在使用hive java api时，需要导入hive所需的jar包，有两种方式可以实现：1.使用maven依赖直接修改配置文件，配置如下：（不推荐，会下载很多不必要的包，耗时大约1小时左右）2.挑选必要的jar包，编辑成自己的lib配置到工程中（推荐）这是其中的一个

Hive UDF说明书是官方指定的文档，包含Hive_LanguageManual_UDF详细内容。此文档涵盖了Hive UDF的使用方法及相关功能，帮助用户更好地理解和应用Hive UDF。

Hive分布式实现原理。Hive是大数据平台上构建数据仓储的核心工具。

使用root用户登录Hive命令行界面，执行create database test;报错：Authorization failed:No privilege 'Create' found for outputs { }。解决办法：1. 确认当前用户具备创建数据库的权限。2. 使用SHOW GRANT命令查看详细权限信息。3. 根据显示的权限信息，赋予root用户创建数据库的权限。

此jar包适用于hive-1.2.1和hbase-1.3.1版本。它能够连接hbase和hive，省去了重新编译jar包的麻烦。

Hive学习记录，实测有效，绝对适用。

Hive是Apache Hadoop生态系统中的数据仓库工具，允许用户使用SQL方言（HQL）对存储在HDFS上的大规模数据进行查询和分析。在大数据处理中，Hive性能优化是关键环节，以提高查询速度和系统资源利用率。以下是对Hive调优总结文档-Hive Tuning PPT中可能涉及的多个知识点的详细阐述： 元数据优化： 分区策略：根据业务需求设计分区字段，减少不必要的数据扫描，例如按日期、地区等分区。 桶表：通过哈希函数将数据分布到预定义的桶中，提高JOIN操作的效率，尤其是等值JOIN。 物理存储优化： 列式存储：Hive支持ORC、Parquet等列式存储格式，列式存储能有效减少I/O，因为查询通常只需要访问部分列。 压缩：启用数据压缩，如Snappy、Gzip或LZO，可以减少存储空间并提高读取速度。 数据倾斜：注意数据分布的均匀性，避免某些分区或桶中的数据量远大于其他。 查询优化： JOIN优化：避免全表JOIN，尽可能利用分区JOIN和桶表JOIN。使用MapJOIN，对于小表可以将其加载到内存中，避免昂贵的Shuffle JOIN。使用Broadcast JOIN，如果可能，将小表广播给所有Reduce任务，减少网络传输。 GROUP BY与ORDER BY：如果可能，避免全局排序，尽量使用DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY来控制数据的分发和聚集。 子查询优化：避免嵌套子查询，尝试重写为更高效的JOIN或临时表。 执行引擎优化： Tez与Spark：考虑使用Tez或Spark作为执行引擎，它们提供了更高效的执行模型，比默认的MapReduce更快。 动态分区：在插入数据时，动态分区可以提高效率，但需谨慎设置分区的采样条件。 资源管理： YARN配置：调整Map和Reduce任务的内存、CPU设置，确保资源的有效利用。 Hive配置：设置合适的mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces以平衡计算资源和任务数量。

数据仓库是一种特殊设计的数据库系统，主要用于支持企业决策分析和业务智能。数据仓库面向主题，按业务领域需求组织数据，如销售、人力资源或财务，每个主题区域包含与该主题相关的所有详细数据，提供全面视角分析业务情况。数据仓库是集成的，整合了企业内部多个分散的事务处理数据库的数据，通过ETL过程解决数据一致性和重复性问题，确保数据质量和准确性。数据仓库中的数据通常是只读的，侧重于OLAP，用户通过查询工具访问数据获取历史分析结果。由于数据不被频繁更新，管理系统相对简单，不需处理并发控制。数据仓库的数据随时间变化，定期接收新数据并删除过期数据，许多数据按时间分段，便于趋势分析和历史比较。数据仓库发展历程包括简单报表阶段、数据集市阶段和集中全面的分析平台阶段，支持跨部门决策。理解数据仓库的基本概念和特点，对于构建和优化数据仓库系统，提升企业决策效率至关重要。数据仓库不仅存储历史数据，通过整合和分析数据，为企业提供有价值的洞见，促进业务发展和优化。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可将结构化数据文件映射为数据库表，提供简单的SQL查询功能，能将SQL语句转换为MapReduce任务运行。其优点是学习成本低，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，无需开发专门的MapReduce应用，非常适合数据仓库的统计分析。

典型互联网大数据应用技术体系包含数据存储、计算规则、业务处理等技术模块。数据采集使用高效、智能的方法，数据仓库通过ETL技术实现高效存储和处理。实时计算和大数据存储技术确保数据的快速处理与存储。大数据计算技术和机器学习关键技术用于深度分析，数据分析与可视化技术帮助用户直观理解数据结果，数据共享技术则促进了数据的广泛应用。