hive 基本数据类型 1、和标准的sql语言类似，这些关键字为h-sql 的保留字。
2、所有的这些数据类型都是java中的接口是实现，因此这些类型的具体细节和java中对应的类型完全一致。例如，STRING类型实现的是java中的String，FLOAT 实现的是java中的float
3、hive 中不支持"字符数组"类型。传统关系型数据库，字符数组主要出于性能优化的考虑。因为定长的记录更容
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2023-07-14 12:57:30
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错误表现： 当mysql的date类型或者datetime类型对应的字段值为‘0000-00-00’或‘0000-00-00 00:00:00’时错误原因分析：由于本地mysql未对my.ini文件进行配置在后台进行数据库链接时，发现连接时区出现了错误在spring环境搭建下的JSON对实体进行格式转换时，出现了错误解决方案：原因1解决方案：相关链接 方案一：（通过SQL修改 mysq
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2023-12-16 11:23:54
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## HIVE 数据格式验证
在大数据领域中，数据的格式验证是非常重要的一步。其中 Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，它允许我们使用类 SQL 语言进行数据查询和分析。在 Hive 中，数据的格式验证可以帮助我们确保数据的一致性和准确性。本文将介绍 Hive 数据格式验证的概念，并提供一些示例代码来演示如何进行数据格式验证。
### 什么是数据格式验证？
在数据仓库中，数据
原创
2023-08-03 05:40:25
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# 在 Hive 中输出数据格式教程
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 Hive 中输出数据格式是一个非常重要的技能。Hive 是一个用于大规模数据处理的工具，其数据抽象层允许我们以 SQL 语言进行查询和操作。本文将通过一个表格展示整个流程，并详细讲解每一步的实现代码。
## 整体流程
在 Hive 中输出数据格式的流程可以分为几个关键步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
HiveQL窗口函数一、窗口函数语法二、窗口函数类型数据准备１、聚合函数1) sum()2) avg()3) count()4) max()5) min()２、序列函数1) ntile(n)３、排序函数1) row_number()2) rank()3) dense_rank()4) cume_dist()5) percent_rank()４、窗口函数1) lead(col,n,DEFAULT)
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2023-09-20 04:37:24
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Hive建表后，表的元数据存储在关系型数据库中（如：mysql），表的数据（内容）存储在hdfs中，这些数据是以文本的形式存储在hdfs中（关系型数据库是以二进制形式存储的），既然是存储在hdfs上，那么这些数据本身也是有元数据的（在NameNode中），而数据在DataNode中。这里注意两个元数据的不同。 如下图，建表并导入数据： 之后在mysql中会发现： 有一个hive_remote
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2023-06-28 19:10:54
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复习Hive：主要是HSQL语句，MySQL数据库语句。Hive的数据都自动存储在HDFS上的 Hive: 1. 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hi
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2023-07-12 21:49:21
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目录hive数据压缩方式压缩算法选择开启Map输出阶段压缩开启Reduce输出阶段压缩存储格式列式存储和行式存储的形式序列化到文件里。 Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile，只是它的key
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2023-09-02 16:04:48
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1.5、FileFormats1.5.1、FileFormat对比： 1.5.1.1、Text File每一行都是一条记录，每行都以换行符（\ n）结尾。数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用（系统自动检查，执行查询时自动解压），但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。缺点：1、磁盘开销大2、解析不方便，如JSON/
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2023-10-19 10:03:48
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文章目录一.2大类存储方式二.TextFile格式三.Orc格式四.Parquet格式五.存储和压缩结合 Hive支持的存储数据格式主要有：textfile、sequencefile、orc、parquet。 有使用建议如下： 1）ORC和Parquet是Hive中推荐的存储格式，特别适合大规模数据存储和高性能查询。 2）TextFile和SequenceFile适用于特定场景下的数据存储和处理，
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2024-07-02 06:14:08
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# Hive ODS层 数据格式
在大数据领域中，Hive是一个用于处理结构化数据的开源数据仓库解决方案。在Hive中，ODS（操作数据存储）层是一个常见的数据处理层，用于存储原始的操作数据。在本文中，我们将介绍Hive ODS层的数据格式，并提供带有代码示例的科普。
## ODS层的作用
ODS层是数据处理过程中的第一层，主要用于存储原始的操作数据。它通常包含多个数据表，每个表代表一种业务
原创
2023-12-28 03:59:21
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一、ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的
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2023-07-08 11:22:46
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Hive文件存储格式 1.textfile textfile为默认格式 存储方式：行存储 磁盘开销大 数据解析开销大 压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分 2.sequencefile 二进制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中 存储方式：行存储 可分割 压缩 一般选择block压缩 优势是文件和Hadoop api中的mapfile是相互兼容的。
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2023-08-16 18:23:58
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前言Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。行与列存储的特点行存储的特点查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。列存储的特点因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字
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2023-06-05 10:19:32
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Hive 支持关系型数据库中的大多数据基本数据类型，同时也支持3种集合类型；
3.1 Hive 的基本数据类型
支持多种不同他度的整形和浮点型数据类型，具体如下（全都是保留字）：
tinyint 1byte 有符号整数
smalint 2byte有符号号数
int 4byte有符号号数
bigint 8byte有符号号数
b
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2023-09-01 09:42:18
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# Hive与ClickHouse数据格式对应关系的实现
在大数据工程中，Hive和ClickHouse是两种常见的工具，它们各自有着不同的数据存储和查询能力。为了实现两个系统之间的数据互通，我们需要理解Hive表结构和ClickHouse表结构之间的对应关系。这篇文章将详细指导你如何进行这种映射与转换，并给出具体的代码和工具示例。
## 流程概述
实现Hive到ClickHouse的数据格
# Python Hive数据格式对应关系
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并通过类SQL语句查询。在Hive中，数据格式对应关系是一个非常重要的概念，它决定了数据如何存储和解析。本文将介绍Python中常用的数据格式与Hive中的对应关系，以及如何在Python中处理这些格式。
## 1. 文本文件
在Hive中，文本文件是最常见的数
原创
2024-03-12 06:20:33
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方法一：格式化数字金额，并四舍五入double amount = 10000.567;
//下面2行可不要
//BigDecimal bd = new BigDecimal(amount);
//amount = bd.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
DecimalFormat df = new DecimalFormat(
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2023-06-27 01:08:45
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Hive的文件存储格式文件主要存储格式有四种：textfile、sequencefile、orc、parquet在Hive建表的时候可以指定文件存储格式，具体可见：HIVE操作语句–DDL篇CREATE TABLE table_name(
······
)
SORTED AS file_formatfile_format代表文件格式；常用的文件格式：textfile(文本)、sequencefi
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2023-08-15 09:49:38
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