视频课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7课程资料链接：https://pan.baidu.com/s/15KpnWeKpvExpKmOC8xjmtQ?pwd=5ay8Hadoop入门学习笔记（汇总）目录五、在虚拟机中部署Hive5.1.在node1虚拟机安装MySQL5.2.配置Hadoop5.3.下载并加压Hive5.4.下载MySQL驱动包5.5.配置Hive5.6.初始化元数据库5.7.使用hadoop用户身份启动Hive5.8.配置Hive支持中文注释和分区五、在虚拟机中部署HiveHive是单机工具，只需要部署在一台服务器即
1.多行转多列姓名(name)学科(subject)成绩(score)A语文70A数学80A英语90B语文75B数学85B英语95行列转换思路分析及实现多行转多列如果需要将上⾯的样例表转换为姓名|语⽂成绩|数学成绩|英语成绩这样的格式，就是多行转多列思路：涉及到行转成列，肯定是会按照某⼀列或者某⼏列的值进⾏分组来压缩⾏数，所以会⽤到groupby。分组之后需要⽤到聚合函数，由于多列中的每列只关⼼⾃⼰对应的数据，所以要使⽤case语句进⾏选择，⾄于聚合函数，只要数据能保证唯一性，max、min、avg(数值类型)等都可以样例SQLselectname,max(casesubjectwhen'数学
目录1.ROW_NUMBER()2.RANK()3.DENSE_RANK()4.NTILE()5.CUME_DIST()6.PERCENT_RANK()1.ROW_NUMBER() 功能：ROW_NUMBER()函数为每个分组内的行提供唯一的序列号，从1开始。如果在OVER()子句中使用ORDERBY语句，它将根据指定的列值对行进行排序。 对比： 每个行都会获得一个唯一的排名数字。 即使两行的排序列值相同，它们也会获得连续的排名，不会有相同的排名值。 举例： SELECTname,score,ROW_NUMBER()OVER(ORDERBYscoreDESC)asrankFROMstude
Hive中的窗口函数允许你在结果集的一个特定“窗口”内对行进行计算。这些窗口可以是物理的（基于行在数据中的实际位置）或逻辑的（基于行的一些排序标准）。窗口函数在处理排名、计算累计和或计算移动平均值等问题时特别有用。以下是一些Hive中的常见窗口函数：ROW_NUMBER()为窗口中的每一行分配一个唯一的整数编号。示例：ROW_NUMBER()OVER(ORDERBYcolumn_name)RANK()为窗口中的每一行分配一个唯一的排名，对于并列的值会有相同的排名，并且会留下一些排名的间隙。示例：RANK()OVER(ORDERBYcolumn_name)DENSE_RANK()与RANK()类
配置HiveServer2中TezWorkloadManager(WM)ApplicationMaster(AM)注册的超时时间在Hive中，hive.server2.tez.wm.am.registry.timeout是一个参数，用于配置HiveServer2中TezWorkloadManager(WM)ApplicationMaster(AM)注册的超时时间。该参数定义了HiveServer2等待TezWMAM注册的最长时间。以下是设置hive.server2.tez.wm.am.registry.timeout参数的一般规则：SEThive.server2.tez.wm.am.regis
首先，确保启动了Metastore服务{runjar就是metastore；hadoop要先启动 }可以执行：bin/hive进入到HiveShell环境中，可以直接执行SQL的语句；·创建表（hive里面的字符串就是string）（没有指定数据库都会放到default里面）createtabletest(idint,namestring,genderstring);·插入数据：insertintotestvalues(1,'张三','男'),(2,'李四','男'),(3,'王五','女');·查询数据：selectgender,count(*)ascntfromtestgroupbygen
我的是hive3.1.3spark3.3.0（请先将自己的hiveonmr搭建完场，有简单了解在搞这个）1.下载hive源码2.maven编译：mvnclean-DskipTestspackage-Pdist（idea编译不行，能行的评论告诉我）右键-GitBashidea打开项目，右键pom添加成maven项目修改pom中自己所需依赖的版本改为自己所需版本 spark.version>3.3.0/spark.version>scala.binary.version>2.12/scala.binary.version>scala.version>2.12.15/scala.version>SP
⛄博主介绍：⚡全栈开发工程师，精通Web前后端技术、数据库、架构设计。专注于Java、Python、机器学习、大数据、爬虫等技术领域和小程序领域的开发，毕业设计、课程设计项目中主要包括定制化开发、源代码、代码讲解、文档报告辅导、安装调试等。✅文末获取联系✅目录1项目介绍 2技术选型 3功能需求分析 4系统总体设计 5项目效果图6代码实现 7总结 8源码获取或咨询 1项目介绍 随着计算机技术发展，计算机系统的应用已延伸到社会的各个领域，大量基于网络的广泛应用给生活带来了十分的便利。所以把旅游数据管理与现在网络相结合，利用计算机搭建旅游数据的分析与应用系统，实现旅游数据的信息化。则对于进一步提
在进行大数据分析或者开发的时候，难免用到Hive进行数据查询分析，Hive内置很多函数，但是会有一部分需求需要自己开发，这个时候就需要自定义函数了，Hive的自定义函数开发非常方便，今天首先讲一下UDF的入门开发。UDF开发简单实现将字符串小写化的功能。环境版本Hive3.1.0.XJDK8Maven3.8.1开发步骤首先Maven创建引入Jar包4.0.0com.hive.tutoriallow-str1.0.0jar88org.apache.hivehive-exec3.1.0org.apache.hadoophadoop-common3.1.0编写UDF函数packagecom.hive
DDL1.数据库操作（1）创建库createdatabasedb_hive1;（2）显示库showdatabases;showdatabase like'db_hive*';(使用通配表达式)#db_hive1db_hive2（3）.查看数据库信息descdatabase db_hive1;（4）.删除数据库dropdatabasedb_hive1; （5）.切换到当前数据库usedb_hive1;2.创建表(内部表，外部表)（1）内部表Hive会完全管理表的元数据和数据文件。createtableifnotexistsstudent(idint,namestring)rowformatdel
