目录1.项目概述1.1.项目背景1.2.项目流程2.功能需求描述2.1.系统功能组成2.2.数据描述2.3.功能描述2.3.1.流量概况分析2.3.2.日新日活分析2.3.3.交互事件分析2.3.4.广告事件分析3.架构设计3.1.名词解释3.2.系统环境3.2.1.软件3.2.2.硬件3.3.系统设计3.4.系统架构图4.Web原型设计4.1.流量概况分析模块4.2.日新日活分析模块4.3.交互事件分析模块4.4.广告事件分析模块5.Web设计5.1.概念总览图5.1.1.分层：四层结构5.1.2.分包：前端和后端(1)后端分包(2)前端分包6.数仓表结构设计7.工程搭建7.1.项目结构7.
1.建表添加注释CREATEEXTERNALTABLE`test`(`loc_province`stringcomment'省份',`loc_city`stringcomment'城市',`loc_district`stringcomment'区',`loc_street`stringcomment'街道',)COMMENT'每日数据处理后的表'PARTITIONEDBY(`par_dt`string)ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe'STOREDASINPUTFORMAT'org.apach
目录一、前言二、load命令使用2.1load概述2.1.1load语法规则2.1.2load语法规则重要参数说明2.2load数据加载操作演示2.2.1前置准备2.2.2加载本地数据2.2.3HDFS加载数据2.2.4从HDFS加载数据到分区表中并指定分区2.3hive3.0+load命令新特性2.3.1操作演示三、insert命令使用3.1语法3.2insert+select操作演示3.2.1创建一张源表3.2.2加载数据3.2.3创建一张目标表3.2.4使用insert+select插入数据到新表3.3multipleinserts3.3.1操作演示3.4insert之动态分区插入3.4
一、函数介绍lag()与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤，该操作可代替表的自联接，且效率更高lag()/lead()lag(col,n,DEFAULT)用于统计窗口内往上第n行值 第一个参数为列名 第二个参数为往上第n行(可选，默认为1) 第三个参数为默认值(当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL)lead()函数与lag()函数相反，用于统计窗口内往下第n行值over()表示lag()与lead()操作的数据都在over()的范围
Oracle中pivot函数详解_实泽有之，无泽虚之的博客-CSDN博客pivot函数格式：pivot(聚合函数for需要转为列的字段名in(需要转为列的字段值))；pivot函数说明：实现将指定字段的值转换为列的效果。https://blog.csdn.net/qq_40018576/article/details/128287105oracle总转横函数,详解Oracle行列转换函数-pivot函数和unpivot函数-多智时代_吴寿鹤的博客-CSDN博客今天主要介绍一下Oracle行转列及列转行常见函数，下面一起来看看吧！行列转换pivot函数：行转列函数语法：pivot(任一聚合函数f
之前遇到过一个问题，在进行Hive的元数据采集时，因为Hive表的文件已经被删除了，当时是无法删除表，导致元数据采集也发生了问题，所以希望通过删除Hive表的元数据解决上述问题。之前安装时，经过特定的配置后，Hive上所有元数据均保存在Mysql中，所以可以从Mysql上删除表相关信息即可删除hive表，而且不会影响Hdfs上数据。解决方法：1、Hive在Mysql上的相关元数据表关系图： 2、先在Mysql中建存储过程：DELIMITER$$ROLLBACK;DROPPROCEDUREIFEXISTSP_TBL_DATA_DEL$$CREATEPROCEDUREP_TBL_DATA_DEL(
hive分桶表的学习前言：每一个表或者分区，hive都可以进一步组织成桶，桶是更细粒度的数据划分，他本质不会改变表或分区的目录组织方式，他会改变数据在文件中的分布方式。分桶规则：对分桶字段值进行哈希，哈希值除以桶的个数求余，余数决定了该条记录在哪个桶中，也就是余数相同的在一个桶中。桶为表加上额外结构，链接相同列划分了桶的表，可以使用map-sidejoin更加高效。优势和使用情境：分桶表可以提高特定查询的性能，尤其是在连接操作、聚合操作等涉及数据分发和处理的情况下。适用于大型数据集，特别是当数据无法全部存放在内存中时。分桶表通常与Hive的表分区结合使用，以进一步优化查询性能。一、建表通过cl
一、前言SeaTunnel是一个分布式、高性能、可扩展的数据同步工具，它支持多种数据源之间的数据同步，包括Hive和StarRocks。可以使用SeaTunnel的Hive源连接器从Hive读取外部数据源数据，然后使用StarRocks接收器连接器将数据发送到StarRocks。通过StarRocks读取外部数据源数据。StarRocks源连接器的内部实现是从前端（FE）获得查询计划，将查询计划作为参数传递给BE节点，然后从BE节点获得数据结果。名称版本StarRocks2.4.2SeaTunnel2.3.1Spark3.2.1Flink1.16.1二、安装SeaTunnel安装并设置Java
前言：为实现基于数据湖的流批一体，采用业内主流技术栈hudi、flink、CDH（hive、spark）。flink使用sqlclient与hive的catalog打通，可以与hive共享元数据，使用sqlclient可操作hive中的表，实现批流一体；flink与hudi集成可以实现数据实时入湖；hudi与hive集成可以实现湖仓一体，用flink实时入湖，用spark跑批处理。由于方案中中采用的CDH6.3.2是官方最后的开源版本，而flink与hudi是社区近期发布的开源版，网上几乎没有关于它们集成的资料，近期为完成它们集成费了不少神，特写出来分享给大家，有问题可一起交流。以下为实现hu
HiveTransactions在升级到Hive3之前，需要把在事务表上MajorCompaction。主要是为了合并掉增量文件。更准确地说，自上次MajorCompaction以来在其上执行过任何更新/删除/合并语句的任何分区都必须进行另一次MajorCompaction。在Hive升级到Hive3之前，此分区上不会再发生更新/删除/合并。WhatisACIDandwhyshouldyouuseit?ACID代表数据库事务的四个特征原子性（操作要么完全成功，要么失败，不会留下部分数据）、一致性（应用程序执行操作后，该操作的结果在每个后续操作中都可见）、隔离性（一个用户不完整的操作不会对其他用
