HIVE Apache Hive是构建在Apache Hadoop之上的数据仓库，有助于对大型的数据集进行读写和管理。HIVE和传统数据库的区别在于： 时效性高，延时性比较高，可扩展性高； Hive优势在于处理大数据集； 大数据场景下大多是select； 对于离线来说事务没有什么实际意义； RDBMS支持分布式，节点有限，成本高，处理数据量小； Hadoop集群规模大，部署在廉价机器上，处理数据量
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2023-07-14 23:37:00
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Java 读写文件输入流和输出流的类层次图FileInputStream该流用于从文件读取数据。我们可以使用 new 关键字来创建一个 FileInputStream 对象。FileInputStream 提供了许多构造方法：可以使用字符串类型的文件名来创建一个输入流对象来读取文件。InputStream f = new FileInputStream(“C:/java/hello”);可以使用一
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2023-06-25 18:34:17
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# 实现Java MapReduce读写Hive表教程
## 简介
在大数据领域，MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，而Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据分析和查询。本教程将教会你如何使用Java编写MapReduce程序来读取和写入Hive表。
## 步骤
下面是实现Java MapReduce读写Hive表的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-04-13 04:29:40
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# Hive读写原理解析
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，主要用于对大数据的分析与聚合。它为用户提供了一种类SQL的查询语言（HiveQL），并能够将SQL语句转换为MapReduce任务。然而，为了更好地理解Hive的读写过程，有必要深入研究其背后的原理。
## Hive的架构
在进行Hive数据读写之前，我们需要了解其基本架构。Hive的主要组件包括：
- **Hive
# 从Hudi到Hive：实现数据读写
在大数据领域，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）和Hive是两个非常重要的工具。Hudi是一种用于处理流式和批处理数据的数据湖技术，而Hive是一个数据仓库查询和分析工具。通过将Hudi和Hive结合起来，可以实现数据的读写操作，为数据分析提供更加灵活和高效的方式。
## Hudi简介
Hudi是
原创
2024-07-04 06:15:59
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# 如何使用Spark SQL读写Hive
在大数据领域，Spark和Hive是两个非常流行的工具。通过Spark SQL，用户可以方便地读取和写入Hive的数据。本篇文章将指导您完成这一过程，让您能够快速掌握Spark SQL与Hive之间的数据交互。
## 整体流程
在开始之前，我们需要理解整体的工作流程。下面是一个简化的步骤流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-13 08:53:01
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# 实现Spring Hive读写
## 一、整体流程
下面是实现Spring Hive读写的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 配置Hive数据源 |
| 2 | 创建HiveTemplate |
| 3 | 编写查询语句 |
| 4
原创
2024-02-23 07:06:35
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# 使用 PySpark 读写 Hive 数据
Apache Hive 是一个用于数据仓库的基础设施，它可以将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中，并通过类似 SQL 的语言来查询和管理数据。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，能够高效地处理大规模数据集，并与 Hive 集成。因此，使用 PySpark 读写 Hive 数据是一种非常流行的方
对于数据存储层高并发问题，最先想到的可能就是读写分离，在网站访问量大并且读写不平均的情况下，将存储分为master,slave两台，所有的写都路由到master上，所有的读都路由到slave上，然后master和slave同步。如果一台salve不够，可以加多台，比如一台master，3台slave。对于什么是读写分离，以及读写分离有什么好处，这里不再叙述，有兴趣的可以参考这里 。在设计读写分离的
1，pyspark读取hive get_name_sql=''' select * from *.*_slot_feature_detail_info_di ''' rdd=spark.sql(get_name_sql).rdd print(rdd.take(1)) -> Row("slot_num ...
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2021-08-02 15:17:00
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DataxDataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据
原创
2021-12-30 10:46:55
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1. maven依赖添加spark-
hive、mysql-connector-
java <properties> <spark.version>2.3.3</spark.version> <mysql.version>8.0.15</mysql.version> </propert...
原创
2021-08-31 16:50:45
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在使用 Hive 进行大数据处理时，我们常常会遇到“读写锁”问题。这个问题通常表现为多个进程尝试同时读取或写入同一个表，导致操作的阻塞和失败。针对这一问题，我将详细记录解决“hive 读写lock”问题的整个过程，从环境配置到调试技巧，下面是我的整理。
### 环境配置
在解决 Hive 读写锁问题之前，我首先配置了一个适合的环境。以下是我的思维导图，对应了整个环境配置的思路：
```merm
# 使用DataX进行Hive数据的读写
在大数据处理的背景下，Apache Hive作为一个强大的数据仓库工具，广泛应用于数据分析与存储。为了实现Hive中的数据高效读写，腾讯开源的DataX是一款优秀的解决方案。本文将介绍如何通过DataX实现Hive数据的读写，并附上相关代码示例及图示。
## 一、DataX简介
DataX是一个通用的数据交换工具，具备高效、易用的特性。它可以连接多种
原创
2024-08-09 10:07:06
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# 使用Pyspark读写Hive
## 引言
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库基础设施，可以提供类似于SQL的查询接口，将查询转化为MapReduce任务。Pyspark是Apache Spark的Python API，它提供了一个简单和高效的方式来处理大规模数据集。在本文中，我们将介绍如何使用Pyspa
原创
2023-08-24 10:31:20
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因为公司要处理流量数据，其中设计到了会话id的处理，从而需要用spark来实现这一功能。 而公司的数仓是基于Doris搭建的，这就涉及到了spark读写Doris，简单来说一下spark读写Doris具体的实现方案01jdbc读写 因为Doris支持mysql协议，所以可以直接通过spark使用jdbc的方式来读写Doris.Pom相关
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2023-11-23 10:07:30
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简介 小编在去年之前分享过参与的实时数据平台的建设，关于实时数仓也进行过分享。客观的说，我们当时做不到批流一体，小编当时的方案是将实时消息数据每隔15分钟文件同步到离线数据平台，然后用同一套SQL代码进行离线入库操作。但是随着 Flink1.12版本的发布，Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一
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2023-08-25 15:04:26
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Spark读取Hive数据的方式主要有两种：1、通过访问hive metastore的方式，这种方式通过访问hive的metastore元数据的方式获取表结构信息和该表数据所存放的HDFS路径，这种方式的特点是效率高、数据吞吐量大、使用spark操作起来更加友好。2、通过spark jdbc的方式访问，就是通过链接hiveserver2的方式获取数据,这种方式底层上跟spark
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2022-03-04 11:12:00
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从Hive llap特性的出现，分析作用、部署、使用细节问题，总结hive llap使用经验和注意事项。
(From the appearance of the Hive llap feature, analyze the function, deployment, and use details, and summarize the experience an
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2023-07-05 15:38:58
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Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目都可以使用的列式存储格式，不受数据处理框架、数据模型和编程语言的影响。Spark SQL支持对Parquet文件的读写，并且可以自动保存源数据的Schema。当写入Parquet文件时，为了提高兼容性，所有列都会自动转换为“可为空”状态。
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2023-07-24 11:49:18
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