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Apache Hive介绍与配置

一,数据仓库的来源和概念数仓概念数据仓库(英语:DataWarehouse,简称数仓、Dw),是一个用于存储、分析、报告的数据系统数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持(DecisionSupport)本身并不“生产”任何数据,也不需要“消费”任何的数据,其结果开放给各个外部应用使用联机事务处理系统(OLTP)其主要任务是执行联机事务处理。其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到后台进行处理,并在很短的时间内给出处理结果。个人理解:传统的OLTP是为了利用数据库库对数据进行存储的,原则上可以对数据通过对数据读的方式进行一些简单的分析,但是由于数据库中的读写

java - 什么是java :comp/env scope rules?

我知道java:comp/env是JNDI树中的节点,您可以在其中找到当前JavaEE组件(webapp或EJB)的属性,而且我也知道每个EJB都有自己的组件环境,还有java:global和java:app和一个java:module取决于我有一些问题当我使用ContextenvContext=(Context)initContext.lookup("java:comp/env");获取initContext时,我得到的Context到底是什么(global、app、module、webApp或EJB上下文)?是否有适用于搜索不同范围的特定规则?假设我有一个包含许多EJB的Web应用

javax.naming.NameNotFoundException : Name [comp/env] is not bound in this Context. Java 调度程序无法找到 [comp] 错误

我想做的是在一段时间后更新我的数据库。所以我正在使用java调度程序和连接池。我不知道为什么,但我的代码只能工作一次。它将打印:initsuccesssuccessjavax.naming.NameNotFoundException:Name[comp/env]isnotboundinthisContext.Unabletofind[comp].atorg.apache.naming.NamingContext.lookup(NamingContext.java:820)atorg.apache.naming.NamingContext.lookup(NamingContext.jav

java - 如何检查 Hive 中是否存在分区?

我有一个Hive表,它按dt列分区。如果分区不存在,我需要添加一个分区,例如dt='20181219'。现在我正在使用HiveMetaStoreClient#getPartition(dbName,tableName,20181219)。如果分区不存在,则捕获NoSuchObjectException并添加它。有没有什么优雅的方法可以在Java中实现这一点? 最佳答案 使用add_partition(Partition,ifNotExists,needResults)(javadoc)...这(如果第二个参数是true)将只创建一个

Hive SQL案例

文章目录将数据上传到指定位置创建库表,导入数据数据分析本数据为某人口普查公开数据数据库抽取而来,该数据集类变量为年收入是否超过50k$,属性变量包含年龄、工作类型、教育程度等属性,统计对各因素对收入的影响。(超过50K的收入统一称为高收入)示例数据(/root/cpllege/person.csv):66,Federal-gov,47358,10th,6,Married-civ-spouse,Craft-repair,Husband,White,Male,3471,0,40,United-States,数据变量如下:字段类型说明agedouble年龄workclassstring工作类型fnl

Flutter 数据持久化存储之Hive库

Flutter数据持久化存储之Hive库前言正文一、配置项目二、UI①增加UI②显示和删除UI三、使用Hive①初始化Hive②TypeAdapter自定义对象③注册TypeAdapter③CURD四、源码前言  在Flutter中,有多种方式可以进行数据持久化存储。以下是一些常见的方式:SharedPreferences:使用shared_preferences插件,可以将数据存储在设备的轻量级持久化存储中。这种方式适合存储少量简单的键值对数据,比如用户偏好设置等。文件存储:使用dart:io库可以进行文件存储,可以将数据以文件的形式存储在设备上。这种方式适合存储结构化数据,可以使用JSON

hive分区和分桶你熟悉吗?

两种用于优化查询性能的数据组织策略,数仓设计的关键概念,可提升Hive在读取大量数据时的性能。1分区(Partitioning)根据表的某列的值来组织数据。每个分区对应一个特定值,并映射到HDFS的不同目录。常用于经常查询的列,如日期、区域等。这样可以在查询时仅扫描相关的分区,而不是整个数据集,从而减少查询所需要处理的数据量,提高查询效率。物理上将数据按照指定的列(分区键)值分散存放于不同的目录中,每个分区都作为表的一个子目录。创建分区表CREATETABLEorders(order_idINT,order_dateDATE,order_customerINT,order_totalFLOAT

Hive/SparkSQL中Map、Array的基本使用和转换

一、Map1.构建语法:map(key1,value1,key2,value2,…)说明:根据输入的key和value对构建map类型-->1.一般创建方法selectmap('key1_name','张三','key2_age',20)asmap_col--结果:{"key1_name":"张三","key2_age":"20"}-->2.根据SQL查询结果构建mapselectmap('k_name',name,'k_age',age)asmap_colfrom(select'张三'asname,23asageunionselect'李四'asname,24asageunionselect

Hive拉链表设计、实现、总结

水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道💦文章目录环境介绍实现1.初始化拉链表2.后续拉链表数据的更新总结彩蛋-想清空表的数据:转成内部表,清空数据后,再转成外部表,将分区目录删掉,然后再次跑脚本,其他表都没问题就拉链表新算出过期分区的数据拉不进去,这是啥原因?有高人指点一下吗?环境介绍  拉链表可以用来记录数据的声明周期,适合那种数据量大但新增和修改频率不是很高的场景。比如总共100万条数据,每天新增大约1万条,修改1万条,这种变化不是很大的维度数据可以用拉链表来存。  我们这里将拉链表中每日最新的数据放入到9999-12-31分区中,过期的数据放入到前一天的分区中。  比如,2024-01

hive常用函数

条件函数ifif(booleantestCondition,TvalueTrue,TvalueFalseOrNull)isnullnvlnvl(string1,replace_with)casewhencaseAwhenBthenCelseDendcasewhenAthenBelseCendcoalesce返回第一个非空的值isfalseistruenullifnullif(expression_1,expression_2);如果第一个参数等于第二个参数返回null,否则返回第一个参数日期函数todate()将时间格式转化为日期格式to_date(stringtimestamp)unix_t