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、使用内置hiveps:需要注意内置hive是非常容易出现问题的1.先启动集群/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh2.进入到spark-shell模式/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell --master spark://hadoop01:707
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2023-09-20 06:22:43
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SparkSQL和Hive的整合，是一种比较常见的关联处理方式，SparkSQL加载Hive中的数据进行业务处理，同时将计算结果落地回Hive中。exampleidea新建项目,并把hive-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml文件下载到Resources文件夹下.读取数据object HiveDemo extends App{
private val se
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2023-08-20 13:45:17
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# Java操作Hive的常用操作
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库，提供数据的提取、转换和加载(E T L)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
spark 读取hive中的数据scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
scala> val hiveContext = new HiveContext(sc)
//hive中的feigu数据库中表stud_info
scala>
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2023-08-29 13:57:06
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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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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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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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Spark最主要资源管理方式按排名为Hadoop Yarn, Apache Standalone 和Mesos。此次使用的yarn模式部署。spark操作hive创建任务，需要将此任务提交。在经过多日查找资料和测试发现多数是提交本地，少有提交到远程yarn集群。发现提交到远程集群的是使用 Standalone模式部署的，这种模式可以指定ip及端口。因此在此次开发中是没有使用java程序提交spar
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2023-09-20 06:22:55
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spark操作hive（可解决绝大部分的问题）、sparksql操作hive目标：想要完成使用spark在windows的idea下操作hive（对hive中的表查询等）最终代码（java）：import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.io.Serializable;
/**
* Created by Administrator
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2024-02-26 12:44:01
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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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MapReduce简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用SQL进行大数据分析和统计，MapReduce编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的MapReduce程序，成本也确实太高了。有没有更简单的办法，可以直接
原创
精选
2022-04-15 22:47:17
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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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## 使用Presto操作Hive的流程
首先，让我们来了解一下使用Presto操作Hive的整个流程。下面是一个表格，展示了每个步骤需要做的事情：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 配置Presto安装环境 |
| 步骤2 | 创建Hive表 |
| 步骤3 | 在Presto中连接Hive |
| 步骤4 | 使用Presto查询Hive表 |
接下来，
原创
2023-12-04 08:38:09
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# 介绍Java操作Hive查询语句
在大数据领域，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，允许我们使用类似于SQL的查询语言来分析和处理大规模数据集。Hive将查询转换为Hadoop MapReduce任务，并在Hadoop集群上执行这些任务。本文将介绍如何使用Java编写Hive查询语句，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。
## 准备工作
在开始编写Java代码之前，我们需要
原创
2023-09-01 11:13:42
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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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# 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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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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