1.算法类参数优化开启对count(distinct)的自动优化sethive.optimize.countdistinct=true开启自动mapjoinsethive.auto.convert.join=true;大表小表的阈值设置（默认25M一下认为是小表）sethive.mapjoin.smalltable.filesize=26214400;默认值是true，当选项设定为t

课题简介基于Java+SpringBoot和Hive的安顺旅游景点数据分析系统，全力挖掘安顺旅游数据宝藏。后端借SpringBoot构建，SpringDataJPA与MySQL存储关键信息，SpringSecurity筑牢安全防线。Hive存储海量景点数据，如客流、客源地、消费等，HiveQL深度分析挖掘价值。

1、可以直接不进入hive的情况下执行sql语句通过shell的参数-e可以执行一次就运行完的命令hive-e"select*fromyhdb.student"hive-S-e"set"|grepcli.print-S是静默模式,会省略掉多余的输出假如我想在查询语句的结果上面显示字段名称，可以将sethive.cli.pr

一、hive的随机抓取策略可以通过sethive.fetch.task.conversion查看抓取模式默认是more有以下三种模式none所有涉及hdfs的读取查询都走mapreduce任务mininal在进行简单的select*，简单的过滤或涉及分区字段的过滤时走mrmore在mininal模式的基础上，增加了针对查

Hive优化1.1 hive的随机抓取策略理论上来说，Hive中的所有sql都需要进行mapreduce，但是hive的抓取策略帮我们省略掉了这个过程，把切片split的过程提前帮我们做了。sethive.fetch.task.conversion=none;(一旦进行这么设置，select字段名也是需要进行mapreduce的过程，默认是more)F

数据导出的分类：1.从hive表中导出本地文件系统中(目录、文件)2.从hive表中导出hdfs文件系统中3.hive表中导出到其它hive表中1）导出数据到本地目录insertoverwritelocaldirectory'/root/out/00'select*fromt_user;这个00不是文件名，而是文件夹的名字，没有可以自动

一、Hive的分区（十分重要）1、分区是什么答：我们可以把一个大的文件分隔成一个个小的文件，这样每次操作一个小文件就很方便了2、为什么要进行分区答：通过分区，当我们查询的时候，可以只扫描与条件相关的分区，这样做，避免了全局扫描，加快查询速度1、静态分区(SP)静态分区指的是，在我们将数

文章目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理四、实验环境五、实验内容和步骤（一）安装部署（二）配置HDFS（三）启动Hive六、实验结果（一）启动结果（二）Hive基本命令七、实验心得一、实验目的理解Hive存在的原因；理解Hive的工作原理；理解Hive的体系架构；并学会如何进行内嵌模式

大数据测试Hive数据库详细教程一、环境准备二、Hive数据库功能测试1.创建表2.插入数据3.查询数据4.使用条件过滤查询5.删除数据三、Hive数据库性能测试1.查询响应时间2.大数据量查询测试3.分区表性能测试4.并发查询性能四、Hive数据完整性测试1.数据加

关于hive分区表不得不说的故事1.hive分区表的理解Hive的分区表是一种特殊设计的表结构，它在逻辑上将数据按照预先定义的分区键进行划分，在物理上对应于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的不同目录。分区表的主要目的是为了优化大规模数据集的存储与查询性能hive分区表主要是一种重要

Hive3.1.2概述与基本操作1、Hive基本概念1.1 Hive简介Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。面试题：什么是hive?1、hive是数据仓库建

作者：京东科技李然辉 大数据从业者必知必会的HiveSQL调优技巧摘要：在大数据领域中，HiveSQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，HiveSQL查询的性能往往不尽人意。本文针对HiveSQL的性能优化进行深入研究，提出了一系列可行的调优方案，

一、Hive库操作1.创建数据库createdatabasebigdata32;标准写法：createdatabaseifnotexistsdatabases;（判断是否存在，无论存不存在都不会报错）2.创建数据库和位置createdatabasebigdata32_testlocation'/bigdata32ligang.db';3.修改数据库注意：数据库的其他元数据信

一、Hive的基本概念1、什么是hive（面试题）答：1.hive是一个可以将sql语句转换成mapreduce任务的工具2.hive能够将结构化的数据组织在表中，支持分区和分桶，便于数据的管理和查询3.hive是数据仓库建模的工具之一，他本身并不是数据库2、为什么使用hive答：1.直接使用mapreduce的话，人

一、shell交互Hive，用命令hive启动一个hive的shell命令行，在命令行中输入sql或者命令来和Hive交互首先在主节点上启动Hadoop集群，再启动hive元数据服务启动hadoopstart-all.sh启动hive元数据服务nohuphive--servicemetastore>>/usr/local/soft/hive-3.1.2/startl

apacheHive官网下载apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz华为镜像站下载MySQLmysql-connector-java-8.0.29.jar/usr/local/soft/jars上传到该目录下1、解压该目录下解压到上一个目录下tar-zxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gz-C../2.重命名[root@mastersoft]#mvapache-

1、下载安装包下载hivehttps://archive.apache.org/dist/hive/下载MySQL驱动包https://mirrors.huaweicloud.com/mysql/Downloads/Connector-J/2、上传到Linux并解压tar-zxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gz-C../3、重命名mvapache-hive-3.1.2-binhive-3.1

一、上传解压配置环境变量1.解压tar-zxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gz-C../2.配置环境变量vim/etc/profile3、重命名mvapache-hive-3.1.2-binhive-3.1.24.使环境变量生效source/etc/profile二、修改配置文件1.拷贝一份文件cphive-default.xml.templatehi

写在前面今天继续学习hive部分的知识。Hive中如何实现行列转换一行变多行可以对表使用LATERALVIEWEXPLODE()，也可以直接使用EXPLAIN()函数来处理一行数据。SELECTname,col1FROMtestarray2LATERALVIEWEXPLODE(weight)t1AScol1;多行变一行使用GROUPBY+

1.Hive压缩1.1概述    当前的大数据环境下，机器性能好，节点更多，但并不代表我们无条件直接对数据进行处理，在某些情况下，我们依旧需要对数据进行压缩处理，压缩处理能有效减少存储系统的字节读取数，提高网络带宽和磁盘空间的效率。    Hive相当于Hadoop的客户端，Hive

hive-3.1.2分布式搭建文档1、下载，上传，解压，配置环境变量#1、解压（解压到上级目录）tar-zxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gz-C..#2、重名名mvapache-hive-3.1.2-binhive-3.1.2#3、配置环境变量vim/etc/profile#4、在最后增加配置exportHIVE_HOME=/usr/local/

1.分区/分桶数据模型讲Hive分区之前，我们先来说一下Hive的数据模型，Hive的数据模型主要有以下四种：​在大数据中，最常见的一种思想就是分治，我们可以把大文件切割成一个个的小文件，这样每次操作小文件时就会容易许多。同样的道理，在Hive中也是支持的，我们可以把大的数据

一、查看函数showfunctions;  --查看所有的函数descfunctionfunctionName;-查看某个具体的函数如何使用二、基础函数2.1、日期函数1.current_date();    #当前系统日期      格式："yyyy-MM-dd"2.current_timestamp();  #当前系统时间戳

写在前面今天继续学习hive部分的知识。以下是您提供的内容转成的Markdown格式：Hive相关知识hive中不同的count区别selectclazz,count(distinctid)ascnt,count(*)ascnt,count(1)ascnt_1,count(id)ascnt_idfromstudentsgroupby

在HiveSQL中，如果你需要判断一个字段是否包含某个特定的值，你可以使用 LIKE 或RLIKE 关键字来进行字符串匹配。此外，Hive也支持一些字符串函数，如 INSTR 和LOCATE，这些都可以用于不同的需求场景。以下是一些常见的方法来判断一个字段是否包含某个值：数据准备——创建表格