在这个博文中，我将探讨如何通过 Spring 框架与 HIVE 进行大数据分析，目的是解决在处理大数据时遇到的性能瓶颈和配置管理问题。这一过程将涉及参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展等方面，确保读者能够全面理解大数据分析的过程及其影响。
我们首先需要认识到，随着数据量的不断增加，企业在数据分析过程中的成本也随之上升。对企业而言，这种不可持续的增长需要得到解决。因此，我们可以通过引入
P.S:hive 的执行引擎可以是MapReduce，tez, sparkhadoop集群是可以横向扩展的，加入新的节点称之为‘服役’Hive 的元数据信息是存在 derby或MySQL中的一、Hive简介1.Hive是什么？基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据Hive把HDFS中结构化的数据映射成表。Hive通过把HiveSQL进行解析和转换，最终生成一系列基于had
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2023-07-12 11:53:20
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1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要有以下几方面：支持超大数据量、10G级
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2023-11-15 11:13:17
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Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效。总的来说，Spark 适用于各种各样
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2023-07-10 21:14:48
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文章目录一 数据结构1 视频表2 用户表3 ETL原始数据3.1 导入依赖3.2 创建log4j2.xml配置文件3.3 ETLMapper3.4 ETLDriver3.5 提交集群运行4 准备工作4.1 创建外部ori表4.2 创建内部orc表4.3 向orc表插入数据5 业务分析5.1 统计视频观看数Top105.2 统计视频类别热度top105.3 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类
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2023-12-14 01:25:08
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大数据开发、只能硬件和图形图像需求增长最快，需求人员最多。对微博数据分析平台搭建，以及微博数据分析平台数据存储模块设计与实现。 最好有一定软件开发方面的知识功底，比如了解网站开发、OA开发、Linux操作系统引言、云端实验室环境基于开源的ambari大数据平台，部署了7个节点： 一、 项目背景企业可能对用户在微博上的评价内容有监测需求，如活动效果、用户对产品的评价，用户关注于产品的价格还
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2023-12-28 06:32:47
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# 实现电影Hive大数据分析报告的指南
对于刚入行的小白来说，创建一个"电影Hive 大数据分析报告"可以看似复杂，但如果我们分步进行，就会变得简单而有趣。本文将指导你如何使用Apache Hive和一些数据可视化工具来生成关于电影数据的分析报告。
## 整体流程
为了让你更清楚整个过程，下面是创建分析报告的步骤流程：
| 步骤 | 描述
在大数据时代，Apache Hive 成为分析数据的重要工具，但在应用过程中，用户常常反映“Hive做大数据分析慢”的问题，影响了数据处理效率。具体来说，无论是在数据加载、查询执行还是结果返回等方面，性能瓶颈层出不穷。这不仅降低了团队的工作效率，还可能对业务决策造成负面影响。
> 用户原始反馈：
> “我们在查询数亿条数据时，Hive 查询速度慢得让人沮丧，导致我们的分析周期拉长，无法及时响应市
目录概述安装MYSQL安装Hive 元数据配置到 MySQL使用 JDBC 方式访问 HiveHive 其他命令操作常见配置数据类型类型转化DDL 数据定义管理表（内部表）外部表管理表与外部表的互相转换修改表DML数据导出查询笛卡尔积排序分区 Distribute By分区表二级分区动态分区调整分桶抽样查询函数行转列列转行窗口函数（开窗函数）自定义函数自定义UDTF函数压缩和存储压缩参数配置开启
互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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第1章 Hive基本概念1.1 什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。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，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序1）Hive处理的数据存储在HDFS2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce3）执行程序运行在Yarn上1.2 Hive的优缺点
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2023-10-30 18:48:59
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第1章 Hive入门1.1 什么是Hive1.2 Hive的优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 Hive架构原理1.4 Hive和数据库比较1.4.1 查询语言1.4.2 数据存储位置1.4.3 数据更新1.4.4 索引1.4.5 执行1.4.6 执行延迟1.4.7 可扩展性1.4.8 数据规模第2章 Hive安装、配置和使用2.1 Hive安装地址2.2 Hive安装部署2.3 将本地
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2024-08-16 13:02:26
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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1.浏览2019春节各种大数据分析报告。2019春节各种大数据分析报告包括对春运人流量、春节最火消费物品、春节红包收入支出等的分析。2.分析所采用数据的来源有哪些？海量数据主要来自三个方面：一是来自“大人群”的广泛互联网数据，二是来自大量传感器的机器数据，三是与具体行业内容结合应用所产生的专业数据。例如，2019春节人们的订票信息就来源于各种购票、售票信息网站等等。3.大数据的呈现方式有哪些？通常
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2023-09-14 16:16:59
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# Hive 入门与大数据分析实战
## 引言
在大数据时代，数据的处理和分析成为了企业和组织中非常重要的任务。而Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，为大数据的处理和分析提供了一个简单高效的解决方案。本文将介绍Hive的基本概念和使用方法，并使用代码示例进行实战演练。
## Hive 概述
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言Hi
原创
2023-10-14 03:21:28
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