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大数据新视界 -- Hive 数据倾斜实战案例分析（2 - 16 - 6）💖💖💖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。💖💖💖

大数据新视界 -- Hive 多租户资源分配与隔离（2 - 16 - 16）💖💖💖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。💖💖💖

Apache Hive3定位表并更改其位置Apache Hive3表类型的定义和表类型与ACID属性的关系图使得Hive表变得清晰。表的位置取决于表的类型。您可以根据其支持的存储格式选择表的类型

Apache Hive--排序函数解析在大数据处理与分析中，Apache Hive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利，排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数，我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值，这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨Apache Hive中的排序函数，通过具体的HQL代码和数据实例进行说明，并阐述它们之间的区别。

hive连接mysql报错：Unknown version specified for initialization: 3.1.0分享下一些报错的可能原因吧命令：start-all.shhive-site.xml中应设置自己mysql的用户名和密码

Hive合并小文件通过sql进行合并：对于非分区表：alter table tablename concatenate对于分区表：alter table partition(dt=20231201) concatenate

【odbc】odbc连接kerberos认证的 hive和spark thriftserverhive odbc驱动，以下两种都可以spark thriftserver本质就是披着hiveserver的外壳的spark server

我要用代码向我喜欢的女孩表白

hive迁移后修复分区慢，怎么办？我有1个30TB的分区表，客户给的带宽只有600MB，按照150%的耗时来算，大概要迁移17小时。使用hive自带的修复分区命令（一般修复分区比迁移时间长一点），可能要花24小时。于是打算用前面黄大佬的牛B方案。

尘世壹俗人

hive表修改字段类型没有级连导致历史分区报错一：问题背景修改hive的分区表时有级连概念，指字段的最新状态，默认只对往后的分区数据生效，而之前的分区保留历史元数据状态。好处就是修改语句的效率很快，坏处就是如果历史分区的数据还有用，那就回发生分区元数据和表元数据的不一致报错

二进制_博客

Hive中没有超级管理员，如何进行权限控制Hive中没有超级管理员，任何用户都可以进行Grant/Revoke操作开发实现自己的权限控制类，确保某个用户为超级用户

Hive集群的安装准备在开始Hive的安装与集群部署之前，确保您准备好以下环境和软件：在安装Hive之前，需要进行一些基础配置，以确保集群环境正常运行。

CDP中的Hive3之Apache Hive3特性CDP中采用的是Apache Hive3版本，相比Hive1/2，该版本在事务和安全性等方面有重大改进，了解这些版本之间的主要差异对于SQL用户至关重要，包括使用Apache Spark和Apache Impala的用户

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大数据学习(34)-mapreduce详解mapreduce本身工作原理相对于spark来说简单很多，计算过程大概包括map阶段和reduce阶段。

CentOS7下Hive数据库安装详细图文教程Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。 Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行。 Hive由Facebook实现并开源。

Hive SQL必刷练习题：留存率问题首次登录算作当天新增，第二天也登录了算作一日留存。可以理解为，在10月1号登陆了。在10月2号也登陆了，那这个人就可以算是在1号留存

【Hive】海量数据存储利器之Hive库原理初探在如今大型互联网公司中，数据其实就是公司的核心。而这个数据的概念中不仅包括了实时数据的查询展示，也包括了离线数据的分析与辅助决策。比如现在的App中流行的推荐功能，其都是依靠海量的数据喂给算法模型训练，然后才能够精准的预测和推荐出用户的喜爱。而海量的数据存储是依靠的数据仓库的搭建与大数据的开发处理，在大数据开发中，Hive是非常重要的数据统计工具。Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库基础设施，它可以对存储在Hadoop HDFS中的大规模数据进行数据总结、查询和分析。Hive提供了一种类

好记性＋烂笔头

1Hive概览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数据库表，并提供类SQL查询功能。其本质是将SQL转换为MapReduce/Spark的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce/Spark的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce/Spark Sql的客户端为什么要使用hive ?

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hadoop3.3和hive4.0安装——单节点hadoop3.3x和hive4.0安装部署为什么我要安装hive4.0，因为阿里云镜像只有hive4.0

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4Hive计算引擎目前Hive支持MapReduce、Tez和Spark 三种计算引擎。MR运行的完整过程： Map在读取数据时，先将数据拆分成若干数据，并读取到Map方法中被处理。数据在输出的时候，被分成若干分区并写入内存缓存（buffer）中，内存缓存被数据填充到一定程度会溢出到磁盘并排序，当Map执行完后会将一个机器上输出的临时文件进行归并存入到HDFS中。当Reduce启动时，会启动一个线程去读取Map输出的数据，并写入到启动Reduce机器的内存中，在数据溢出到磁盘时会对数据进行再次排序。当读取数据完成后会将临

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hive知识体系hive知识体系链接: 1Hive概览链接: 2Hive表类型链接: 3Hive数据抽样链接: 4Hive计算引擎链接: 5Hive存储与压缩链接: 6Hive Sql 大全链接: 6Hive Sql 大全-Hive 函数链接: 6Hive Sql 大全-窗口函数链接: 7Hive执行计划链接: 8Hive SQL底层执行原理链接: 9Hive数据倾斜链接: 10Hive性能优化