# Hive处理递归问题的简介
Apache Hive是一个数据仓库软件，用于在Hadoop上进行数据分析。尽管Hive非常强大，但它并没有原生支持递归查询的能力。这是因为Hive的设计初衷是为了处理大规模的数据集，通常使用的是批处理模式，而递归操作通常需要反复处理数据。尽管如此，我们还是可以通过一些创新的方法来解决递归问题，例如使用临时表和自连接。
## 递归问题的定义
递归问题常见于需要
递归CTE是SQL SERVER 2005中重要的增强之一。一般我们在处理树，图和层次结构的问题时需要用到递归查询。例如： 有如下的数据：如果我要查询 “河南” 省下的所有地市信息，按上边的表，应该查出来：郑州，南阳，开封。这就是一个递归查询，SQL语句如下： WITH CTE
AS ( SELECT dbo.NodeTree.NodeId
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2023-10-15 12:05:33
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背景大数据时代,日常工作中经常会处理数以亿计的数据。 笔者近期就遇到了一个十亿级以上的数据排序需求,并输出序号。 如果是小规模数据我们直接使用row_number全局排序就可以了，但是当数据规模达到十亿或者以上时，直接使用row_number肯定是不太现实。 因为全局排序的时候变成了单节点任务，要么超内存，要么就超时。经过几轮调试，问题解决了，并且性能还不错，笔者把处理这个问题的思路与解决方案分享
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2023-07-12 20:42:31
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一、概念数据处理中的数据倾斜：个人理解，在数据处理的MapReduce程序中，由于数据的特殊性，数据中存在大量相同key的数据，根据业务需求需要对这个key进行分区操作（group by/join）时，在map的partition阶段将大数据量的相同key的数据全部分配到同一个Reduce，导致Reduce的节点数据量分配极度不均衡的现象，称为数据倾斜。 数据倾斜有哪些表现：最直观的表现
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2023-08-18 23:30:30
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Mysql表名大小写的参数更改，导致的Hive无法正常使用，和metastore无法正常启动的问题。
原创
2018-03-07 18:27:20
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基本通用的SQL语句Hive数据类型Hive所有的数据类型分为如下四种：列类型整形 INT，当数据范围超过INT时需要使用BIGINT字符串类型 可以使用单引号或双引号来指定，包含VARCHAR和CHAR两种数据类型。时间戳 支持传统的UNIX时间戳可选纳秒的精度日期 DATE小数点联合类型文字浮点类型十进制类型Null 缺少值通过特殊值 NULL 来表示复杂类型数组映射结构体创建数据库，删除数据
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2023-07-21 23:55:18
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spark小文件处理一、问题二、解决思路2.1 spark 计数方式2.2 计数部分代码实现2.3 性能影响评估三、总结 一、问题某个需求流程处理在上传s3阶段会使用spark 计算写入的数据，但是由于spark写入时是使用的默认分区200，虽然部分数据进行了分区数的处理，但是分区数效果不好。还是会存在几G或者更小十几M每个文件的情况，希望的是有一个通用的处理方式。二、解决思路使用spark 数
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2023-08-29 00:12:44
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#错误提示：Thu Feb 22 20:18:31 CST 2018 WARN: Establishing SSL connection without server’s identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45+, 5.6.26+ and 5.7.6+ requirements SSL conne...
原创
2021-07-08 14:37:44
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#错误提示：Thu Feb 22 20:18:31 CST 2018 WARN: Establishing SSL connection without server’s identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45+, 5.6.26+ and 5.7.6+ requirements SSL conne...
原创
2022-01-28 14:23:15
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文章目录4-网站日志分析案例-日志数据统计分析一、环境准备与数据导入1.开启hadoop2.导入数据二、借助Hive进行统计1.1 准备工作：建立分区表1.2 使用HQL统计关键指标总结 4-网站日志分析案例-日志数据统计分析一、环境准备与数据导入1.开启hadoop如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化hadoop namenode -format启动Hadoopstart-dfs.sh
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2023-12-20 07:03:39
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在进行大数据开发过程中，避免不了遇到数据错位的情况，出现数据错位的情况通常处于大数据开发的上游环节，为了保证数据质量需要对Hive表数据进行修复处理，本文由一次真实的Hive数据错位修复经历所启发，在这个基础上总结和扩展数据错位发生场景、数据错位修复思路和修复案例演示demo。
1.前言在进行大数据开发过程中，避免不了遇到数据错位的情况，出现数据错位的情
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2023-07-12 10:59:39
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文章目录Partition分区1. 静态分区Static Partition2. 动态分区Dynamic PartitionBucket分桶使用Spark作为执行引擎使用压缩使用ORC格式Join优化1. STREAMTABLE2. 前置过滤条件3. Multi-way Join4. Map Join（Broadcast Join/Broadcast-Hash Join）5. Skew Join
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2023-09-12 13:54:32
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一.编号函数1. row_number() --仅仅定义组内的数据进行编号 1 2 3 4孙悟空 语文 87
孙悟空 数学 95
娜娜 英语 84
宋宋 语文 64
孙悟空 英语 68
宋宋 英语 84
婷婷 语文 65
娜娜 语文 94
宋宋 数学 86
婷婷 数学 85
娜娜 数学 56
婷婷 英语 78
select
*,
row_number
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2023-07-14 12:18:16
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# Spring Boot 处理 Hive 的简单指南
随着大数据技术的发展，Apache Hive 作为一种数据仓库工具，被广泛应用于在 Hadoop 上管理结构化数据。在进行大数据处理时，通常需要将 Hive 与后端应用集成。Spring Boot 是一种快速开发框架，能够简化与 Hive 的集成过程。本文将介绍如何在 Spring Boot 应用中连接和操作 Hive，配合代码示例帮助理解
偶然在网上看到一篇文章，讲到数据汇总，提到了CUBE，感觉有些晦涩，想试着自己表述一下。同时，个人也认为CUBE还是很有用的，对SQL或数据分析感兴趣的小伙伴不妨了解一下，或许有用呢！先设定个需求，想要分别按【性别】、【籍贯】、【年龄】或【成绩级别】统计下表中学生的数量，再进一步，需要将这些条件相结合统计，同时满足某两项或更多条件的学生数量。数据表格如下： 我们可以逐层来理解【GROUP
在数据处理的过程中，Hive的`TINYINT`类型引发了不少用户的问题。用户在进行数据转换和存储时，发现数值范围处理不当，导致数据丢失或转换失败。为了更好地了解此问题的来源以及解决方案，我们将逐步深入分析。
### 用户场景还原
在一个大型项目中，用户需要将多个数据源中的数值型数据进行整合，并将其存入Hive数据库。特别是对于一些小范围的数值，使用`TINYINT`是最合适的选择，因其占用存
装hive装了1天多时间，总算装好了。下面记录一下安装的步骤。一：安装hive之前，需要安装好hadoop 和mysql.这里就不在赘述了。二：下载hive0.9.0(http://archive.apache.org/dist/hive/hive-0.9.0/),上传到Ubuntu用户目录下。然后复制到/usr目录下并解压。解压后将文件夹名改为hive。剩下的就是修改配置了。三：修改配置： 1
## Hive 循环处理
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据处理和分析。在实际工作中，我们经常需要对数据进行循环处理，以满足特定需求。本文将介绍如何在Hive中实现循环处理，并提供代码示例。
### 循环处理概述
在Hive中，循环处理通常通过使用自定义函数(UDF)来实现。通过编写UDF函数，我们可以定义循环处理的逻辑，并在Hive查询中调用该函数来对数据进行
原创
2024-04-13 04:49:58
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# Hive处理JsonArray
## 1. 简介
在Hive中处理JsonArray，需要将JsonArray转换成Hive表的列。本文将介绍如何使用Hive内置的函数和UDF来处理JsonArray。
## 2. 处理流程
下表展示了处理JsonArray的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Hive表 |
| 步骤2 | 导入Json数据
原创
2023-08-23 08:59:35
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相比于Map-Reduce，Hive对数
原创
2023-06-14 19:24:54
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