apache hive

Hive的实践记录之前的文章中介绍了关于Hive的环境安装内容，这一节主要是记录一些关于Hive的实操记录。下边我将通过一个简单的学生-老师-课程-得分的案例进行讲解，关于HQL的简单实践。Hive实践的sql其实大部分语法可以从MySQL进行横向迁移过来，所以入门难度整体较低。这里主要是一些简单的SQL梳理。

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💖💖💖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。💖💖💖

有数的编程笔记

HiveQL和SparkSQL中的正则hive中的正则查找属于关系操作符，rlike和regexp二者用法完全相同。spark中正则查找即可以写成关系操作符又可以写成函数形式，在3.2.0之前只有rlike，并且3.2.0之前的文档中写法是str rlike regexp，从3.2.0开始的文档中写成了rlike(str, regexp)形式，但是从实际测试情况看3.2.0之前的版本中也可以写成rlike(str, regexp)形式。

vivo互联网技术

用户行为分析模型实践（四）—— 留存分析模型作者：vivo 互联网大数据团队- Wu Yonggang、Li Xiong本文是vivo互联网大数据团队《用户行为分析模型实践》系列文章第4篇 -留存分析模型。

Hive 动态分区异常org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException最近在做一个需求，需求本身并不复杂只是需要添加字段，但是自己大意触发了Hive动态分区异常报错，这里记录一下过程。

有数的编程笔记

HiveSQL如何生成连续日期剖析情景假设：有一结果表，表中有start_dt和end_dt两个字段，，想要根据开始和结束时间生成连续日期的多条数据，应该怎么做？直接上结果sql。（为了便于演示和测试这里通过SELECT '2024-03-01' AS start_dt,'2024-03-06' AS end_dt模拟一个结果表数据）

深入数仓离线数据同步：问题分析与优化措施在数据仓库领域，离线数仓和实时数仓是常见的两种架构类型。离线数仓一般通过定时任务在特定时间点（通常是凌晨）将业务数据同步到数据仓库中。这种方式适用于对数据实时性要求不高，更侧重于历史数据分析和报告生成的场景。

数据流动新时代，Hive 的实时同步技术探索最近对于全周期数据流动进行了初步探索，打通了Hive 目标端的实时同步，为实时数仓的构建提供了支持，这篇文章简要做下分享。

pyhive入门介绍和实例分析（探索票价与景点评分之间是否存在相关性）PyHive 是一组 Python DB-API 和 SQLAlchemy 接口，可用于 Presto 和 Hive。它为 Python 提供了一个与 Presto 和 Hive 进行交互的平台，使得数据分析师和工程师可以更方便地进行数据处理和分析。

使用Apache Hive进行大数据分析的关键配置详解Apache Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库工具，它允许用户通过类似SQL的语言（HiveQL）进行数据查询和分析。在使用Hive进行大数据分析之前，需要配置一些重要的参数以确保系统正常运行并满足特定需求。本文将重点介绍Apache Hive的关键配置属性，涵盖了元数据存储、临时目录、日志设置以及HiveServer2连接等方面。

解决 Hive 外部表分隔符问题的实用指南在使用 Hive 外部表时，分隔符设置不当可能导致数据导入和查询过程中的问题。本文将详细介绍如何解决在 Hive 外部表中正确设置分隔符的步骤。

梅开二度：我在VS Code上又写了一个Hive&Spark SQL的插件在几个月前，我在公司内部推广了我写的FlinkSQL插件，收到了较好的反馈。具体介绍可以见我之前写的博客——《想在DataGrip里写SQL般丝滑的写FlinkSQL？安装它就完事儿了》。

Hive与Hbase，傻傻分不清同期文章：HDFS知识体系（知其然，知其所以然） - 掘金 (juejin.cn)YARN：分布式资源管理框架 - 掘金 (juejin.cn)

一文了解Hive的前世今生根据官网: Apache Hive注：本文加入了自己的理解，与官网有部分不一致。且本人也只是在学习的路上，不是布道者，可先参阅官网，对照解读。

【创新项目探索】大数据服务omnidata-hive-connector介绍omnidata-hive-connector介绍omnidata-hive-connector是一种将大数据组件Hive的算子下推到存储节点上的服务，从而实现近数据计算，减少网络带宽，提升Hive的查询性能。目前支持Hive on Tez。omnidata-hive-connector已在openEuler社区开源。

Hive 在linux部署全流程Hive是数据仓库绕不开的一个组件，这里记录下自己部署到linux所需要的命令和需要注意的问题。当然因为这是很久之前的笔记了，很多细节的操作可能没记录下。仅供参考。

Hive存储优化官网参考链接

从源代码编译构建Hive3.1.3使用Hive官方提供的预编译安装包是最常见和推荐的方式来使用Hive，适用于大多数用户。这些预编译的安装包经过了测试和验证，在许多不同的环境中都能正常运行。