1.什么是hiveHive是用于解决海量结构化日志的数据统计。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 查询功能。本质是：将 HQL 转化成 MapReduce 程序，他们的转换过程如下图所示 1）Hive 处理的数据存储在 HDFS2）Hive 分析数据底层的默认实现是 MapReduce3）执行程
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2023-06-27 07:46:45
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hive中的表只能从本地、HDFS或者Hive的表中导入数据，不能直接插入数据；其中在Hive的表中查询数据导入另外的表中的命令如下：前提是已经建好了有相应字段和数据类型的表；
insert into table test
partition (age)
select id, name,
tel, age
from wyp;HDFS上导入数据的命令为：load data [local] inpa
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2023-07-03 14:58:44
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# Hive2.1 + Iceberg: 用于构建大规模数据湖的开源工具
功能。它使用类SQL的查询语言HiveQL来操作存储在HDFS上的数据。通过Java操作Hive，可以灵活地实现数据分析、数据存储及更复杂的业务逻辑。本文将介绍Java如何与Hive进行交互，并展示常见的操作示例。
## 一、准备工作
### 1. 环境设置
在开始使
文章目录1. 前言2. 通过java访问Hive2.1 启动HiveServer22.2 Java API操作Hive的例子2.2.1 创建Maven项目2.2.2 实例代码2.2.3 效果截图3. 再来举个栗子 1. 前言在前面几篇中已经实现了Hive的配置和安装，并且基于Hive Shell实现了数据的基础分析，平常我们通过Hive做简单的数据分析实验的时候，都是直接进入Hive执行Hive
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2023-09-15 21:24:37
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Hive提供了jdbc驱动，使得我们可以用java代码来连接Hive并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。首先，我们必须将Hive的服务，也就是HiveServe打开。在Hive 0.11.0版本前，只有HiveServer服务可用，但是HiveServer本身存在很多问题（比如：安全性、并发性等）；针对这些问题，Hive-0.11.0版本后提供了一
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2023-07-21 16:51:49
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文章目录一、RDBMS1.Maven工程添加依赖2.配置properties文件3.BaseConfig类4.BaseDao类5.Result类6.Test类二、Hive1.Maven工程添加依赖2.配置properties文件3.BaseConfig类4.BaseDao类5.Result类6.App类7.Sql语句文件8.查询结果三、HBase1.配置Windows主机映射2.pom.xml文
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2024-07-02 12:43:59
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http://220.169.30.235/pub/Kylin-ISO/KYLIN-2.1-1A.isohttp://220.169.30.235/pub/Kylin-ISO/KYLIN-2.1-1B.isoMD5:b78c28faf5ebcca3b5dabdca7b9580e3 KYLIN-2.1-1A.iso
4be50a098b1d4945dbe3160374f484f6 KYLIN-2
在之前的学习和实践Hive中，使用的都是CLI或者hive –e的方式，该方式仅允许使用HiveQL执行查询、更新等操作，并且该方式比较笨拙单一。幸好Hive提供了轻客户端的实现，通过HiveServer或者HiveServer2，客户端可以在不启动CLI的情况下对Hive中的数据进行操作，两者都允许远程客户端使用多种编程语言如Java、Python向Hive提交请求，取回结果。HiveServe
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2024-01-27 16:27:21
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一、java操作hive1、启动服务:hiveserver2，让hive开启与外部连接的服务nohup hiveserver2 1>/dev/null 2>/dev/null &2、加入hive的依赖包 <dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
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2023-06-27 07:44:32
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我们通过hive shell去操作hive，本文我们以Java代码的示例去对hive执行加载数据和查询数据来演示JavaAPI如何通过JDBC来操作hive的一、依赖 由于hive的服务端基于1.2.2版本，所以这里采用jdbc1.2.2，否则你可能报一些奇怪的错误（下载依赖需要一点时间）<dependency>
<groupId>
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2023-07-05 15:39:16
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建筑物配置信息： 向hdfs写入json文件： 从hdfs中读取json文件：
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2018-03-14 00:41:00
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目录一：特点：二.执行过程：1.第一步：2.第二步：3.第三步：4.第四步： 一：特点：操作数栈，主要用于保存计算过程中的中间结果，同时作为计算过程中变量临时的存储空间。操作数栈就是JVM执行引擎的一个工作区，当一个方法刚开始执行的时候，一个新的栈帧也会随之被创建，这个方法的操作数栈是空的。每一个操作数栈都会拥有一个明确的栈深度用于存储数值。如果被调用的方法带有返回值的话，其返回值将会被压入当前
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2023-08-26 16:48:15
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hive 分区表 修改分区列名Hive 分区表 修改分区列名引言在Hive中，分区表是一种常见的数据组织方式，可以提高查询效率。分区表按照某个或多个列的值进行分区，使得数据可以按照特定的条件进行过滤和查询。然而，有时候我们可能需要修改分区列的名称，本文将介绍如何实现这一操作。分区表修改分区列名的流程我们可以按照以下步骤来修改分区表的分区列名：步骤动作1创建新的分区表2导入数据到新的分区表3删除原有
原创
2024-06-12 14:47:56
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Hive操作 1、建库 create database mydb;create database if no exists mydb;create database if no exists mydb location "/aa/bb"; 2、查询数据库查询库列表：show databases;查询
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2020-07-21 14:39:00
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指令目录查看所有数据库查询表格内全部数据use进入数据库从本地中加载数据到表里hive读取本地的data文件先从本地文件上传到hdfs中创建表格指定分割符创建表时指定换行创建表分割数据把查询的结果插入到指定表中把查询的结果插入到指定的本地下把查询的结果放到分布式目录删除指定表删除数据库内部表和外部表创建一个外部表创建一个分区表把分区设置为非严格模式分区加载数据分区查询添加多一个分区追加分区文件不
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2023-07-18 12:23:06
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# Java 操作 Hive 建表指南
在大数据处理领域，Hive是一个非常流行的数据仓库工具，通常与许多大数据处理框架（如 Hadoop）一起使用。通过Hive，用户可以使用类似SQL的查询语言来处理存储在分布式文件系统（如HDFS）中的大数据。本文将介绍如何使用Java操作Hive进行建表的过程。
## 流程概述
为了让您更好地理解整个过程，下面是操作流程的概览：
| 步骤
原创
2024-08-11 05:51:28
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Redis基础数据类型Redis存放的是key-value形式的数据，其中key总是string类型，而value则分为5种类型，如下：☐ string☐ hash☐ list☐ set☐ zsetRedis通用命令通用命令适用于所有redis类型， 其实通用命令，是专门操作key的。# 心跳命令ping# 查看数据库中的key-value数量dbsize# 切换数据库select 2# 移动键值
原创
2024-07-01 21:46:35
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