三) hive数据类型基本数据类型集合数据类型1）复杂类型解释2）建表语句：3) 造数据 ：text.txt4）load数据5) 访问方式hive类型转换四) DDL操作库操作
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2023-09-18 16:36:39
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文章目录Zookeeper入门概述特点数据结构应用场景下载地址ZooKeeper的安装安装配置参数解读Zookeeper内部原理选举机制节点类型Stat结构体监听器原理写数据流程Zookeeper操作分布式安装部署客户端命令行操作API应用Maven坐标创建ZooKeeper客户端创建节点获取子节点并监控节点的变化判断节点是否存在案例：监听服务器节点动态上下线服务器客户端 Zookeeper入门
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2024-07-10 21:39:08
37阅读
1、数据导入1）向表中装载数据（Load）（1）语法hive> load data [local] inpath '数据的path' [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从linux本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表（3）
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2024-09-06 14:26:04
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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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一、Hive安装（以Hive2.1.1为例,安装在/usr/local/apache-hive-2.1.1-bin目录下)1.官方下载预安装hive版本安装包apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz2.解压安装包到安装目录,具体指令:tar –zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz –C /usr/local/apache-hive-2.1.1-bin3
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2023-08-29 16:47:57
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目录准备工作：需求：最终效果解题思路：SparkSqlOnHive的UDAF实现代码1、pom.xml配置2、创建UDAF类2、创建TopN类3、运行结果 准备工作：--创建表
CREATE TABLE `user_visit_action`
(
`date` string,
`user_id` bigint,
`sess
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2023-09-21 08:43:51
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本文导读：删除表中的数据的方法有delete,truncate, 其中TRUNCATE TABLE用于删除表中的所有行，而不记录单个行删除操作。TRUNCATE TABLE 与没有 WHERE 子句的 DELETE 语句类似；但是，TRUNCATE TABLE 速度更快，使用的系统资源和事务日志资源更少。下面介绍SQL中Truncate的用法 当你不再需要该表时， 用 drop；当你仍要
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2024-02-03 10:31:19
76阅读
Spark执行Hive 提示：Spark执行Hive的表只能是外表或是表不包含ACID事物的表 文章目录Spark执行Hive前言一、pom.xml导入依赖执行的包二、使用步骤1.编写代码2.Spark执行脚本异常处理Spark SQL 生成RDD过程(Catalyst)从ULEP到RLEP过程优化RLEP 前言Hive一般作为大数据的数据仓库，因其语句和SQL大部分通用。所以很多数据为存储在Hi
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2023-08-18 22:36:57
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Spark SQL简介一、从Shark说起1、在这之前我们要先理解Hive的工作原理：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言——HiveSQL，用户可以通过HiveSQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveSQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行。2、Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是
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2023-07-12 13:13:49
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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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把 hive 安装目录下的lib 添加到java项目中简单UDF示例1、先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法package com.hive.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;public class ToLowerCase extends UDF { public String
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2022-04-13 11:27:58
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2019-07-29 13:33:00
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# Hive Union 使用实例
在Hive中，`UNION`关键字可以用来合并多个查询的结果集。通过`UNION`操作，可以将多个查询的结果合并为一个结果集，这样可以方便进行数据的整合和分析。在本文中，我们将介绍如何使用Hive中的`UNION`操作来合并两个表的数据。
## 准备工作
首先，我们需要创建两个表来进行演示。我们创建两个简单的表`table1`和`table2`，每个表包含
原创
2024-06-29 04:37:36
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在使用 Hive 进行大数据处理时，有时会遇到“hive不能实例化”的问题。这种情况通常是由于环境配置不当、依赖未安装、缓存问题，或者是 Hive 的版本与其他组件不兼容导致的。从这篇博文中，我们将详细探讨如何逐步解决这个问题，确保 Hive 的正常运行。
### 环境准备
在开始之前，确保你已经具备了以下环境。我们首先需要安装一些前置依赖项。
**前置依赖安装**
```bash
# 更新
# 如何实现 ODBC Hive 实例名
在现代大数据处理中，Hive 是一个重要的工具，它可以对存储在 Hadoop 中的数据进行查询和分析。ODBC（开放数据库连接）是用于连接数据库的通用界面。通过设置 ODBC，可以方便地连接到 Hive 数据库，获取和操作数据。本文将指导您如何实现 ODBC Hive 实例名。
## 流程概述
实现 ODBC Hive 实例的过程分为以下几个步骤：
原创
2024-08-30 08:19:44
88阅读
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函数 文章目录Hive函数查看函数函数关系运算数学运算加法操作 +减法操作 -乘法操作 *除法操作 /取余操作 %位与操作 &位或操作 |位异或操作 ^位取反操作 ~逻辑运算逻辑与操作 AND逻辑或操作 OR逻辑非操作 NOT数值计算取整函数 round指定精度取整函数 round向下取整函数 floor向上取整函数 ceil向上取整函数 ceiling取随机数函数 rand自然指
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2023-07-12 11:18:10
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一、准备工作1. 预备安装包我将需要的包全部放到百度盘里了 ： 链接: https://pan.baidu.com/s/1NHxweoK7zYf5hqP1aLIHAw 提取码: ip4c hadoop-2.8.5.tar.gz、hbase-2.1.1-bin.tar.gz、apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz、jdk-8u102-linux-x64.tar.gz、mysql-c
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2023-09-28 01:09:40
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