1.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2.离线项目在使用hive的前后区别之前用 Hadoop MapReduce 人员学习成本高，MapReduce 实现复杂查询逻辑开发难度太大之后使
## Hive日志文件查找流程
为了帮助小白开发者找到Hive日志文件，我们可以按照以下步骤来进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| -- | -- |
| 1. | 连接到Hive服务器 |
| 2. | 确定Hive日志文件路径 |
| 3. | 使用命令查找日志文件 |
| 4. | 下载或查看日志文件 |
接下来，我们逐步解释每一步需要进行的操作，并提供相应的代码和注释。
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原创
2023-09-04 04:59:00
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在处理Hive的Kerberos认证时，关键的一个问题就是我们需要找到对应的Kerberos认证文件。那么，这个文件到底在哪里呢？为了帮助大家解决这个问题，我记录了相关的流程与策略，从备份到恢复，再到监控告警，通过这个过程可以有效避免潜在的灾难。
### 备份策略
首先，做好备份是任何IT系统的重要环节。以下是我设计的Kerberos认证文件的备份流程图：
```mermaid
flowch
## Hive默认分区文件数在哪设置
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库软件，用于数据的查询、分析和管理。一个核心特性是其支持分区，这使得大规模数据集的处理变得更加高效。在使用 Hive 进行数据分析时，分区的使用可以显著提高查询效率。然而，如何设定 Hive 的默认分区文件数是一个重要但经常被忽视的话题。
### 什么是分区？
在 Hive 中，分区是将表中的数据
原创
2024-08-08 13:08:10
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# Hive默认建模文件存储位置
## 概述
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一个SQL样式的查询语言，用于对大规模数据集进行查询和分析。在Hive中，数据模型是通过创建表来定义的，而这些表的元数据信息则存储在Hive的元数据存储库中。本文将介绍Hive默认建模文件存储的位置以及相关的步骤。
## Hive默认建模文件存储位置
Hive默认将建模文件存储在Hadoop的
原创
2023-11-25 10:40:48
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# Hive Parquet 文件的存储与查询
在大数据处理和存储的领域中，Apache Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，而 Parquet 则是一种列式存储格式。Hive 可以与 Parquet 文件格式无缝集成，允许我们高效地分析和查询大规模数据集。本文将介绍 Hive Parquet 文件的存储目录，以及如何进行查询操作。此外，我们还将使用代码示例和图示来帮助理解。
## 什么是
模糊搜索表查看表结构查看分区信息删除数据、删除分区、删除库表1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3.查看分区信息 show partitions table
存储格式1、压缩格式比较(Hadoop压缩配置)2、中间压缩3、最终输出结果压缩4、sequence file存储格式5、使用压缩实践 1、压缩格式比较(Hadoop压缩配置)先放图 snappy虽然不可切分，但也是对已生成的文件，可以在mr阶段指定reduce个数控制生成的文件大小每一个压缩方案都在压缩/解压缩速度和压缩率间进行权衡。BZip2压缩率最高，但是同时需要消耗最多的CPU开销。GZ
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2024-07-01 21:00:36
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# 使用Hive实现数据写入
## 简介
在使用Hive进行数据分析时，我们通常需要将数据写入到Hive表中。本文将介绍如何使用Hive进行数据写入，并提供详细的步骤和代码示例。如果你是一名刚入行的小白，不用担心，本文将逐步指导你完成整个过程。
## 整体流程
下面是使用Hive进行数据写入的整体流程：
```mermaid
journey
title 使用Hive写入数据流程
原创
2023-11-20 15:03:32
37阅读
前言Hive：2.3.0Hadoop：2.7.7JDK：1.8.0_221Tez：0.9.1本次配置Apache Tez只是用于Hive执行MR任务，而非Hadoop全局配置，并且使用的是已编译二进制压缩包Hadoop-Tez兼容性：Apache Tez 0.9.0中使用了部分Hadoop 2.7.0开发包，因此如果Hadoop是2.7.x版本，建议使用0.9.0及更新版本的Tez，避免发生兼容性
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2023-10-08 11:35:20
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# 如何找到Hive配置文件目录
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何找到Hive配置文件目录。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个过程，并提供每一步所需的代码以及其注释。
## 流程概览
首先，让我们来看一下整个流程的概览。下表中列出了找到Hive配置文件目录的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 打开Hive安装目录 |
| 步骤2 | 寻找
原创
2023-12-22 05:27:25
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# CDH中Hive的文件在哪儿
在CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）中，Hive是一个用于处理大规模数据的数据仓库工具，它可以让用户使用类似SQL的查询语言来查询和分析数据。在Hive中，数据被存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，而Hive的元数据则存储在一个名为“metasto
原创
2024-05-05 04:04:37
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7.hive数据仓库Data Warehouse7.1hive启动方式#Beeline Client
#在hive运行的服务器上，首先启动metastore服务，然后启动hiveserver2服务。
nohup /export/servers/hive-2.1.0/bin/hive --service metastore &
nohup /export/servers/hive-2.1.0
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2024-09-03 11:45:09
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# 关于Hive Metastore的文件夹位置及其重要性
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，允许用户通过类SQL的查询语言（HiveQL）来处理、查询和分析大数据。在Hive的基础架构中，Metastore是一个重要的组成部分，它用于存储Hive表的结构和元数据。许多人在使用Hive时可能会对Metastore的文件夹位置产生疑问，本文将对此进行详细的探讨，并提供相关的代码示例和图
小文件产生原因hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式直接向表中插入数据insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61); 这种方式每次插入时都会产生一个文件，多次插入少量数据就会出现多个小文件，但是这种方式生产环境很少使用，可以说基本没有使用的 通过load方式加载
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2024-06-06 15:30:13
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下载安装文件 下载好的安装文件位于Linux系统中的下载目录中 将其进行解压，解压后的文件放于/usr/local目录下sudo tar -zxvf ~/下载/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /usr/local 为了之后使用方便，将解压后的文件重命名为hivesudo mv apache-hive-3.1.2-bin hive 为文件赋权限sudo chown -
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2024-03-02 08:50:24
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Hive 的优缺点优点（1）操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。（2）避免了去写 MapReduce，减少开发人员的学习成本。（3）Hive 的执行延迟比较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。（4）Hive 优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive 的执行延迟比较高。（5）Hive 支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来
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2024-06-18 15:15:45
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=====================================================================1、 创建库：create database if not exists mydb; 创建库的时候带注释 &n
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2024-02-20 11:47:50
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目录1、Kerberos是什么2、主要角色3、基本概念4、认证过程4.1 初始验证4.2 获取服务票据4.3 服务验证5、环境假设6、局限性7、相关命令参考文档：协议： 协议主要命令： 主要命令1、Kerberos是什么 Kerberos是一种一种网络身份验证协议，只包括验证环节，不负责授权。它旨在通过使用密钥加密技术为客户端/服务
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2023-11-13 21:16:23
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# 在哪进入 Hive Shell
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库，允许用户使用类 SQL 的查询语言（HiveQL）来处理和分析大数据。Hive Shell 是用户与 Hive 交互的接口，通过它可以执行各种 HiveQL 命令。本文将详细介绍如何进入 Hive Shell，包括环境准备、基本命令及操作示例，同时通过类图和饼状图帮助理解 Hive 的工作原理和常用的 Hi
