前段时间，在我们数据开发的过程中，因为没有现成的数据表，导致数据没有办法直接取，需要解析日志的内容，从日志里面拿到我们想要的数据，但是日志的内容并没有那么的规则，这个时候，正则表达式就展现出很大的优势，正好我也把正则表达式温习实践了一遍，正好整理下来。hive支持的正则表达式有三种，分别是regexp、regexp_replace、regexp_extract一、regexp1，语法格式：AREGEXPB释义：A是需要匹配的字符串，B是正则表达式字符串返回结果：boolean或null示例SQL：select'四川办'regexp'川办';select'四川办'regexp'湖南';返回结果：
云原生大数据组件研究（Hive+Hadoop）前言网上的找的文档大多残缺不靠谱，所以我整理了一份安装最新版本的hive4..0.0+hadoop3.3.4的学习环境，可以提供大家安装一个完整的hive+hadoop的环境供学习。由于在公司担任大数据的培训工作后续还会更新一些基础的文章,希望能帮助到大家。一、安装Hadoop3.3.4前置：集群规划机器信息Hostnamek8s-masterk8s-node1k8s-node2外网IP内网IPNameNodeYNNSecondaryNameNodeNYNHDFSDataNodeYYYYARNResourceManagerYNNNodeManage
一、前言阅读本节需要先掌握Catalog基础知识Spark对Hive的所有操作都是通过获取Hive元数据[metastore]帮助spark构建表信息从而调用HDFS-API对原始数据的操作，可以说Spark兼容多版本Hive就是在兼容Hive的Metastore二、源码分析在catalog一节中我们知道spark对hive操作是通过HiveExternalCatalog，而HiveExternalCatalog对hive的DDL、DML操作都是使用内部的HiveClient变量，如下：接下来我们看HiveUtils.newClientForMetadata函数：protected[hive]
目录一、简介二、创建数据1、数据概览2、创建hive表并插入数据三、join连接测试1、join(innerjoin)2、leftjoin(leftouterjoin)3、rightjoin(rightouterjoin)4、fulljoin(fullouterjoin)5、leftsemijoin6、mapsidejoin四、join和leftsemijoin的区别一、简介 hivejoin主要包括join（内连接）、leftjoin（左连接）、rightjoin（右连接）、fulljoin（全连接）、leftsemijoin（左半连接）、mapsidejoin（map端连接）
提示：文章内容仅供参考目录前言一.内置函数二.处理json数据三.窗口函数1.窗口聚合2.窗口分片3.窗口排序4.上下移动5.首尾值四.自定义函数1.自定义UDF五. Hive的Shell操作总结前言本文就主要介绍hive函数了。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一.内置函数类型转换cast(expras)例：selectcast(‘1’ asbignit)selectcast(‘money’ asbignit)切割split(stringstr,stringpat)例：selectsplit('hi|hello|morning','\\|')正则表达式截取字符串selectreg
CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：大数据技术分享一、YarnHadoop主要是由三部分组成，除了前面我讲过的分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，还有一个是分布式集群资源调度框架Yarn。但是Yarn并不是随Hadoop的推出一开始就有的，Yarn作为分布式集群的资源调度框架，它的出现伴随着Hadoop的发展，使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台，进而发展出自己的生态体系，成为大数据的代名词。先回忆一下我们学习的MapReduce的架构，在MapReduce应用程序的启动过程中，最重要的就是要把MapReduce程序
CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：大数据技术分享一、YarnHadoop主要是由三部分组成，除了前面我讲过的分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，还有一个是分布式集群资源调度框架Yarn。但是Yarn并不是随Hadoop的推出一开始就有的，Yarn作为分布式集群的资源调度框架，它的出现伴随着Hadoop的发展，使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台，进而发展出自己的生态体系，成为大数据的代名词。先回忆一下我们学习的MapReduce的架构，在MapReduce应用程序的启动过程中，最重要的就是要把MapReduce程序
目录一、部署规划二、部署版本三、集群规划四、MySQL安装五、Hive安装
1、背景最近公司要搭建一个大数据ETL平台，过程涉及一些测试工作，在测试过程中，将一些可用性强的步骤给记录下来，方便后面开发作业的时候，拿来直接copy数据来源于HIve(一些加工好的指标)，需要存储至ES(用于接口查询)，如此离线数据ETL自然会想到阿里的DataX啦2、环境介绍作业流程：从HIve中读取数据，直接写入至ES库表中本机环境：Linux(7.9)、DataX(3.0)、Hadoop(3.1.3)、Hive(3.1.2)、ES(7.8.0)集群节点：3台(node01、node02、node03)，ES安装在node03(单节点)3、任务准备3.1查看官网支持数据源可以看出，官网
LanguageManualDML-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundationStandardsyntax:INSERTOVERWRITETABLEtablename1[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)[IFNOTEXISTS]]select_statement1FROMfrom_statement;INSERTINTOTABLEtablename1[PARTITION(partcol1=val1,partcol2=val2...)]select_statement1FROMfrom_statement;Hiveex
