博主介绍：✌️码农一枚，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业

鱼弦：公众号：红尘灯塔，CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）HiveBIGINT类型和Binary类型比较HiveBIGINT类型和Binary类型都是用于存储数字数据的类型。它们之间有以下区别：1.

一、窗口函数当查询的要求，既要明细查询又要统计查询的时候，这时候考虑开窗，通过over语法让两种查询同时执行比如：需求：查询每个订单的信息，以及订单的总数姓名,购买日期,购买数量saml,2018-01-01,10saml,2018-01-08,55tony,2018-01-07,50saml,2018-01-05,46tony,2018-01-04

hive日期函数的使用hive日期函数如下:current_datecurrent_timestampdate_formatdate_adddate_subdatediffdaydayofmonthdayofweekfloor_dayfloor_hourfloor_minutefloor_monthfloor_quarterfloor_secondfloor_week

目录DML（DataManipulationLanguage）数据操作 Load1）语法2）实操案例 Insert 将查询结果插入表中1）语法2）案例 将给定Values插入表中1）语法2）案例 将查询结果写入目标路径1）语法2）案例 Export&Import1）语法2）案例DML（DataManipulationLanguage）数据操作 Load

目录第一章Hive时间窗口函数基础1.1时间窗口函数定义1.2Hive支持的时间窗口函数1.2.1ROW_NUMBER()1.2.2RANK()1.2.3DENSE_RANK()1.2.4LEAD()和LAG()1.2.5FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()1.3时间窗口函数语法与参数1.3.1PARTITIONBY子句1.3.2ORDERBY

在现代企业数据架构中，数据整合是至关重要的一个环节，它不仅关乎数据的准确性与一致性，还直接影响到数据分析的有效性和业务决策的精确性。Doris（原名Palo）与Hive是两大在大数据处理领域内广泛应用的数据存储与分析系统，它们各有千秋，适用于不同的场景。将Doris数据整合至Hive数据库，旨

 目录Hive整合MySQL 安装MySQL1）上传MySQL安装包以及MySQL驱动jar包2）解压MySQL安装包3）卸载系统自带的mariadb4）安装MySQL依赖5）安装mysql-client6）安装mysql-server7）启动MySQL8）查看MySQL密码配置MySQL1）用刚刚查到的密码进入MySQL（如果报错，给密码加单引号）2）设置复杂密

查询[WITHCommonTableExpression(,CommonTableExpression)*](Note:OnlyavailablestartingwithHive0.13.0)SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr,select_expr,...FROMtable_reference[WHEREwhere_condition][GROUPBYcol_list][ORDERBYcol_li

目录 Hive入门 什么是Hive1）Hive简介示例：统计单词出现个数2）Hive本质 Hive架构原理1）用户接口：Client说明：JDBC和ODBC的区别2）元数据：Metastore3）驱动器：Driver抽象语法树 逻辑计划与物理计划 4）Hadoop Hive入门 什么是Hive1）Hive简介Hive是由Facebook开源，基于H

DML数据操作一、数据导入1、向表中装载数据hive>loaddata[local]inpath'路径'[overwrite]intotable表名[partition(partcol1=val1,…)];（1）loaddata:表示加载数据（2）local:表示从本地加载数据到hive表；否则从HDFS加载数据到hive表（3）inpath:表示加载数据的路径（4）overw

Hive数据类型一、基本数据类型Hive数据类型Java数据类型TINYINTbyteSMALINTshortINTintBIGINTlongBOOLEANbooleanFLOATfloatDOUBLEdoubleSTRINGstringTIMESTAMPBINARY对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型，该类型是

1.深入学习Hadoop生态系统在下一周，我计划进一步深入了解Hadoop生态系统中的几个关键组件，以扩展我对Hadoop的理解和应用能力。具体而言，我将重点研究以下几个方面：HBase：作为一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，HBase提供了强大的实时读写能力和高效的随机访问特性。我计划通过安装

1.概述ApacheHive是一款建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，使得用户能够通过简单的SQL语句来处理和分析大规模的数据。本文将深入分析ApacheHive的源代码，探讨其关键组件和工作原理，以便更好地理解其在大数据处理中的角色。2.内容在开始源代码分析之前

1.概述ApacheHive是一款建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，使得用户能够通过简单的SQL语句来处理和分析大规模的数据。本文将深入分析ApacheHive的源代码，探讨其关键组件和工作原理，以便更好地理解其在大数据处理中的角色。2.内容在开始源代码分析之前

学习Hadoop数据库（第二周）本周工作总结深入学习Hadoop生态系统组件本周，我深入学习了Hadoop生态系统中的几个重要组件，包括Hive、Pig和HBase。通过阅读官方文档和相关教程，我掌握了Hive的数据仓库功能，它允许使用SQL-like语言进行数据查询和分析。Pig的脚本语言（PigLatin）也进行了学

Hive中函数有4类：单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数用户定义函数（UDF：User-DefinedFunctions）按输入行数与输出行数的对应关系：UDF：普通函数，一进一出UDAF：聚合函数，多进一出UDTF：表生成函数，一进多出，如输入一行array类型，返回3行string类型一、单列函数（UDF-一进一出）1、字符串

整理自数据分析常考面试题100题1.连续日期1、为日期排序 row_number()over(partitionbyuse_idorderbydate)asrank2、求日期和排序的差值3、求diff出现最多的次数 max(count(diff))例1：-每个用户一周活跃天数-SELECTuser_id,COUNT(1)ASactiv

目录第一章基于Hadoop的数据仓库Hive基础知识1.1概述一、数据仓库的定义与传统数据仓库的挑战二、Hive的诞生背景与作用三、Hive的主要特点四、Hive的实际应用场景五、Hive在大数据处理和分析领域的重要地位1.2Hive系统架构一、Hive系统架构的组成部分

流程：1.DrissionPage+Selenium自动爬虫工具采集漫画视频、详情、标签等约200万条漫画数据存入mysql数据库；2.Mapreduce对采集的动漫数据进行数据清洗、拆分数据项等，转为.csv文件上传hadoop的hdfs集群；3.hive建库建表导入.csv动漫数据；4.一半指标使用hive_sql分析得出，一半指标使

在数据处理方面，sparksql的处理速度优于hivesql场景1：在数据条数为491条时，使用sparksql和hivesql在中台处理的时间，分别用时9s和55s//使用的SQL语句SELECTYEAR(update_time)ASyear,month(update_time)asmonthFROMdwd_tb_customer_store_appraiseWHEREYEAR(

除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包含了许多其他强大且实用的工具和框架，它们在数据分析和处理领域中发挥了重要作用。其中，Hive、Pig和Spark是几个尤为重要的组件，它们为处理和分析大数据提供了更高层次的抽象和简化的操作流程。在这篇报告中，我将分享我对这些工具的探索与使用经

1、navicat远程连接Hive数据库1、打开navicat里的mysql连接2、使用SSH隧道出现上面这个显示连接就是成功3、设置常规连接显示成功后点击确定，navicat远程连接Hive数据库成功

 如下是hive的函数 selectdayofweek('2022-02-27');--dayofweek展示的是周几共计7个值，6代表周五=1selectweekofyear('2022-12-22');--51   如下为mysql的语句：SELECTWEEK(purchase_date)-WEEK('2023-11-01')+1week_of_month,--用

.:匹配任意单个字符（除了换行符）sql复制代码SELECT*FROMmy_tableWHEREmy_columnRLIKE'a.b';匹配"a",任意一个字符，"b"形式的字符串，例如"a1b"或"a!b"。^:匹配输入的开始sql复制代码SELECT*FROMmy_tableWHEREmy_columnRLIKE'^start';