本条款或许改为“宁可以编译器替换预处理器”比较好，因为或许#define不被视为语言的一部分。#define ASPECT_RATIO 1.653 记号名称ASPECT_RATIO也许从未被编译器看见，在编译器开始处理源代码之前就被预处理器移走了。记号名称ASPECT_RATIO可能没有进入符号表，若被定义在非
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2024-01-02 14:17:14
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# Trino and Hive Integration on GitHub
## Introduction
When it comes to big data processing, two widely-used tools in the industry are Trino (formerly known as Presto) and Hive. Trino is a distribut
原创
2023-07-19 11:43:42
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# Trino与Hive集成指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导您如何将Trino与Hive集成，以便您可以利用Trino的强大查询能力来访问Hive表。以下是实现这一目标的步骤和代码示例。
## 集成流程
首先，让我们通过一个甘特图来概述整个集成流程：
```mermaid
gantt
title Trino与Hive集成流程
dateFormat YYYY-MM-
原创
2024-07-30 11:07:14
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作为一家以“客户第一”为价值观的公司，袋鼠云一直以来关注客户体验，专注提升产品品质，不断收集客户反馈，持续增加新功能并不断优化旧功能，为用户输出最佳产品使用体验。2022年上半年，我们新增了许多重要功能，并进行了若干细节更新，然后整理了这份产品优化报告，在此与您分享，欢迎您提出宝贵建议。那么究竟具体迭代优化了哪些内容呢？下面就给大家一一进行介绍。数栈DTinsight1、数据安全集成Ranger、
trino是一种用于查询分布式数据的开源分布式SQL查询引擎。它是由Presto项目发展而来，为了解决Presto的一些问题而被重新命名。trino提供了一个简单而强大的操作界面，可以让用户使用SQL语言在大规模的数据集上进行高效的查询和分析。在本文中，我们将探讨如何使用trino来查看Hive分区，并通过代码示例来说明。
## 什么是Hive分区？
在深入讨论如何使用trino查看Hive分
原创
2024-01-27 07:57:01
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# Trino Hive元数据更新：科普与实践
## 引言
Trino（前身是Presto）是一个开源的分布式SQL查询引擎，可以高效地查询大规模的分布式数据。在使用Trino连接Hive时，元数据的更新是一个常见且必要的过程。本文将带您深入了解Trino如何与Hive进行有效的元数据更新，并提供相关的代码示例以供参考。
## Hive与Trino的协作
Hive数据库存储了数据的元信息，
原创
2024-10-14 05:10:30
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一、安装Maven1.下载并解压wget http://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.5.2/binaries/apache-maven-3.5.2-bin.tar.gz tar -xvzf apache-maven-3.5.2-bin.tar.gz2.添加环境变量vim ~/.bashrc
export MAVEN_HOME=/usr/
# Trino Alluxio如何加速Hive数据查询
在大数据处理过程中，数据查询速度往往是一个重要的考量因素。Trino（之前称为Presto）是一个用于高效分布式查询的开源SQL查询引擎，而Alluxio是一个内存速度的分布式虚拟文件系统，可以提供数据缓存和加速查询的功能。本文将介绍如何使用Trino和Alluxio来加速Hive数据查询。
## 问题描述
假设我们有一个包含大量数据的
原创
2024-04-04 06:33:25
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# 理解 Trino 和 Hive 的 SQL 查询语法区别
在数据分析和处理的世界中，SQL 是一种必不可少的工具。Trino（曾用名 Presto）和 Hive 是两个广泛使用的分布式查询引擎。虽然它们都使用 SQL 进行数据查询，但在语法和功能方面有一些重要的区别。本文将帮助你理解这些区别，并给出如何进行查询的具体步骤。
## 一、流程概述
在我们开始之前，先简要概述一下 Reino
Hadoop的梦想与现实
IDC发布的Hadoop软件生态系统预测报告显示，Hadoop市场正在以60%的年复合增长率高速扩张。Gartner也估计，2014年，Hadoop生态系统市场规模在7700万美元左右，2016年，该市场规模将快速增长至8.13亿美元。另外，Allied Market Research调查报告显示，2013年至2020年，全球Hadoop市场份额将以58.2%的年复
大数据安全问题至关重要，基于Hive创建的数据仓库也很普遍，提起Hive权限控制，首先能想到的可能就是Apache Ranger，通过拦截Hive Thrift Sever请求的方式，进行SQL解析与权限认证。但对于Spark SQL来讲，更倾向于直接使用SQL访问Hive，而不是通过JDBC方式。因此对于Spark SQL访问Hive，就需要用户自己去解决安全问题。今天，笔者以解析Spark S
1. 分桶表以及分桶抽样查询1.1 分桶表对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中，这些小文件称为桶。 如要按照name属性分为3个桶，就是对name属性值的hash值对3取摸，按照取模结果对数据分桶。如取模结果为0的数据记录存放到一个文件，取模为1的数据存放到一个文件，取模为2的数据存放到一个文件。 分区提供一个隔离数据和优化查
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2024-07-27 10:02:08
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在数据源管理功能中，需要适配mysql、postgresql、hive等数据源。mysql和postgresql连接方式一致，只需要驱动和jdbcurl即可，而hive背后是大数据集群，多采用Kerberos的方式保护集群环境，要想与大数据集群正常交互，需要经过kdc认证获取ticket，因此获取hive连接前需要先通过Kerberos认证Java实现Kerberos认证主要方法# 从keytab
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2024-06-27 22:48:58
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Hive架构图 Hive产生原因关系型数据库以产生多年sql成熟简化开发降低成本成员可编写udf函数Hive是什么是基于hadoop的一个数据库工具，使用Hql作为接口，maprduce作为执行层作为储存层。设计的目的是让sql开发人员java技能较弱的人编写并查询海量数据缺点执行效率低Hive的访问Hive ----odbc/jdbc----hiveserver2Hive---hive
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2024-08-05 18:20:32
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文章目录17.1 Lucence 和全文检索17.1.1 全文检索17.1.2 Lucene 建立索引的方式17.2 Spring Boot 集成 Lucence17.2.1 依赖导入17.2.2 快速入门17.2.3 中文分词检索高亮 17.1 Lucence 和全文检索Lucene 是 Apache Jakarta 家族中的一个开源项目，它不是一个完整的搜索应用程序，但可为我们的应用程序提供
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2024-01-29 03:54:29
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# TRINO 连接 Hudi 的详细指南
在大数据处理的领域中，TRINO 作为一款高速的查询引擎，常常被用于数据湖的查询与数据分析。本文将指导你通过 TRINO 连接 Hudi 数据库，而不是 Hive。这对于希望获得更高性能和更灵活数据管理的开发者来说非常重要。
## 流程概述
下面是实现 TRINO 连接 Hudi 的大致步骤：
| 步骤 | 描述
目录一、概述二、环境部署1）添加源并下载编排部署包2）构建镜像3）修改配置4）开始部署5）测试验证1、mysql catalog 测试2、hive catalog 测试6）卸载一、概述Presto是Facebook开源的MPP（Massively Parallel Processing：大规模并行处理）架构的OLAP（on-line transaction processing：联机事务处理），完
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2024-03-04 23:18:25
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一.UDF的描述用户自定义函数(UDF)是一个允许用户扩展HiveQL的强大的功能。用户可以使用Java编写自己的UDF，一旦将用户自定义函数加入到用户会话中(交互式的或者通过脚本执行的)，它们就将和内置的函数一样使用，甚至可以提供联机帮助。Hive具有多种类型的用户自定义函数，每一种都会针对输入数据执行特定“一类”的转换过程。在ETL处理中，ETL(是指：ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转
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2023-08-02 11:22:57
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case具有两种格式。简单case函数和case搜索函数，也就是说既能实现多条件分析，又能实现语句搜索。点滴---简单的case函数，即多条件分析
case sex
when '1' then '男'
when '0' then '女'
else '其他'
end---case 查询功能
case
when sex='1' then '男'
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2023-10-15 00:53:18
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在数据处理领域，Hive 是一个广泛使用的工具，尽管它为大数据分析提供了便利，但在某些情况下，我们可能需要考虑其他解决方案来替换 Hive。本文将探讨替换 Hive 的可能性及其实施过程。
## 背景描述
在近几年的技术发展过程中，数据量的激增导致了对数据处理工具的需求不断变化。以下是一些关键的里程碑：
1. **2010年** - Apache Hive 发布，成为大数据生态系统的重要组成
