Iceberg Hive实战小文件合并源码解析

摆脱Spark小文件困扰 这款Java开发的工具能够高效合并Spark生成的小文件，支持多种常见格式，如text、parquet和orc，助力优化Spark作业性能。

深入剖析Redis实战核心源码，探索Redis内部机制与实现原理。

由于数据迁移导致导出的文件接近2GB，为了便于处理，可以使用此工具将文件按需分割成更小的部分。用户可以根据需要自定义每个分割文件的大小。这个工具支持将表结构和数据分开存储，输出一个建表的SQL文件和一系列数据SQL文件，同时支持UTF-8格式和中文字符。

我强烈建议编译这个。 SPLITTXTFILE(infile, size, formattype, TEST) 将文件拆分成N行，使每个文件大小接近指定的字节数。 例如，指定1 MB文件，SPLITTXTFILE将infile拆分为接近1 MB的文件，每个文件会多出1字节。 infile 是输入文件名。 size 以字节为单位指定每个拆分文件的最大大小。 formattype 为文件命名格式： 0 (默认)：in.txt 变成 001in.txt, 002in.txt 等； 1：in.txt 变成 in.001, in.002 等。 TEST = 1 时会打印每个拆分后的文件名。 这个方法不复杂，但非常有效。

在信息技术领域，数据库连接组件是软件开发过程中不可或缺的一部分，特别是在利用Delphi进行Windows应用程序编程时，选择适当的数据库连接组件显得尤为重要。MyDAC（MySQL数据访问组件）是一款专为MySQL数据库优化的组件库，其开放的源代码为开发者提供了宝贵的资源。详细探讨了MyDAC 7.5版本的源码结构及其功能，帮助读者理解其工作原理，并展示如何利用该组件优化Delphi与MySQL之间的数据交互。MyDAC不仅提供高性能和全面的MySQL特性支持，还通过简化的组件设计和详细的错误处理机制提升了开发效率。

提供 Hive-1.1.0-cdh5.14.2.tar.zip 文件下载。

经测试可用的 Hive War 文件 hive-hwi-0.12.0-cdh5.0.0.war，可直接置于 hive/lib 文件夹中使用。

flink-connector-hive_2.12-1.12.0.jar 文件是 Apache Flink 用于连接 Hive 数据源的连接器。 文件名的组成部分解析如下：* flink-connector-hive：表示这是一个 Flink 连接器，用于连接 Hive。* 2.12：表示该连接器兼容的 Scala 版本为 2.12。* 1.12.0：表示该连接器的版本号为 1.12.0。* .jar：表示这是一个 Java 归档文件（JAR 文件）。

Hive：解锁大数据潜力的利器 Hive，构建于Hadoop之上的数据仓库系统，为海量数据集的管理和分析提供了强大的解决方案。本指南将带您深入Hive的世界，助您掌握其核心概念、精通实用技巧，最终驾驭大数据的力量。 核心概念解析 数据模型：Hive数据模型类似于传统关系型数据库，但针对大数据场景进行了优化。 查询语言：HiveQL，一种类似SQL的查询语言，便于用户快速上手。 执行引擎：Hive利用Hadoop的MapReduce或Spark等执行引擎处理数据。 实战演练 数据导入：将不同格式的数据导入Hive表，为分析做好准备。 数据查询：使用HiveQL进行数据探索，获取有价值的洞察。 数据分析：利用Hive的分析函数，深入挖掘数据背后的规律。 数据导出：将分析结果导出到其他系统，实现数据共享和应用。 进阶技巧 性能优化：通过分区、分桶等技术，提升Hive查询效率。 UDF开发：自定义函数，扩展Hive的功能以满足特定需求。 数据安全：了解Hive的安全机制，保护敏感数据。