上一篇文章分析了Hive1.2.2的安装，本节博主将分享Hive的体验&Hive服务端和客户端的使用方法。 一、Hive与hadoop直接的关系 Hive利用HD
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2023-08-21 09:45:48
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文章目录1. 为什么使用物化视图？2. 特性3. 创建物化视图4. 查看物化视图5. 删除物化视图6. 修改物化视图7. 视图 vs 物化视图 1. 为什么使用物化视图？前面说到 视图 可以降低查询语句复杂度 和 提高数据安全。唯一不足的就是无法提高查询效率，而物化视图可以提高查询效率。提高查询效率。 如果要对student_trans表经常进行某查询操作时，可以选择创建物化视图将该查询语句的查
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2023-09-01 19:43:27
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以下是我通过查阅一些资料和博客所得出的对hive的个人见解，如果雷同，请见谅，如有意见或建议，请大胆提出，必虚心学习。Q: hive是什么 A: Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，是数据挖掘的一个工具（利用mapreduce挖掘hdfs上的数据）。 Q: hive能做什么 A: 它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载
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2023-07-12 21:33:58
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1、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。Hive不是：关系数据库OnLine事务处理（OLTP）的设计用于
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2023-09-01 16:18:14
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Hive特点1.针对海量数据的高性能查询和分析系统 由于 Hive 的查询是通过 MapReduce 框架实现的，而 MapReduce 本身就是为实现针对海量数据的高性能处理而设计的。所以 Hive 天然就能高效的处理海量数据。与此同时，Hive 针对 HiveQL 到 MapReduce的翻译进行了大量的优化，从而保证了生成的MapReduce 任务是高效的。在实际应用中，Hive 可以高效的
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2023-10-05 19:19:37
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一.什么是hivehive由Facebook实现并开源，hive是依赖于hadoop的一个数据库(数据仓库)，可以让开发者在不清楚MapReduce编程的情况下完成MapReduce的任务执行，把MapReduce程序封装成了HQL语句，使用户像操作sql一样去操作MapReduce程序。二.hive的组成部分三.hive的特点 优点： 1、可扩展性,横向扩展
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2023-08-07 18:30:23
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正在搞的Hive查询平台给每一个Query打了tag，想试试看效果如果发现竟然没有数据流入；原来发现Hive里面做了一个改进：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-887https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-2925 对于简单的查询不会走mapreduce而是直接在文件层面过滤，由于bypass了map
原创
2013-09-25 11:38:15
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目录1 Hive On Tez1.1 Hive引擎的支持1.2 Tez的介绍1.3 Tez的编译1.4 Tez的部署1.5 Tez的使用2 LLAP的更新3 Metastore独立模式3.1 Metastore的功能3.2 Metastore独立模式3.3 独立模式部署测试
1 Hive On Tez
1.1
原创
2021-12-15 10:37:57
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HIve是分布式数据仓库，基于Hadoop生态产生，由于MapReduce处理数据的编程模型对于SQL开发人员不方便，发展出Hive帮SQL人员利用Hadoop处理数据计算问题。 最初的Hive只提供了SQL转化为MapReduce的解析器，但Hive与传统数据库相比如DB2、Oracle、
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2024-06-04 10:12:47
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第1章 Hive基本概念
1.1 什么是Hive
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 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表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 （1）Hive处理的数据存储在HDFS （2）Hive分析数据底层的实现是MapRedu
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2023-05-30 19:44:37
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AbstractApache Hadoop 是使用通常由商品硬件组成的计算机集群对大型数据集进行分布式处理的框架。在过去的几年中，Apache Hadoop 已经成为使用商品硬件进行分布式数据处理的事实平台。 Apache Hive 是使用 Apache Hadoop 进行数据处理的流行 SQL 接口。Hive 将用户提交的 SQL 查询转换为物理运算符树，该树经过优化并转换为 Tez Jobs，
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2023-08-29 20:57:38
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备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录一.Hive ACID and Transactions二.Hive on Tez三. Hive on Spark四.HCatalog参考 这个blog介绍Hive的高级特性 1） Hive ACID and Transactions 2） Hive on Tez 3） Hive on Spark 4） HCatalog一.Hive ACID and T
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2023-09-27 09:42:13
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第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive1）Hive简介Hive是由Facebook开源，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表，并提供类SQL查询功能。那为什么会有Hive呢？它是为了解决什么问题而诞生的呢？下面通过一个案例，来快速了解一下Hive。例如：需求，统计单词出现个数。（1）在Hadoop课程中我们用MapReduce程序实现的，当时需要写Mappe
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2023-11-23 16:00:58
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Hive 3 ACID事务Hive 3通过使用涉及增量文件的写入，读取，插入，创建，删除和更新操作中的技术实现事务性表的原子性和隔离操作，这些操作可以提供查询状态信息并帮助您解决查询问题。写入和读取操作Hive 3写入和读取操作改进了事务表的ACID属性和性能。事务表与其他表一样执行。Hive支持所有TPC Benchmark DS(TPC-DS)查询。Hive 3及更高版本通过简单的写入和插入扩
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2023-09-06 23:28:23
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# Hive版本特性查询流程
## 1. 确定Hive版本
首先，我们需要确定我们所使用的Hive版本。Hive有多个版本，每个版本都可能有不同的特性和功能。你可以通过以下命令来查看Hive的版本：
```shell
hive --version
```
这将显示Hive的版本号，比如 `Hive 2.3.7`。
## 2. 官方文档查询
一般来说，了解Hive版本的特性和功能最简单的方式就是
原创
2023-11-10 06:50:26
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hive出现的原因：解决从一个现有的数据基础架构转移到Hadoop上，Hive适合数据仓库应用程序的，可以维护海量数据，而且可以对数据进行挖掘，形成报告。（查询Hadoop集群中的数据）1:Hive的查询语言,用来查询Hadoop中的数据,Hive是将大多数的查询转换为MapReduce任务2:HiveQL:(1) 创建数据库: create database financials(2)
1．sqoop介绍 Apache Sqoop是在Hadoop生态体系和RDBMS体系之间传送数据的一种工具。来自于Apache软件基金会提供。 Sqoop工作机制是将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。 Hadoop生态系统包括：HDFS、Hive、Hbase等 RDBMS体系包括：Mys
# 如何实现Hive的非严格模式特性
## 整体流程
下面是实现Hive的非严格模式特性的步骤：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 创建表
创建表 --> 开启非严格模式
开启非严格模式 --> 添加数据
添加数据 --> 查询数据
查询数据 --> 结束
结束 --> [*]
```
原创
2024-03-21 05:14:37
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hivesql DDLhive完整语法树CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [DB_NAME].table_name [(col_name datetype [COMMENT col_comment],…] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name datetype [CO
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2023-09-19 20:54:44
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一、Hive 概述1.1 Hive 是什么由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并且提供类SQL的查询功能Hive仅仅是一个工具，本身不存储数据只提供一种管理方式，同时也不涉及分布式概念，就是个软件而已Hive本质就是MapReduce，将类SQL（HQL）转换成MapReduce程序1.1.1 HQL转换MR
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2023-06-26 22:03:33
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