HIVE优化场景七--数据倾斜：GROUPBY场景下的数据倾斜JOIN场景下的数据倾斜1)由于空值导致的数据倾斜问题2)由于数据类型不一致，导致的转换问题，导致的数据倾斜3)业务数据本身分布不均，导致的数据倾斜

hive生成日期维度表利用现有的函数，生成维度表表结构日期key具体日期第几月份第几季度年份周几当前周的第几天当前月的第几天当前年的第几天当前年的第几周当前周的第一天当前周的最后一天分析上述的表字段都是基于某个具体日期上计算的

一、问题描述已知开始日期和结束日期，动态生成此范围内的日期序列。具体如下：二、解决方案1.原始表testcreatetabletestasselect'A'asid,'2019-01-07'asbegin_date,'2019-01-10'asend_dateunionallselect'A'asid,'2019-01-01'asbegin_date,'2019-01-04'asend_dateu

Hive没有关系数据库中的自增列，但它也有一些对自增序列的支持，通常有两种方法生成代理键：使用row_number()窗口函数或者使用一个名为UDFRowSequence的用户自定义函数(UDF)。

SupposeIcurrentlyhaveatablethathas1rowforeachaccountandthedatainthetablesare:AccountNumberStartDateEndDateNowI'dliketocreateanewtablethathas1rowforeachdaytheaccountisopen,i.e.1dayforeachrowbetweenthes

找到几款工具，cx_freeze可以参考：http://www.haogongju.net/art/1192978py2exe可以参考：http://www.cnblogs.com/jogger/archive

##在PostgreSQL和Hive中生成日期序列###Postgresql实现日期序列在postgresql中，有generate_series(start_date,end_date,interval

咱们前面分析过，想要查询hive中的数据可以使用hue，不过hue无法自动生成图表。所以我们可以考虑使用Zeppelin针对一些复杂的图表，可以选择定制开发，使用echarts、finebi组件实现。

插入表中1）语法2）案例将查询结果写入目标路径1）语法2）案例Export&Import1）语法2）案例DML（DataManipulationLanguage）数据操作LoadLoad语句可将文件导入到Hive

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更新系统驱动后，sudoaptinstall时出现：Thefollowingpackageshaveunmetdependencies:nvidia-dkms-535:Depends:nvidia-firmware-535-535.183.01butitisnotgoingtobeinstallednvidia-driver-535:Depends:libnvidia-compute-535(=5

目录sqoop安装配置mysqlsqoop安装sqoop指令集sqoop使用sqoop创建hive表sqoop全量导入表sqoop增量导入表sqoop全量导出表sqoop分区表导入表sqoop分区表导出表上机练习

在大数据工作中经常碰到需要将hive查询数据导入到mysql的需求，常见的方法主要有两种，一是sqoop，另一种则是pyhive。本文主要讲的就是python的pyhive库的安装与使用。

本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在

目录1.引言2.类的设计思路2.1类的基本结构3.连接到Hive3.1连接方法4.执行查询4.1查询返回DataFrame4.2查询返回列表5.基本的数据库操作5.1创建表5.2插入数据5.3更新数据5.4

原文：http://www.cnblogs.com/PurpleTide/archive/2011/01/06/1927643.html跨AppDomain通信有两种方式1.MarshalByreference

1.第一个网站https://github.moeyy.xyz/把需要下载的链接复制进去，点下载https://github.com/dotnet/sdk/archive/refs/tags/v8.0.400

ApacheHive和ApacheIceberg都是大数据生态系统中的重要工具，但它们解决的问题和扮演的角色有所不同。

文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型，数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，通常是以文本格式（如CSV或TSV）或者二进制格式

--------------`date`---------------------------------------"source~/.bash_profilermantarget/>>delarchive.log

Hive分桶通俗点来说就是将表（或者分区，也就是hdfs上的目录而真正的数据是存储在该目录下的文件）中文件分成几个文件去存储。

命令格式：cp[-adfilprsu]源文件(source)目标文件(destination)cp[option]source1source2source3...directory参数说明：-a:是指archive

一、官网和文档地址Hive官网地址hive官网文档查看地址文档地址二、Hive常用交互命令（1）“-e”不进入hive的交互窗口执行sql语句bin/hive-e"selectidfromstudent

一、hive的DML操作1.load（向表中装载数据）hive>loaddata[local]inpath'路径'[overwrite]intotable表名[partition(partcol1=val1

一、Hive的基本概念定义：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。

;loaddata[local]inpath'/root/hive/data/c.txtintotablenickypartitio

文章目录Hive的存储格式1.存储格式简介2.行存储与列存储行式存储列式存储混合的PAX存储结构TextFileSequenceFileHive的存储格式1.存储格式简介Hive支持的存储数的格式主要有

相关链接：https://developer.apple.com/library/archive/documentation/FileManagement/Conceptual/FileSystemProgrammingGuide

下载安装包安装依赖yum-yinstallperlautoconfgccgcc-c++makecmakelrzsznet-toolslibaio官方地址：https://downloads.mysql.com/archives

目录使用场景HBase与Hive集成使用1）案例一2）案例二使用场景如果大量的数据已经存放在HBase上面，并且需要对已经存在的数据进行数据分析处理，那么Phoenix并不适合做特别复杂的SQL处理。

Tez下载Tez官网Tez在Hive上的运用前提要有Hadoop集群上传Tez压缩包到Hive节点上tar-zxvfapache-tez-0.9.1-bin.tar.gz-C/opt/module/tez

一、准备工作1.上传新的tez，hive，安装包到/opt/software目录下tez-0.10.1-SNAPSHOT-minimal.tar.gztez-0.10.1-SNAPSHOT.tar.gzapache-hive

转载于:https://www.cnblogs.com/yuanweiming84/archive/2005/10/08/250407.

带图形化界面不带图形化界面需提前打包一些应用依赖包进去需要提前内置一些文件或开机自启执行脚本等环境：ubuntu20.04服务器版本一、操作流程1.1构建工具下载#切换更新源sudovim/etc/apt/sources.list:%s/archive.ubuntu.com

usingmavenandeclipsecreatedamutiplemoduleprojectusingmavenandeclipsecreatedamutiplemoduleproject原文网址：blog.donews.com/skyhero/archive

但是自己在hive数据库连接的时候遇到了很多问题。主要因为自己驱动配置方面没有太多经验，同时存在Hive的版本问题（使用1.1.0对应驱动才能成功连通），在下载驱动时候花费了太多的时间。

至于python，从日常用hive做数

一.hive内外表操作1.建表语法create[external]table[ifnotexists]表名(字段名字段类型,字段名字段类型,...)

爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive

|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面，游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理，采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大，这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后，一方面，用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息，另一方

--源表name,subjectid,age,score张三,0001,22,45张三,0002,22,56李四,0002,18,88赵五,0002,24,66--目标表(科目0001没有成绩的学生name和age)name,age李四,18赵五,24createtablescore_t(namestring,subjectidstring,agestring,scorestring)ROWFOR

源表:province,province_id,city,city_id,area,area_id甘肃省,11,张掖市,21,甘州区,31甘肃省,11,张掖市,21,山丹县,32甘肃省,11,张掖市,21,高台县,33甘肃省,11,兰州市,22,七里河,34甘肃省,11,兰州市,22,新区,35北京,12,北京,12,海淀区,36北京,12,北京,12,昌平区,37目标表:+------+----

找的练习hive，内容非原创链接https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9309668.html一、建表，导入数据1、建表[root@masterhadoop]#hiveLogginginitializedusingconfigurationinjar

请先安装好hive，林子雨老师的配置方法，该配置方法是可以配置成功的，请注意配置hive-site.xml文件的时候，里面添加的信息都是在标签里的尾部添加配置hive环境到hive安装的conf目录下，

1.下载需求包pipinstallsaslpipinstallthriftpipinstallthrift-saslpipinstallPyHive2.连接hive注意端口默认为10000frompyhiveimporthiveconn

Pyhive安装包pipinstallsaslpipinstallthriftpipinstallthrift-saslpipinstallPyHive#安装对应的包sasl可能会报错#下载sasl文件

简介PyHive是一组PythonDB-API和SQLAlchemy接口，可用于Presto和Hive。

SparkSQL可以使用现有的Hive元存储、SerDes和UDF。它可以使用JDBC/ODBC连接到现有的BI工具。有了SparkSQL，用户可以编写SQL风格的查询。

原文：https://blog.c12th.cn/archives/11.html前言最近搞了台云服务器(2H2G)玩玩，其实一直想挂一些奇奇怪怪的东西到服务器？

文章目录原文：https://blog.c12th.cn/archives/4.html前言解决方法主题4.3.0及以上主题4.2.0及以上方法之一主题4.2.0以下方法一(不推荐)方法二(推荐)补充原文