1、直接执行.sql脚本 2、Hive语句执行 假如有如下hive sql：hive_cmd = 'hive -e "select count(*) from hbase.routermac_sort_10;"'一般在python中按照如下方式执行该hive sql：os.system(hive_c
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2018-09-24 18:14:00
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文章目录项目场景：问题描述原因分析：分析hive的MV策略如下：hdfs mv原理解决方案：方案一：修改临时目录方案二： 项目场景：spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。问题描述数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时
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2023-07-28 13:46:28
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8 Hive Shell操作8.1 Hive bin下脚本介绍8.2 Hive Shell 基本操作1、Hive 命令行 hive [-hiveconf x=y]* [<-ifilename>]* [<-f filename>|<-e query-string>] [-S] -i 从文件初始化HQL-e &nbs
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2023-09-13 15:34:42
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# Python写数据到Hive表
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Python将数据写入Hive表。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类SQL的查询语言，用于处理大规模数据集。Python是一种流行的编程语言，它提供了许多用于数据处理和分析的库和工具。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要确保以下几点：
- 已经安装好Python和Hive。
- 已经
原创
2023-08-26 14:42:02
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1. 概述 UDF函数其实就是一个简单的函数，执行过程就是在Hive转换成MapReduce程序后，执行java方法，类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件，方便扩展。UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAF。 Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF，来在查询中使用。2. UDF类型 Hive中有3种UDF： U
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2023-07-14 21:54:02
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# 使用DataStreamSource写Hive
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用DataStreamSource将数据写入Hive。作为一个经验丰富的开发者，我会为你提供详细的步骤和代码示例。让我们开始吧！
## 整体流程
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 使用DataStreamSource写Hive
section 创建D
原创
2023-08-19 13:24:50
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# Hive写循环
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模的结构化数据。Hive提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，它允许用户使用类似于SQL的语法来编写和执行查询。
在Hive中，没有像传统编程语言中的循环结构（如for循环或while循环）来处理重复性任务。然而，Hive提供了一种称为**UDF（用户自定义函数）**的机制来实现循环逻辑。
##
原创
2023-09-26 22:57:52
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# Spark 写 Hive
## 简介
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，提供了类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，用于分析和查询大规模数据集。Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，提供了大规模数据处理的能力。在 Spark 中，我们可以使用 Hive 的数据仓库基础设施来进行数据处理和分析。
本文将介绍如何使用 Spark 写入 Hive
# 如何在Hive中实现递归写操作
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在Hive中实现递归写操作。首先，我们将通过流程图展示整个实现的步骤，然后详细介绍每一个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建临时表)
C(编写递归写操作)
D(提交任务)
E(结束)
# PySpark写Hive
在大数据领域，Hive被广泛用于数据仓库和数据分析。作为一个数据仓库，Hive可以通过使用HQL（Hive查询语言）来查询和分析存储在Hive表中的数据。PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一种使用Python来处理大规模数据的方式。本文将介绍如何使用PySpark来写Hive。
## 环境设置
在开始之前，我们需要确保已经安
# FlinkSQL 写入 Hive 数据库的实践指南
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，支持有界和无界的数据流处理。而 Hive 是一个数据仓库工具，用于对存储在分布式存储系统上的大数据进行查询和管理。本文将介绍如何使用 FlinkSQL 将数据写入 Hive 数据库。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了以下环境：
- Apache Flink
- Apa
# DataX Hive写实现流程
## 1. 数据准备
在使用DataX写入Hive之前，需要准备好数据，并将数据存储在Hadoop中，以便后续导入Hive表中。这些数据可以是文本文件、关系型数据库中的数据等。
## 2. 安装配置DataX
首先需要确保已经正确安装配置好DataX。DataX是一个开源的数据同步工具，可以用于数据导入导出，支持多种数据源和目的地。可以从DataX的官方网站
原创
2023-08-23 09:12:55
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# Python Hive建表语句怎么写
Hive是Hadoop生态系统中一个数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言HiveQL，用于查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。Python是一种广泛使用的编程语言，它可以通过Hive的Python接口来操作Hive。
本文将详细介绍如何使用Python编写Hive建表语句，并提供代码示例。同时，文章中还将包含状态图和饼状图，以帮助读者
直接set命令可以看到所有变量值。set单个参数，可以看见这个参数的值。常用hiveconfHive相关的配置属性总结set hive.cli.print.current.db=true; 在cli hive提示符后显示当前数据库。set hive.cli.print.header=true; 显示表头。select时会显示对应字段。set hive.mapred.mode=s
Hive优化总结：包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作，以及具体优化策略优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。2．对jobs数比较多的作
Hive中窗口函数和侧写函数详解愿看到这的你能收获知识和一天的好心情，斗志昂扬的继续努力！！！1、窗口函数 在hive中窗口函数是比较重要也是比较难理解的函数，窗口函数也叫开窗函数，意思为在数据上开一个窗来达到可以从一个大表中任何部分开始查询，而且想查几行就查几行，所以学会了窗口函数是很方便的，愿你在看到这篇文章后就学会了窗口函数！ OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大
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2023-08-18 23:09:41
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# 使用Python中的subprocess库操作Hive表
在数据处理过程中，Hive是一个非常常用的工具，可以方便地进行数据查询和处理。而在Python中，subprocess库可以用来执行系统命令，通过结合这两者，我们可以方便地操作Hive表。本文将介绍如何使用Python中的subprocess库来创建、删除和查询Hive表，并通过一个实际的例子来演示。
## 1. 准备工作
首先，
Hive 并发模型使用案例并发支持是数据库的必须,而且他们的使用案例很好懂。至少，我们要尽可能支持并发读和写。添加几个发现当前已经锁定的锁，是有用的。这里没有一个直接的需求添加一个API显式获取锁，所以，所有锁都是隐式获取的。 hive定义一下模式的锁(注意不需要意向锁)共享 (S)排他 (X)见名知意，多个共享锁可以同时获取，而排他锁会阻塞其他锁。 兼容性列表如下：*Exis
一、HIVE结构
1.1 架构HIVE的结构分为以下几部分：用户接口：包括 CLI, Client, WUI 元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 解释器、编译器、优化器、执行器 Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时
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2023-07-12 22:23:28
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今天在将一个hive数仓表导出到mysql数据库时出现进度条一直维持在95%一段时间后提示失败的情况，搞了好久才解决。使用的环境是HUE中的Oozie的workflow任何调用sqoop命令，该死的oozie的日志和异常提示功能太辣鸡了，最后发现是重复数据导致数据进入mysql表时出现主键冲突进而导致数据同步失败。（1）众所周知hive表是没有主键与索引的，但是mysql的表一般在创建时就会指定主
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2023-07-12 11:07:57
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