非结构化大数据统计信息 非结构化大数据包含海量信息，对其进行深度统计分析，有助于洞察数据规律，挖掘潜在价值，为数据驱动决策提供有力支持。 统计维度: 数据规模：数据总量，不同来源数据占比等 数据类型：文本、图像、音频、视频等各类数据分布情况 数据特征：数据时间跨度、地域分布、关键词频率等 数据关系：数据内部关联性、数据与外部事件的关联等 应用场景: 商业分析：洞察市场趋势、用户行为，优化产品策略 科学研究：辅助科研探索，加速科学发现 社会治理：提升公共服务效率，促进社会和谐发展

这份指南提供了全面深入的Hive编程入门知识，非常适合新手学习。

SQL报表开发规范 为统一SQL报表开发标准，提升代码可管理性和可读性，特制定本规范，适用于所有SQL报表开发场景。

为方便获取 apache-hive-2.3.8 源码， 此处提供备份，源码原始链接为：https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hive-2.3.8/。

这份技术指南深入探讨了 Transwarp Inceptor 的架构、功能和应用场景。 Inceptor 作为一个高效、可扩展的大数据平台，为企业提供了强大的数据处理能力。指南中详细阐述了 Inceptor 的核心组件，包括其高性能查询引擎、数据存储机制以及安全和管理特性。此外，指南还提供了实践案例，展示了 Inceptor 如何在实际业务场景中解决数据分析挑战，帮助企业从海量数据中获取洞察。

DbVisualizer连接Hive数据库所需jar包包括： commons-codec-1.8.jar commons-collections.jar commons-configuration-1.6.jar commons-lang.jar commons-logging.jar guava-18.0.jar hadoop-common-2.6.5.jar hive-common-2.1.0.jar hive-jdbc-0.13.1.jar hive-service-1.1.0.jar httpclient-4.5.3.jar httpcore-4.4.6.jar libthrift-0.9.2.jar log4j-1.2.17.jar slf4j-api-1.5.0.jar slf4j-log4j12-1.5.0.jar 以上jar包缺一不可。

《Apache Hive 编程指南》提供有关使用 HiveSQL 汇总、查询和分析 Hadoop 分布式文件系统上的大数据集合的分步说明。

Hive3进阶：引擎替换 第六章主要探讨Hive3中引擎替换的相关内容，讲解如何选择合适的引擎以提升查询性能和效率。

Hive 安装 1.2.1 Linux 环境下基于 MySQL 的 Hive 部署及访问

用户界面：CLI、JDBC/ODBC、WebUI 元数据存储：关系型数据库（如 MySQL、Derby） 解释器、编译器、优化器、执行器 Hadoop：存储（HDFS）和计算（MapReduce）