典型互联网大数据应用技术体系-大数据平台之用户行为分析平台

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。

Hive 8 2024-07-12

Hive通过Excel生成建表语句

根据Excel中的字段列表，批量生成Hive建表语句。打开工具后，按照格式填入表名、字段、类型等内容，然后依次点击“视图”→“宏”→“查看宏”→“执行”。

Hive 8 2024-07-12

Sqoop入门指南：hive & sqoop

Sqoop是一款开源工具，主要用于在Hadoop和关系数据库之间传输数据。通过Sqoop，用户可以将关系数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导出到关系数据库中，支持的数据库包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。使用Sqoop时，只需指定相应的连接信息和数据传输参数，操作简单方便。重点介绍如何在Hive中使用Sqoop，实现数据的高效传输和管理。

Hive 12 2024-07-12

Apache Hive事务操作及未来发展

Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，支持大规模数据的存储、查询和分析。随着大数据时代的到来，事务操作设计变得愈发重要。详细介绍Apache Hive的事务操作设计及其未来发展方向。\ 一、历史背景 在早期的Apache Hive中，缺乏事务操作，所有操作基于文件系统的rename实现，但这种方式存在无法实现isolation和consistency等问题。为了满足用户需求，Apache Hive设计了新的事务操作方案。\ 二、当前功能 目前，Apache Hive支持插入操作和动态分区写入操作。插入操作使用INSERT INTO语句实现，而动态分区写入操作使用MULTITA

Hive 7 2024-07-12

mysql-connector-java-5.1.27-bin.zip

将mysql-connector-java-5.1.27-bin.zip和mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar复制到Hive安装目录的lib文件夹下，以便Hive支持MySQL。

Hive 10 2024-07-12

yanagishima-20.0.zip（已编译）

presto web客户端，v20.0版本，经过实际测试，功能正常运行。

Hive 7 2024-07-12

高薪训练营：互联网程序开发与大数据课程

lg大数据高薪训练营涵盖HBase、Java9、Java10、MySQL优化、JVM原理、JUC多线程、CDH版Hadoop、Impala、Flume、Sqoop、Azkaban、Oozie、HUE、Kettle、Kylin、Spark、Mllib机器学习、Flink、Python、SpringBoot、Hadoop3.x新特性、ClickHouse、Kudu、Presto、Druid、Ambari、DataX、Logstash、Kibana。数据结构与Scala基础入门、函数式编程、面向对象编程、模式匹配、高阶函数、特质、注解与类型参数、隐式转换、高级类型以及案例实操。Spark Core部

Hive 9 2024-07-12

Hive教程.docx

Apache Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，简化对存储在分布式文件系统中的大量数据的查询和分析。Hive提供了一种类似SQL的查询语言，称为HiveQL，使熟悉SQL的用户无需编写MapReduce代码即可处理大数据。HiveQL被编译成MapReduce任务，在Hadoop集群上执行，从而处理和分析数据。Hive最初由Facebook开发，以应对数据量急剧增长的挑战，解决了MapReduce编程复杂性的问题，允许使用类似SQL的语法进行数据查询，降低了开发难度。Hive的主要特点是易用性、扩展性和稳定性。通过Metastore管理数据的元信息，这些信息存储在关系数据库中，并支

Hive 7 2024-07-12

Hive数据仓库技术指南

本指南提供对Hive数据仓库技术的全面理解，涵盖其核心概念、架构和实际应用。 核心概念 数据仓库：Hive作为数据仓库解决方案，用于存储和分析海量结构化和半结构化数据。 表：Hive中的表类似于关系数据库中的表，用于组织和查询数据。 分区：分区是将表水平划分为更小的逻辑单元，以提高查询性能。 架构 HiveQL：Hive使用类似SQL的查询语言HiveQL，用户可以使用熟悉的语法进行数据操作。 元数据存储：Hive将表的元数据（如架构、位置等）存储在关系数据库（如MySQL）中。 执行引擎：Hive支持多种执行引擎，包括MapReduce、Tez和Spark，以处理不同类型的查询。 实

Hive 12 2024-07-01

Hive Join 优化策略

在 Hive 中进行 Join 操作时，遵循以下策略可以有效提升查询性能： 1. 小表 Join 大表: 将包含记录数较少的表或子查询放置在 Join 操作符的左侧。这是由于在 Join 操作的 Reduce 阶段，左侧表的内容会被加载到内存中进行匹配。使用较小的左侧表可以有效降低内存溢出的风险，提升查询效率。 2. Join 操作合并: 当多个 Join 操作涉及的表共享相同的 Join Key 时， Hive 会自动将这些 Join 操作合并到一个 MapReduce 任务中执行，从而减少数据 shuffle 和排序的开销。

Hive 7 2024-07-01