|0x00 什么是数据湖数据湖的概念最初是由大数据厂商提出的，可以简单理解为一个集中存储数据的数据库，不论是结构化数据or非结构化数据，海量数据or少量数据，都能够支持存储和计算。就像在湖中有多个支流进入一样，结构化数据、非结构化数据、日志数据、实时数据，都流入了同一种数据存储结构之中，并进行不同类型的分析处理，以指导做出更好的决策。数据湖通常采用Hadoop作为数据的承载对象，随着企业规模的扩大
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2024-01-02 15:01:28
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Flink将数据写入到 hudi准备阶段启动hadoop集群（单机模式）./sbin/start-all.shhdfs离开安全模式hdfs dfsadmin -safemode leave启动hive后台启动元数据./hive --service metastore &启动hiveserver2./hiveserver2 &执行sql语句之前先设置本地模式，要不然很慢set hiv
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2024-05-16 07:02:26
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# Hive与数据湖的实现指南
在当今大数据时代，Hive和数据湖是数据处理和分析的重要概念。许多刚入行的开发者可能会感到困惑，不知道如何将Hive与数据湖结合起来。本文将为您提供一个全面的指导，旨在帮助您理解如何实现Hive与数据湖的集成。
## 一、工作流程
在实现Hive与数据湖的集成之前，我们首先需要明确整个流程。下面是该流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-09 09:52:56
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2024-01-27 19:36:36
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1. 什么是Hive Apache Hive 是可实现大规模分析的分布式容错数据仓库系统。该数据仓库集中存储信息，您可以轻松对此类信息进行分析，从而做出明智的数据驱动决策。Hive 让用户可以利用 SQL 读取、写入和管理 PB 级数据。 &nbs
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2023-09-20 04:44:22
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数据湖如何助力企业大数据中台架构的升级1.大数据平台架构数据处理的流程： 采集-->清洗-->存储 --> 计算-->分析-->应用HDFS架构 MapReduce的核心思想 Hive的架构 大数据平台整体架构 2.从数据库到数据仓库的演进过程离线数据仓库 实时
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2023-09-11 17:39:52
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目录0. 相关文章链接1. 总述2. 时间轴Timeline3. 文件管理4. 索引Index5. Hudi数据存储管理1. 总述 Hudi 提供了Hudi 表的概念，这些表支持CRUD操作，可以利用现有的大数据集群比如HDFS做数据文件存储，然后使用SparkSQL或Hive等分析引擎进行数据分析查询。
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2024-01-02 08:32:17
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文章目录前言： 共同点一、Databricks 和 Delta1.1、Delta的意图,解决的疼点1、没有 Delta 数据湖之前存在的问题 :二、Uber和Apache Hudi三、Netflix和Apache Iceberg四、痛点小结4.1、七大维度对比4.1.1、ACID和隔离级别支持4.1.2、Schema 变动支持和设计4.1.3、流批接口支持4.1.4、接口抽象程度和插件化4.1.
文章目录一、什么是数据湖？1.1、数据湖概述1.2、为什么需要数据湖？1.3、数据湖架构1.3.1、来源1.3.1.1、同质来源1.3.1.2、异构来源1.3.1.3、数据湖架构主要使用以下来源：1.3.2、数据处理层1.3.3、目标1.3.3.1、DW/EDW1.3.3.2、分析仪表板1.3.3.3、数据可视化工具1.3.3.4、机器学习项目1.4、数据湖的优点与风险1.4.1、优点1.4.2
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2024-10-12 07:08:29
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数据仓库是什么数据仓库数据湖数据来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的清洗过结构化数据来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的原始数据架构设计在数据仓库实施之前（写入型 Schema）。在存储数据之前定义架构。这需要您清理和规范化数据，这意味着架构的灵活性要低得多。准备使用数据时，就给它一个定义（读取型 Schema）。在存储数据后定义架构。这需要较少的初始工作并提供更
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2023-10-26 22:42:59
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什么是数据湖？ 起源 数据湖的概念最早由Pentaho的创始人兼CTO詹姆斯·迪克森（James Dixon）于2010年10月在纽约Hadoop World大会上提出。
原创
精选
2024-07-13 16:27:49
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# 实现durid是否支持hive数据湖
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何实现Durid是否支持Hive数据湖。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入Druid Hive扩展包 |
| 2 | 配置Druid连接Hive数据湖 |
| 3 | 查询Hive数据湖 |
接下来，我会解释每一个步骤，包括需要使用的代码和
原创
2024-02-28 05:47:16
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第6章 Hudi核心概念介绍更为详细的使用文档请参考《尚硅谷大数据之Hudi》。6.1 基本概念6.1.1 时间轴（TimeLine）Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）执行的所有操作的时间轴（timeline），这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成：1）Instant action：在表上执行的操作类
一句话说明：数据中台是一套体系，既不是工具又不是存储，它可以包含数据湖和数据仓库。数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化但信息本身相对稳定的数据集合，用于支持管理决策过程。其本质就是完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析数据的组织和管理的转变过程，也是商业智能BI中数据仓库的主要作用。数据仓库就像企业的总的大仓库，能够存储不同来源、不同格式的数据，并且可以通过ETL和数据模型
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2024-01-18 19:56:10
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Azure Data Lake 刚刚全面上
原创
2022-08-10 08:59:44
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Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。
原创
2022-05-31 07:08:16
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Hive与Iceberg整合Iceberg就是一种表格式，支持使用Hive对Iceberg进行读写操作，但是对Hive的版本有要求，如下：操作Hive 2.xHive 3.1.2CREATE EXTERNAL TABLE√√CREATE TABLE√√DROP TABLE√√SELECT√√INSERT INTO√√这里基于Hive3.1.2版本进行Hive操作Iceberg表讲解。一、开启Hiv
原创
2022-07-08 06:14:54
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在上一篇从数据仓库到数据湖(上)：数据湖导论文章中，我们简单讲述了数据湖的起源、使用原因及其本质。本篇文前数据湖技术的理解和看
原创
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2024-07-13 16:27:57
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数据，已经成为了企业的生命线与核心资产，数据管理和数据分析成为非常重要的应用领域。出于对数据管理领域的关注，不同行业也逐步提升了对数据存储、数据治理及数据分析能力的要求，这一趋势带来了新理念。从数据仓库到数据湖再到湖仓一体，关于数据的存储和管理有了越来越多的新概念和新方法。这三个概念看起来非常相似，其定义也同样相似吗？是不是就是存储容量的区别？其实并不是如此，要明白它们有什么区别，就从概念溯源，分
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2023-11-03 21:20:38
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数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数
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2023-10-12 05:47:12
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