[大数据]Hive

【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库

【问题分类】功能兼容【关键字】YAS-07202、YAS\_MYERROR，不兼容【问题描述】本项目的架构是hadoop+hive+yashandb使用崖山数据库，将mysql相关的创建表语句进行初始化同步使用崖山
·2025-01-17 10:58

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据，可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
·2025-01-17 10:56

Spring Boot 和微服务：快速入门指南

大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli
王子良.·2025-01-17 09:56

大数据框架之kafka详解

目录1kafka介绍1.1kalka是什么？1.2Kafka内部原理1.3为什么需要消息队列？2Kafka的消息系统语义3Kafka生产过程分析3.1写入方式3.2分区（Partition）3.3副本（Replication）3.4Producer写入流程3.5消费者组3.6消费方式扩展：纠删码技术1kafka介绍1.1kalka是什么？可以简单的将kafka看做是一种消息队列，启动生产者与消费者
xingchensuiyue·2025-01-17 06:30

oracle同步数据adg_oracle11g ADG主备切换

protection_mode,protection_level,switchover_statusfromv$database;altersystemswitchlogfile;altersystemarchivelogcurrent
weixin_39536630·2025-01-17 05:27

内部知识库的未来展望：技术融合与用户体验的双重升级

一、技术融合：开启知识管理新篇（一）大数据+内部知识库：知识挖掘的深度拓展大数据技术的蓬勃发展为内部知识库注入了强大动力。企业积累的海量业务数据、员工行为数据等，犹如一座未经深度开采的金矿。
·2025-01-17 05:04

Bitmap 和 布隆过滤器傻傻分不清？你这不应该啊

不过，bitmap和布隆过滤器在大数据量和高并发业务的使用频率不低，知识点应该掌握下，既然问了那咱们简单的梳理下它们的底层原理、应用场景以及它们之间的关联。
·2025-01-17 04:27

CDP中的Hive3之Hive Metastore（HMS）

CDP中的Hive3之HiveMetastore（HMS）1、CDP中的HMS2、HMS表的存储（转换）3、HWC授权1、CDP中的HMSCDP中的HiveMetastore（HMS）是一种服务，用于在后端
对许·2025-01-17 02:31

Hive 窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度

Hive窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代，Hive作为一款强大的数据仓库工具，其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀，助力数据分析师们精准地剖析海量数据，
自节码·2025-01-17 02:25

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-17 01:14

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15/ 30）

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青云交·2025-01-17 01:14

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）

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青云交·2025-01-17 01:43

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之数据脱敏技术在大数据中的应用与挑战

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam：统一批流处理的大数据新贵

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青云交·2025-01-17 01:43

大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano：大数据计算任务调度的新突破

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用：优化数据获取效率

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合：开创智能未来的新篇章

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青云交·2025-01-17 00:42

【YashanDB知识库】Hive 命令工具insert崖山数据库报错

【问题分类】功能兼容【关键字】spark30041、不兼容【问题描述】本项目的架构是hadoop+hive+yashandb使用崖山数据库，初始化所有的原数据表和数据新建表之后，插入数据时候报错，hadoopcode30041
·2025-01-17 00:46

Python网络爬虫入门教程：从抓取数据到应用实现

引言在大数据时代，信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据，这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。
冷夜雨.·2025-01-17 00:39

区块链领域新进展：技术创新与应用拓展齐头并进

据中国日报1月3日消息，在国家重点研发计划的牵引下，长安链高性能融合隐私计算，在确保原始数据不被泄露的前提下，支持社保大数据服务信息在企业、金融机构可信安全流通和共享，助力实体经济高质量发展。
·2025-01-17 00:32

大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计模式：星型与雪花型架构（2 - 16 - 3）

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青云交·2025-01-16 23:03

关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势

一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析，彻底颠
yongyoudayee·2025-01-16 23:32

初学者如何用 Python 写第一个爬虫？

大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli
王子良.·2025-01-16 23:27

MongoDB简介

MongoDB的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。MongoDB使用集合（Collections）来组织文档（Documents），每个文档都是由键值对组成的。
张飞光·2025-01-16 22:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）

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青云交·2025-01-16 21:10

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）

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青云交·2025-01-16 21:40

大数据新视界 -- Hive 查询性能优化：索引技术的巧妙运用（下）（6/ 30）

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青云交·2025-01-16 21:10

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）

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青云交·2025-01-16 21:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（下）（16/30）

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青云交·2025-01-16 20:39

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：应对海量复杂数据的挑战（上）（7/30）

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青云交·2025-01-16 20:09

大数据新视界 -- 大数据大厂都在用的数据目录管理秘籍大揭秘，附海量代码和案例

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青云交·2025-01-16 20:39

大数据新视界 -- 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南

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青云交·2025-01-16 20:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据与神经形态计算的融合：开启智能新纪元

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青云交·2025-01-16 20:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之 AI 驱动的大数据分析：智能决策的新引擎

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青云交·2025-01-16 20:08

大数据新视界 --大数据大厂之大数据在智慧城市建设中的应用：打造智能生活的基石

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青云交·2025-01-16 20:08

大数据新视界 --大数据大厂之大数据环境下的零信任安全架构：构建可靠防护体系

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars：大数据处理工具的传承与创新

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构：提升大数据缓存效率的全方位解析

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青云交·2025-01-16 20:37

大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio：解析数据缓存系统的分层架构

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青云交·2025-01-16 20:36

大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用

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青云交·2025-01-16 20:35

未来展望：等保测评在网络安全领域的持续创新与发展

一、技术创新引领等保测评智能化升级随着人工智能（AI）、大数据、云计算等技术的快速发展，
亿林数据·2025-01-16 20:32

大数据技术实训：Zookeeper集群配置

一、本地模式安装部署1）安装前准备（1）安装jdk（2）拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下（3）解压到指定目录tar-zxvfzookeeper-3.5.7.tar.gz-C/opt/module/2）配置修改（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；$mvzoo_sample.cfgzoo.c
东风无力百花残_·2025-01-16 19:56

java race condition_Java多线程Race Condition vs. Data Race

http://blog.regehr.org/archives/490Araceconditionisaflawthatoccurswhenthetimingororderingofeventsaffectsaprogram
邢仁·2025-01-16 18:50

大数据学习记录，Java基础（3）

面向对象面向对象的特征：封装随着系统越来越复杂，类会越来越多，那么类之间的访问边界必须把握好，面向对象的开发原则要遵循“高内聚、低耦合”，而“高内聚，低耦合”的体现之一：高内聚：类的内部数据操作细节自己完成，不允许外部干涉；低耦合：仅暴露少量的方法给外部使用，尽量方便外部调用封装可以认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被其他类随意访问，加强了代码的安全性。隐藏对象内部的复杂性，只对外公开简单和
灵敏的迅捷蟹·2025-01-16 18:46

Debug智能体对比传统Debug的优势在哪？

结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据，可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
·2025-01-16 17:54

大数据学习笔记——zookeeper在hadoop集群中的作用

zookeeper主要是用来搭建高可用的Hadoop集群，即HighAvailability，简称(HA)测试中集群是可以不需要高可用的，即使用一个namenode即可。但是在生产环境中为了提高集群的可靠性，需要增加一个namenode备用，当active的namenode挂了之后，系统会启动standby的namenode。这就需要zookeeper监控namenode的状态。
鹅鹅鹅呢·2025-01-16 17:08

从品牌到适配：销售易、用友、白码CRM系统企业应用指南

销售易CRM融合了移动、社交、AI、大数据、物联网等新型互联网技术，支持
·2025-01-16 17:48

应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】

数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/
拉勾科研工作室·2025-01-16 17:36
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