Hive1.基本概念Hive本质上是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。通俗一点就是Hive相当于一个hadoop的客户端，利用hdfs存储数据，利用mapreduce计算框架来进行计算任务，好处就是可以将人从繁琐的mapreduce程序中解放出来，通过编写简单的HQL语句从而实现对复杂逻辑的运算。2.优缺点优点采用类sql的语法，开发简单对数据量大，实时性要求不高的场景，发挥作用尤为明显hive支持用户自定义函数缺点hive不擅长处理实时性要求比较高的数据hive自动生成Mapreduce任务，通常情况下不够智能化hive的任务执行
&&大数据学习&&🔥系列专栏：👑哲学语录:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞HiveonSpark和HiveonMapReduce是两种不同的Hive运行环境，它们分别使用ApacheSpark和ApacheMapReduce作为底层的计算引擎。HiveonSpark：HiveonSpark是使用ApacheSpark作为计算引擎的Hive版本。它利用Spark的分布式计算和内存计算能力，提高了Hive的查询性能和响应时间。与传统的HiveonMapReduce相比，HiveonSpark可以更好地利用集群资源，提高查询
目录一、完整报错二、原因 2.1、动态分区问题 2.2、语句占用内存问题三、其他一、完整报错 Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask二、原因 2.1、动态分区问题 大概率是因为没有开启或允许动态分区或单次动态分区个数太小了。--动态分区前先运行如下语句sethive.exec.dynamic.partition=true;sethive.exec.dynamic.pa
1.练习一1.数据准备在hdfs上创建文件夹，上传csv文件[root@kb129~]#hdfsdfs-mkdir-p/app/data/exam查看csv文件行数[root@kb129~]#hdfsdfs-cat/app/data/exam/meituan_waimai_meishi.csv|wc-l2.分别使用RDD和SparkSQL完成以下分析（不用考虑数据去重）开启sparkshell[root@kb129~]#spark-shell（1）加载csv文件,创建RDDscala>valfileRdd=sc.textFile("/app/data/exam/meituan_waimai_m
hive支持的文件类型：textfile、sequencefile（二进制序列化文件）、rcfile（行列式文件）、parquet、orcfile（优化的行列式文件）一、orc文件带有描述式的行列式存储文件。将数据分组切分，一组包含很多行，每一行再按例进行存储。orc文件结合了行式和列式存储结构的优点，在有大数据量扫描读取时，可以按行进行数据读取。如果要读取某列的数据，可以在读取行组的基础上读取指定的列，而不需要读取行组内所有数据以及一行内的所有字段数据。1.1orc文件的结构：条带（stripe）orc文件存储数据的地方文本脚注（filefooter）包含了stripe列表，每个stripe
前置知识：1.了解hadoop基础知识，并能够搭建hadoop集群 2.了解hive基础知识3.Iceberg学习笔记（1）——基础知识-CSDN博客可以参考：Hadoop基础入门（1）：框架概述及集群环境搭建_THEWHY的博客-CSDN博客Hive基础知识总结-CSDN博客环境准备hive和iceberg的适配关系Hive版本官方推荐Hive版本Iceberg版本2.x2.3.80.8.0-incubating–1.1.03.x3.1.20.10.0–1.1.0注意：Iceberg与Hive2和Hive3.1.2/3的集成，支持以下特性：创建表删除表读取表插入表（INSERTinto）更多
配置开启Hive远程连接Hive远程连接默认方式远程连接Hive自定义身份验证类远程连接Hive权限问题额外说明Hive远程连接要配置Hive远程连接，首先确保HiveServer2已启动并监听指定的端口hive/bin/hiveserver2检查HiveServer2是否正在运行#lsof-i:10000COMMANDPIDUSERFDTYPEDEVICESIZE/OFFNODENAMEjava660root565uIPv6899170t0TCP*:ndmp(LISTEN)默认方式远程连接Hive如果Hive运行在与Hadoop集成的环境中，HiveServer2可以与Hadoop中的用户验
1.利用中间表，先将double强转为string（会出现科学计数法）2.sethive.exec.dynamic.partition=true;sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;insertoverwritetable --注意是覆盖写目标表 PARTITION(dt)select cast((concat('0.',repeat('0',cast(regexp_extract(字段名,'(E)(-)([0-9]+)',3)asint)-1),regexp_replace(regexp_extract(字段名,'(.+)(E)',1)
Hive版本：3.1.21、需求：使用Hive自带函数将13位时间戳：1682238448915转成今天的时间（北京时间），格式样例：‘2023-04-2316:27:28’2、结果：3、源码：selectfrom_utc_timestamp(1682238448915,'GMT+8');--结果：2023-04-2316:27:28.915000000，包含毫秒了selectfrom_unixtime(cast(1682238448915/1000asbigint),'yyyy-MM-ddHH:mm:ss');--结果：2023-04-2308:27:28，差了8小时selectfrom_u
✨作者主页：IT毕设梦工厂✨个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语一、前言随着工业4.0和物联网（IoT）的快速发展，设备环境监测平台在各行各业中的应用越来越广泛。课题的产生基于对设备环境进行实时、便捷的监测和管理，以提高设备利用率，减少设备故障率，优化维修流程，降低运营成本，增强企业的竞争
