1.了解啥是hive 问题 : 啥是hive?Hive是一个基于Hadoop的开源 数据仓库工具，用于 存储 和 处理 海量结构化数据。 Hive 使用 HDFS 作为数据存储介质 使用MapReduce 作为数据计算引擎 Hive 是 Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的 HQL（hiveSQL）语句作为数据访问接口。问题 : hive能做什么呢? 利
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2023-07-12 13:04:16
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距离2020年还有不到一周的时间，在过去的一年里DataPipeline经历了几次产品迭代。就最新的2.6版本而言，你知道都有哪些使用场景吗？接下来将分为上下篇为大家一 一解读，希望这些场景中能出现你关心的那一款。
场景一：应对生产数据结构的频繁变更场景1. 场景说明 在同步生产数据时，因为业务关系，源端经常会有删除表，增减字段情况。希望在该情况下任务可以
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2023-10-17 16:13:29
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一. 数据仓库架构设计数据仓库的主要工作就是ETL，即是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述数据从来源端经过装载(load)、抽取(extract)、转换(transform)至目的端的过程。数据仓库架构设计，即为公司针对自身业务场景实现的水平分层、垂直分主题的数据仓库构建过程的顶层设计。1. 数据架构架构原则：先水平分层，再垂直分主题域。数据架构分三层源数据落地区
原创
2021-10-24 17:59:00
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1、正确建表，导入数据（三张表，三份数据），并验证是否正确 （1）分析需求 需要创建一个数据库movie，在movie数据库中创建3张表，t_user，t_movie，t_rating t_user:userid bigint,sex string,age int,occupation string,zipcode string t_movie:movieid bigint,moviename s
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2023-07-20 19:58:44
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1. Hive架构组成Hive的架构组成,包括三部分Hive Client、Hive Service、Hive Storage and Computing A. Hive Client，Hive的客户端 针对不同的应用程序提供了不同的驱动，例如像是 a. JDBC驱动 b. ODBC驱动 c. Thrift Client B. Hive Service，Hive的服
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2023-06-12 20:09:06
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Hive整体架构： Hive架构如下： 主要组件： 用户接口：包括CLI，client（jdbc）和web ui 元数据存储：mysql或者derby 解释器、编译器、优化器、执行器 hadoop：用hdfs存储，用mapreduce
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2023-07-14 16:18:56
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hive的体系结构 hive是一个批处理框架，适合大批量离线计算，延时很大。hive的出现，解决了传统关系数据库，在处理大数据的瓶颈。同时懂SQL的人也可以做mapreduce数据计算统计分析，这个本来只能是java工程师才能做的工作，现在懂SQL的人也可以做这个事。所以可以说hive就是 ： SQL解析引擎，将SQL语句转化为相应的MapRed
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2023-05-31 11:33:57
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一、先上图，官网拷贝的。二 、hive的组成 2.1、客户端： 1、后台命令行：hive与beeline 。一般做数仓进行脚本开发都是通过hive与beeline进行开发，当然也有spark-sql。 &nbs
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2023-07-12 15:38:02
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架构 1.hive是数据仓库，在hadoop基础上处理结构化数据；它驻留在hadoop之上，用户对数据的统计，查询和简单的分析操作。 2.hive不是 a.关系型数据库 b.OLTP c.实时查询和行级更新操作 3.hive特点 a.表模型存储在database(关系型)中，处理的数据存储在HDFS上； b.设计模式遵循OLAP c.它提供了一套类SQL的
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2023-09-20 06:26:53
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HIve入门之Hive架构原理 图6-1 Hive架构原理1．用户接口：ClientCLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）2．元数据：Metastore元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用M
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2023-06-20 00:37:45
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Hive的架构原理一、客户端：Hive是Mapreduce的客户端，Hive的客户端有两种方式：CLI：命令行的方式JDBC:这种我们也可以通过java代码来实现，不过一般不这样做。二、四个器解析器：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，解析器是对sql的语法，表是否存在，以及字段是否存在做检查，hql通过了解析器就说明语法上没有问题编译器:根据AST生成执行计划优
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2023-07-24 13:46:02
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Hive简介 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，并提供简单的sql查询功能，可以将类sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive的本质 将HQL转化为MapReduce程序。 SQL——>MapReduce原理 Hive的优点简单容
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2023-08-30 14:27:00
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目录1. Hive架构2. Hive工作原理3. Hive数据类型 支持多表插入1. Hive架构当用户使用JDBC/ODBC操作Hive时，先使用hiveserver2的thrift跨语言服务将用户使用的语言转换成Hive的语言，再发送给Hive Driver生成执行计划，先将执行计划保存到HDFS，再发送给执行引擎进行执行用户接口：Hive shell command line interf
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2023-07-15 00:31:02
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Hive是什么 1）Hive 是建立在Hadoop (HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库；2）一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制；3）Hive 定义了简单的类SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL 的用户查询数据；4）允许用Java开发自定义的函数UDF来处理内置无法完成的复杂的分析工作；5）Hive没有专门的数据格式（分隔
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2024-03-10 22:58:29
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Hive架构图 主要分为以下几个部分： 用户接口，包括 命令行CLI，Client，Web界面WUI，JDBC/ODBC接口等 中间件：包括thrift接口和JDBC/ODBC的服务端，用于整合Hive和其他程序。 元数据metadata存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中的
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2017-09-18 20:35:00
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下图是 hive 系统的整体结构图
Hive 体系结构 上图显示了 Hive 的主要组件以及 Hive 跟 Hadoop 的交互过程，这些组件分别是： UI：用户提交查询和其他操作到系统的用户接口。 Driver：接收查询的组件，负责 session 管理，提供基于 JDBC/ODBC 接口的执行和数据拉取 API。 Compiler：解析查询，对查询的不同部分做语法分析，生
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2023-10-01 15:58:05
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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（HQL）查询功能。Hive是将HQL转化为MapReduce程序，Hive处理的数据存储在HDFS上，执行程序运行在Yarn上。由于执行的是MapReduce程序，延迟比较高（还有一个重要的原因是，没有索引而需要扫描整个表），因此Hive常用于离线的数据分析。Hive架构图Client：用户接口 CL
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2023-07-10 16:51:18
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# 工业应用 Hive 实现指南
Hive 是一个用于数据仓库的开源软件，提供了数据摘要、查询和分析的框架。本文将带你逐步了解如何在工业应用中实现 Hive。这对处理大规模数据尤其重要。我们将通过表格展现步骤，并对每一步进行详细讲解，包括代码示例和注释。
## 实现流程
以下是实现 Hive 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
一.hive基础1.hive作用将结构化数据文件映射成一张表 提供类似于sql的查询功能 HQL 存储在hdfs上2.hive的内置数据库一般用mysql为什么不用默认的内置数据库？默认内置derby弊端，一台机器只支持一个客户端 比如你用xshell连接服务器之后通过bin/hive启动了hive，不关； 然后你再打开一个xshell,还去执行bin/hive命令，就会报错，因为被锁住了3.hi
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2024-10-08 21:01:13
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hive是如何将HQL转换成MapReduce程序的呢，通过对hive架构的学习，您将全面了解hive的工作流程以及数据处理过程
原创
2020-05-16 14:50:44
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