hive-mysql的关系（Hive集成Mysql作为元数据） Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL，能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架，其系统目标
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2023-06-25 15:34:00
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mysql 和 hive 中几种关联（join/union） 的区别mysql1.INNER JOINJOIN2.FULL [OUTER] JOIN3.LEFT [OUTER] JOINRIGHT [OUTER] JOINUNION 与 UNION ALLhivehive里面使用join时注意：inner join（内连接）（把符合两边连接条件的数据查询出来）left join（左连接，等同于
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2023-07-12 22:08:22
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SQL、MySQL与HiveSQL的使用区别1 查询结果前10条数据2 返回是周几的函数3 查看表结构数量4 获取当前时间5 从数据库定位到某张表6 分号字符；7 IS [NOT] NULL8 Hive不支持将数据插入现有的表或分区中,仅支持重写或覆盖：insert、update、delete9 HiveSQL不支持等值连接以及相应的多表连接10 判断表是否存在，如果存在删除的方法不同11 创建
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2023-09-20 06:06:31
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一、前言最近在使用Sqoop+Jenkins实现mysql与hive数据库数据互传。主要是用sqoop的import命令把mysql数据导入hive，以及使用export命令把hive数据导出到mysql。Jenkins起定时作用，定时执行sh脚本，每天同步一次； Jenkins还起到了让sh脚本按顺序执行的功能，确保上一个脚本执行完毕后再开始执行下一个脚本。相关笔记记录如下。感觉Sqoop与ke
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2024-03-11 17:46:59
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1、Hive简介Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用戶查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer
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2024-03-11 10:28:53
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一、HIVE与mysql的关系 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL，能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架，其系统目标与 Pig 有相似之处，但它有一些Pig目前还不支
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2023-10-30 15:27:13
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HIVE和HBASE区别 1. 两者分别是什么？Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Ke
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2023-08-22 09:09:55
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1、Hive和Hbase的区别①Hive是萨其拉语言，通过数据库的方式来操作hdfs文件系统，为了简化编程，底层计算方式为mapreduce。②Hive是面向行存储的数据库。③Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。④Hbese为查询而生的，它通过组织起节点内所有机器的内存，提供一个超大的内存Hash表。⑤Hbese不是关系型数据库，而是一个在
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2024-07-05 21:05:20
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引言：把基于mapreduce的离线hiveSQL任务迁移到sparkSQL，不但能大幅缩短任务运行时间，还能节省不少计算资源。最近我们也把组内2000左右的hivesql任务迁移到了sparkSQL，这里做个简单的记录和分享，本文偏重于具体条件下的方案选择。迁移背景SQL任务运行慢Hive SQL处理任务虽然较为稳定，但是其时效性已经达瓶颈，无法再进一步提升，同一个SQL，Hive比Spark执
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2023-10-03 15:54:42
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# Iceberg 与 Hive 关系探讨
在大数据处理技术中，Apache Hive 和 Apache Iceberg 是两个非常重要的组件。Hive 作为一个数据仓库软件，主要用于数据汇总、查询和分析，而 Iceberg 是一个高性能的表格式，它旨在简化大规模数据集的管理。本文将深入探讨 Iceberg 和 Hive 之间的关系，同时提供一些代码示例，以及可视化的图表来帮助理解。
## I
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的新成员之一(incubating)，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。本文主要对Kudu的动机、背景，以及架构进行简单介绍。 背景——功能上的空白 Hadoop生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同
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2023-09-14 14:21:11
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# 用Hive与PostgreSQL的关系
在数据管理和分析的过程中，我们经常会使用到Hive和PostgreSQL这两种数据库。许多时候，我们需要把Hive中的数据导入到PostgreSQL中，或者相反。本文将为你讲解这个过程。
## 流程概述
在实现Hive与PostgreSQL的关系时，可以按照以下步骤进行：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] -->
原创
2024-10-28 04:34:24
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什么是ETL：即extract：提取transform：转换load：加载ETL其实是数据清洗后的数据 什么是数据中台：从抽取数据开始，到最终用户看到，这一系列过程都是数据中台；指的是一套数据应用和工具，包括分布式ETL、数据资产管理、数据标签管理、数据沙箱、自助分析平台、元数据管理、数据质量管理等等，底层则已现有的数仓、大数据平台等为数据源，为企业提供数据资产管理的能力，并持续挖掘数据
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2023-07-11 22:42:02
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Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存
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2024-07-31 18:12:12
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大数据组件Presto，Spark SQL，Hive相互关系工作上经常写SQL，有时候会在Presto上查表，或者会Presto web页面上写SQL语句。而有时候会在堡垒机上的服务器利用Spark在Yarn模式下写SQL语句，而有时候查询耗时比较低的情况下，直接利用hive -e 命令直接写SQL。也就是说：在Spark ，Hive，Presto都可以写SQL 的，但是这三者之间有什么区别或者联
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2023-08-23 18:28:42
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1.简述Hadoop平台的起源、发展历史与应用现状。1、介绍：Hadoop不是指具体一个框架或者组件，它是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个开源分布式计算平台。实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。适合大数据的分布式存储和计算平台。 Hadoop1.x中包括两个核心组件：MapReduce和Hadoop Distributed File System(HDFS) 其中
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2023-07-14 16:44:48
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一、什么是Hive？1、Hadoop开发存在的问题只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存在语言门槛。需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发。2、Hive概述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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类S
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2023-09-19 07:19:21
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一、认识Hive什么是Hive？Hive是基于Hadoop的一个数据仓库的工具，能将数据库文件映射为一张数据库表，提供SQL查询功能，将SQL语句转换为MapReduce任务运行，用来进行数据提取转化加载（ETL），是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。简而言之，Hive就是类似与Mysql一样的Hadoop工具那么学习Hive是为了什么呢？ 因为使用Hadoop的Ma
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2024-04-14 23:21:51
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1、mysql的基本介绍MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），由瑞典公司MySQL AB开发并维护，目前由Oracle公司负责开发和支持。MySQL是一种功能强大、性能优越的关系型数据库管理系统，适用于各种规模的应用程序和系统。以下是MySQL的一些基本特点和功能：关系型数据库：MySQL是一种关系型数据库，使用表格来存储数据，支持SQL语言进行数据操作。可扩展性：My
contentHive简介Hive工作原理Hive系统架构Hive HAHive编程 Hive简介▍初见Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具某种程度上的用户编程接口——因为Hive本身不存储和处理数据Hive依赖分布式文件系统HDFS存储数据Hive依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveSQL
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2024-01-06 05:37:47
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