## HIVE 数据格式验证
在大数据领域中,数据的格式验证是非常重要的一步。其中 Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具,它允许我们使用类 SQL 语言进行数据查询和分析。在 Hive 中,数据的格式验证可以帮助我们确保数据的一致性和准确性。本文将介绍 Hive 数据格式验证的概念,并提供一些示例代码来演示如何进行数据格式验证。
### 什么是数据格式验证?
在数据仓库中,数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-03 05:40:25
                            
                                247阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            HiveQL窗口函数一、窗口函数语法二、窗口函数类型数据准备1、聚合函数1) sum()2) avg()3) count()4) max()5) min()2、序列函数1) ntile(n)3、排序函数1) row_number()2) rank()3) dense_rank()4) cume_dist()5) percent_rank()4、窗口函数1) lead(col,n,DEFAULT)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-20 04:37:24
                            
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            hive 基本数据类型 1、和标准的sql语言类似,这些关键字为h-sql 的保留字。
2、所有的这些数据类型都是java中的接口是实现,因此这些类型的具体细节和java中对应的类型完全一致。例如,STRING类型实现的是java中的String,FLOAT 实现的是java中的float
3、hive 中不支持"字符数组"类型。传统关系型数据库,字符数组主要出于性能优化的考虑。因为定长的记录更容            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Python 数据格式验证教程
## 概述
在本教程中,我将向你展示如何使用 Python 来进行数据格式验证。作为一名经验丰富的开发者,我会逐步教你整个过程,并附上代码示例。
### 流程概述
下面是我们整个数据格式验证的流程:
| 步骤 | 描述                 |
|------|----------------------|
| 1    | 定义数据格式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            错误表现:  当mysql的date类型或者datetime类型对应的字段值为‘0000-00-00’或‘0000-00-00 00:00:00’时错误原因分析:由于本地mysql未对my.ini文件进行配置在后台进行数据库链接时,发现连接时区出现了错误在spring环境搭建下的JSON对实体进行格式转换时,出现了错误解决方案:原因1解决方案:相关链接      方案一:(通过SQL修改 mysq            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-16 11:23:54
                            
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            # 在 Hive 中输出数据格式教程
作为一名刚入行的开发者,学习如何在 Hive 中输出数据格式是一个非常重要的技能。Hive 是一个用于大规模数据处理的工具,其数据抽象层允许我们以 SQL 语言进行查询和操作。本文将通过一个表格展示整个流程,并详细讲解每一步的实现代码。
## 整体流程
在 Hive 中输出数据格式的流程可以分为几个关键步骤,如下表所示:
| 步骤     | 描述            
                
         
            
            
            
            1.5、FileFormats1.5.1、FileFormat对比:         1.5.1.1、Text File每一行都是一条记录,每行都以换行符(\ n)结尾。数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作。缺点:1、磁盘开销大2、解析不方便,如JSON/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            textfile  Hive默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大。  行存储,压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分,无法对数据进行并行操作Sequencefile  Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据(key,value)的形式序列化到文件里。  Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile,只是它的key            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                                71阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            文章目录一.2大类存储方式二.TextFile格式三.Orc格式四.Parquet格式五.存储和压缩结合 Hive支持的存储数据格式主要有:textfile、sequencefile、orc、parquet。 有使用建议如下: 1)ORC和Parquet是Hive中推荐的存储格式,特别适合大规模数据存储和高性能查询。 2)TextFile和SequenceFile适用于特定场景下的数据存储和处理,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Hive建表后,表的元数据存储在关系型数据库中(如:mysql),表的数据(内容)存储在hdfs中,这些数据是以文本的形式存储在hdfs中(关系型数据库是以二进制形式存储的),既然是存储在hdfs上,那么这些数据本身也是有元数据的(在NameNode中),而数据在DataNode中。这里注意两个元数据的不同。  如下图,建表并导入数据:  之后在mysql中会发现:  有一个hive_remote            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            给Schema类传入类型(int、str、float等)fromschemaimportSchemaSchema(int).validate(10)10Schema(int).validate('10')SchemaUnexpectedTypeError:'10'shouldbeinstanceof'int'可见Schema会去验证validate方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java XSD 数据格式验证
在数据交换和存储的过程中,确保数据的质量和格式正确性显得尤为重要。XML(可扩展标记语言)作为一种广泛使用的数据格式,常常需要进行验证以确保其符合预先定义的结构。这时,XSD(XML Schema Definition)显得尤为重要。本文将通过示例介绍如何在 Java 中使用 XSD 进行 XML 数据格式验证。
## 什么是 XSD?
XSD,是 XML            
                
         
            
            
            
            复习Hive:主要是HSQL语句,MySQL数据库语句。Hive的数据都自动存储在HDFS上的 Hive: 1. 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的,所有 Hi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录hive数据压缩方式压缩算法选择开启Map输出阶段压缩开启Reduce输出阶段压缩存储格式列式存储和行式存储 
                                    
                             
         
            
            
            
            # Hive ODS层 数据格式
在大数据领域中,Hive是一个用于处理结构化数据的开源数据仓库解决方案。在Hive中,ODS(操作数据存储)层是一个常见的数据处理层,用于存储原始的操作数据。在本文中,我们将介绍Hive ODS层的数据格式,并提供带有代码示例的科普。
## ODS层的作用
ODS层是数据处理过程中的第一层,主要用于存储原始的操作数据。它通常包含多个数据表,每个表代表一种业务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。行与列存储的特点行存储的特点查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快。列存储的特点因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量;每个字            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive文件存储格式 1.textfile textfile为默认格式 存储方式:行存储 磁盘开销大 数据解析开销大 压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分 2.sequencefile 二进制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中 存储方式:行存储 可分割 压缩 一般选择block压缩 优势是文件和Hadoop api中的mapfile是相互兼容的。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、ORC File文件结构  ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive 支持关系型数据库中的大多数据基本数据类型,同时也支持3种集合类型; 
    
   3.1 Hive 的基本数据类型 
   
   支持多种不同他度的整形和浮点型数据类型,具体如下(全都是保留字): 
   tinyint    1byte 有符号整数
smalint    2byte有符号号数
int    4byte有符号号数
bigint    8byte有符号号数
b            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            表单验证主要使用JQuery实现,IDE为IDEA导入项目新建一个模块 把原有的文件导入,原有文件链接 提取码:nefu 接下来我们要修改login.html以及regist.html 把 jquery.js 放入static/script 文件夹下regist我们要验证表单内容,主要有以下几个部分验证用户名:必须由字母,数字下划线组成,并且长度为5到12位验证密码:必须由字母,数字下划线组成,并            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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