介绍构建统一的OLAP（在线分析处理平台）。微信搜索关注《Java学研大本营》构建统一的OLAPOLAP，即在线分析处理平台。保险公司试图构建一个数据仓库，能够承担面向客户、分析师和管理层的数据分析工作负载。主要任务包括：自助保险合同查询：保险客户可以通过合同ID检查其合同详情。它还应支持诸如保险期限、保险类型和理赔金额等筛选条件。多维分析：分析师根据需要基于不同的数据维度开发报告，以便提取见解，促进产品创新和反欺诈工作。仪表盘：创建保险销售趋势的可视化概览，以及不同指标的横向和纵向比较。1组建数据架构用户从Lambda架构开始，将数据流水线分为批处理环节和流处理环节。对于实时数据流，采用Fl
1.背景介绍1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。HBase的Region是数据存储的基本单位，每个Region包含一定范围的行。随着数据量的增加，Region的大小会逐渐增加，导致查询和写入操作的延迟增加。为了解决这个问题，HBase提供了Region分裂和合并策略。Region分裂策略是将一个大的Region拆分成多个更小的Region，以提高查询和写入操作的性能。Region合并策略是将多个小的Region合并成一个更大的Region，以减少Region的数量和管理复杂性。本文将深入探讨HBase的Region分裂与合并
1、整合#1、将依赖包上传到flink的lib目录下flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.12-1.15.2.jar#2、重启flink集群yarnapplication-listyarnapplication-killapplication_1699579932721_0003yarn-session.sh-d#3、重新进入sql命令行sql-client.sh2、Hivecatalogcatalog(元数据)--->database--->table--->数据--->列--1、开启hive的元数据服务nohuphive--servicemetastore&--
目录一、前言二、hive普通表查询原理2.1操作演示说明2.1.1创建一张表，并加载数据2.1.2统计3月24号的登录人数2.1.3查询原理过程总结2.2普通表结构带来的问题三、hive分区表设计3.1区表结构-分区设计思想3.2操作演示3.2.1创建分区表按照登录日期分区3.2.2开启动态分区按登录日期分区基于分区表查询数据查询先检索元数据查询执行计划四、hive分桶表设计4.1Hive中Join的问题4.2分桶表设计思想4.3创建分桶表操作创建第一张普通表构建分桶emp表创建第二张普通表dept并加载数据构建分桶dept表并加载数据4.4普通表与分桶表join执行分析普通表的join执行计
目录一，绪论1、项目背景：2、目标：3、用户群体：二．相关开发技术介绍（一）后端相关技术1.sparkSQL简介2.kettle简介3.tensorflow简介（二）前端相关技术1.HTML简介2.echarts简介（三）相关数据库1.Mysql简介2.hive简介三．需求分析三．系统设计项目框架：系统目的：数据库设计：四．系统实现1.预处理：数据仓库：分层导入导出：预测部分代码和结果：运行结果：可视化展示五．得到结论一，绪论1、项目背景：通过合理的预测预测各个年份出版图书的占比可以提供一些有用的信息和洞察，例如：市场趋势分析：通过观察图书占比的变化，可以分析出版业的发展趋势和变化趋势，了解不
报错问题描述ERROR:FAILED:ExecutionError,returncode30041fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask.[wyh@hadoop1002spark]$*************************************************ERROR:FAILED:ExecutionError,returncode30041fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask.Failedtoexecutesparktask,withexcep
文章目录说明HBase部署访问HBaseShell常见命令数据定义语言(DDL)数据操作语言(DML)通用操作访问HBaseWebUI说明本文适合HBase初学者快速搭建HBase环境，练习常见shell使用本文参考资料《大数据技术原理和应用》（林子雨编著第三版）zhoupengbo的大数据练手项目HBase部署安装docker：可以安装1panel快速安装docker，然后再管理面板中配置镜像加速然后在面板中拉取harisekhon/hbase镜像到本地运行容器dockerrun-d-hdocker-hbase\-p2181:2181\-p8080:8080\-p8085:8085\-p90
Hive与Presto列转行的区别1、背景描述2、Hive/Spark列转行3、Presto列转行1、背景描述在处理数据时，我们经常会遇到一个字段存储多个值，这时需要把一行数据转换为多行数据，形成标准的结构化数据例如，将下面的两列数据并列转换为三行，使得code和name一一对应idcodename1a、b、cA、B、CHive、Spark和Presto都提供了这种实现，但有所不同。下面通过这个案例介绍三者之间的区别及注意事项2、Hive/Spark列转行Hive和Spark都可以使用lateralviewposexplode实现：selectid,pos1,sub_code,pos2,sub
前言：在对表数据进行批量处理过程中，常常碰上某个字段是一个array或者map形式的字段，一列数据的该字段信息同时存在多个值，当我们需要取出该数组中的每一个值实现一一对应关系的时候，可以考虑使用lateralviewexplode()/posexplode()进行处理。一、提要：explode()本身是Hive的自带函数，使用它可以将array或者map中的值逐行输出。selectexplode(array('a','b','c','d','e'));selectexplode(map('A','a','B','b','C','c'));二、应用：lateralviewexplode()在工作
1.背景介绍1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase的核心功能是提供低延迟、高可扩展性的数据存储和访问，适用于实时数据处理和分析场景。在HBase中，数据是以行为单位存储的，每行数据由多个列组成。HBase支持两种数据类型：字符串类型和数值类型。字符串类型可以存储文本、二进制数据等，数值类型可以存储整数、浮点数等。同时，HBase还支持定义列族和列，列族是一组相关列的集合，列是列族中的具体数据项。在本文中，我们将深入探讨
