文章目录Hive 总结1.什么是Hive2.为什么要使用Hive(1)直接使用hadoop所面临的问题(2)为什么要使用Hive3.Hive的特点4.Hive和Hadoop的关系5.Hive与传统数据库相比6.Hive的数据存储7.Hive命令1.Hive启动shell2.Hive命令行执行sql3.DDL操作一，创建表建表语法具体实例1.创建内部表 test_table：2.创建外部表 pag
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2023-07-14 23:20:44
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1. 背景：Hive 的设计目的是让精通 SQL 技能的分析师能够对 Facebook 存放的 HDFS 中大规模数据集执行查询。Hive 一般在工作站中运行， 他把 SQL 查询转换为一系列在 Hadoop 集群上运行的 MapReduce 作业。Hive 把数据组织为比哦啊， 通过这种方式为存储在 HDFS 的数据赋予结构。 元数据存储在 metastore 数据库中。2. HiVE 的 Sh
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2023-07-13 21:11:16
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# 使用Hive 大于操作符解决实际问题
在Hive中，我们经常需要使用大于操作符（>）来筛选出符合某个条件的数据。本文将以一个实际问题为例，介绍如何使用Hive中的大于操作符来解决这个问题。
## 问题描述
假设我们有一份包含用户购买记录的数据表，其中包括用户ID、购买时间和购买金额等字段。我们需要筛选出购买金额大于1000的用户数据，以便做进一步的分析。
## 解决方案
我们可以使用
原创
2024-03-20 04:04:04
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# 使用Hive的WITH RECURSIVE解决组织架构问题
在实际项目中，经常会遇到需要处理组织架构的问题，例如查找某个员工的所有下属，或者构建整个部门的层级结构等。这时候，使用Hive的WITH RECURSIVE语法可以很方便地解决这类问题。
## 问题描述
假设我们有一个员工表Employee，其中包含了员工的ID、姓名和直接上级的ID。现在我们需要查找某个员工的所有下属，包括间接
原创
2024-03-04 05:05:13
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### Hive中的Join操作
在Hive中，JOIN操作用于将两个或多个表中的数据进行关联。JOIN操作是SQL中最常用的操作之一，它允许我们根据指定的条件将两个表中的数据进行匹配，从而得到我们需要的结果。
Hive支持多种类型的JOIN操作，包括INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL OUTER JOIN。在本文中，我们将以Hive中的JOIN操作为例进
原创
2023-07-29 05:53:40
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# 项目方案：Hive URLDecode 的使用
## 简介
在大数据领域中，Hive 是一种常用的数据仓库解决方案，它基于 Hadoop 平台，能够高效地进行数据存储和查询。在实际应用中，我们经常需要处理包含 URL 编码的数据，而 Hive 的内建函数中并没有提供 URLDecode 的函数。因此本项目方案将介绍如何在 Hive 中使用 URLDecode 的方法，以便更好地处理 URL
原创
2024-02-03 05:23:23
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hive数据库详解2022-08-29 20:33:31目录前言一 hive的数据类型1.1 基本数据类型1.2 集合数据类型1.3 类型转换 二 DDL（Data Definition Language）数据定义2.1数据库操作2.2 数据表操作三 数据加载与导出3.1 数据装载语法3.2 数据导出语法前言 &
前言在hive的学习中接触到了三种很实用的排名函数，这些函数在Mysql8.0版本中也已存在， 分别是：Rank()，Dense_rank()，Row_number()， 虽然都是排名函数，但三者间的些许差异很容易让人搞混，在这篇文章中，我将基于hive结合一个学生成绩排名的例子来对这三种排名函数进行解释与辨析。一、学生成绩表准备进行学生表的创建以及样例数据的导入create table stu(
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2023-07-12 12:20:25
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1.抽样 从一个表中随机抽样得到一个不重复的数据样本，随机取样 SELECT * FROM <Table_Name> DISTRIBUTE BY RAND() SORT BY RAND() LIMIT ; 这是使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据。 使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机分散到mapper和reducer的。ORDER BY RAND(
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2023-08-09 10:16:14
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目录一、Hive DDL 操作1.1数据库操作1.2表操作二、Hive DML 操作1.1 数据转载与插入1.2数据更新、删除与合并1.3 数据导入/导出三、Hive Shell 操作1.1Hive 命令行1.2Hive 参数配置方式一、Hive DDL 操作 Hive DDL用于定义Hive&
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2024-08-14 21:54:50
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## 使用Hive的countif函数解决实际问题
在大数据分析中，我们经常需要对海量数据进行统计分析。Hive是一种用于处理大规模数据的数据仓库基础设施工具，通过SQL语法进行数据查询和分析。其中，countif函数是Hive中常用的函数之一，用于计算满足给定条件的记录数。
### 问题描述
假设我们有一个电商平台的用户数据表，包含用户ID、性别、年龄等字段。现在，我们需要统计不同年龄段男
原创
2023-10-23 17:04:59
256阅读
# 在 Hive 中如何使用 countif
在 Hive 中，我们可以使用 `countif` 函数来计算满足给定条件的行的数量。`countif` 函数接受一个布尔表达式作为参数，并返回满足该表达式的行的数量。
## countif 的语法
```sql
countif(condition)
```
其中，`condition` 是一个布尔表达式，可以使用 Hive SQL 中的各种比
原创
2023-10-28 04:55:26
590阅读
测试所用到的数据参考： 本教程的计算环境为Hive on MR。计算资源的调整主要包括Yarn和MR。CBO优化优化说明CBO是指Cost based Optimizer，即基于计算成本的优化。 在Hive中，计算成本模型考虑到了：数据的行数、CPU、本地IO、HDFS IO、网络IO等方面。Hive会计算同一SQL语句的不同执行计划的计算成本，并选出成本最低的执行计划。目前CBO在hive的MR
# 在Hive中使用MAX函数的实际应用分析
在大数据分析中，Apache Hive作为一种数据仓库基础设施，能够使处理分布式数据变得更加简单。Hive提供了一套SQL风格的查询语言，使数据分析人员可以轻松查询和管理存储在Hadoop上的数据。在众多函数中，MAX函数是一种至关重要的聚合函数，常用于获取某个列的最大值。
## MAX函数概述
MAX函数的基本语法如下：
```sql
SEL
原创
2024-09-05 05:15:12
44阅读
什么是HIVEHive 是一个基于 Hadoop 文件系统之上的数据仓库架构。它为数据仓库的管理提供了许多功能：数据 ETL （抽取、转换和加载）工具、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。同时 Hive 还定义了类 SQL的语言 – Hive QL. Hive QL 允许用户进行和 SQL 相似的操作，它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。还允许开发人员
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2023-07-14 23:21:02
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进入到Excel表格的程序界面，双击空白单元格，点击公式选项卡，点击RANK函数，选中第一个单元格，在第二个函数框选中要进行排序的所有数据，前面分别依次加上绝对引用的符号，输入排序方式，1是升序0是降序，点击确定按钮，左键拖动单元格即可。Excel 在我们日常工作中是经常使用到的，在 excel 软件中会有一个 RANK 函数，它能够帮助我们智能的对一部分数据进行排序，对于数据很乱的情况下非常有用
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2024-02-28 15:16:07
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# 项目方案：使用Hive覆盖表中的数据
## 1. 简介
在实际项目中，有时候我们需要使用新的数据来覆盖掉已有的表中的数据。本方案将介绍如何使用Hive来实现这一操作，具体实现方式是通过将新的数据写入一个txt文件，然后使用Hive命令将该txt文件覆盖掉表中的数据。
## 2. 方案步骤
### 2.1 创建一个表
首先，我们需要创建一个Hive表，用于存储我们要覆盖的数据。
``
原创
2024-04-04 05:18:13
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# Hive JSON Tuple 使用指南与实际问题解决
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了 SQL 类似的查询语言，称为 HiveQL，用于查询和管理存储在 Hadoop 文件系统中的数据。在处理 JSON 数据时，Hive 提供了 `json_tuple` 函数，它允许用户从 JSON 字符串中提取多个值，并将它们作为元组返回。本文将介绍如何使用 `json_tu
原创
2024-07-16 09:10:23
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目录一、什么是Logstash二、如何安装三、快速使用四、input输入插件五、codec编码插件六、filter过滤器插件七、output输出插件八、总结一、什么是LogstashLogstash是一个日志收集器，可以理解为一个管道，或者中间件。功能是从定义的输入源inputs读取信息，经过filters过滤器处理，输入到定义好的outputs输出源。输入源可以是stdin、日志文件、数据库等，
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2023-08-09 21:18:18
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- shell中删除空行方法一：利用grep
grep -v '^\s*$' test.txt
注：-v表示将匹配的结果进行反转，正则表达式匹配空行。（空行可包括空格符制表符等空白字符）
方法二：利用sed
sed '/^\s*$/d' test.txt
注：d代表删除该行
方法三：利用awk
awk NF test.txt
注：NF代表当前行的字段数，空行的话字段数为0,被awk解释为假，因此不
