1.事务性从事务性上来说，iceberg具有更高的数据质量。因为iceberg本质是一种tableformat，屏蔽了底层的存储细节，写入数据时候需要严格按照schema写入。而hive可以先写入底层数据，然后使用loadpartition的方式来加载分区。这样就可能造成hive的实际存储数据与schema不一致。另外，hive的分区数据生成以后，还可以直接删掉hdfs路径的文件(包括代码有bug无意中删除数据等)，这样经常会存在分区数据不存在的场景。而iceberg基于快照提供了事务处理能力，使其实现了读写分离能力。iceberg在执行delete操作或者overwrite操作时，不会将原有
用sqoop导出hiveparquet分区表到mysql确保你已经安装并配置好了Sqoop工具，并且可以连接到Hadoop集群和MySQL数据库。创建一个MySQL表来存储导出的数据。请确保MySQL表的结构与HiveParquet分区表的结构匹配。使用Sqoop的export命令来执行导出操作。以下是一个示例命令：sqoopexport\--connectjdbc:mysql://mysql_host>/database_name>\--usernamemysql_username>\--passwordmysql_password>\--tablemysql_table>\--export
废话不多说，直接上1、先介绍环境，我的hive元数据存在mysql中2、hive元数据表和分区相关的表有哪些（hive的元数据表有很多，另外这图形界面我是用sqlyog连接查看的，你们可以直接进入mysql命令行用语句查效果一样） 在上面所有的表，和分区有关的只有 ①TBLS（这是记录创建表的元数据） ②PARTITION_KEYS(这是记录分区的元数据，其中分区的主键使用外键绑定了TBLS表的主键)所以接下来我们直接向PARTITION_KEYS表中增加一条分区记录即可增加分区前：我们可以看到stu表只有列名相关记录，是没有分区信息的所有分区记录（21、22两张表可以在下面看到是
一、问题描述安装好hive后执行初始化命令[root@bigdata111hive-3.1.2]#bin/schematool-dbTypederby-initSchema报错信息如下：Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V atorg.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:135
第2关：HiveShell入门基础命令任务描述本关任务：按照编程要求，在Hive下创建表。相关知识HiveShell运行在Hadoop集群环境上，是Hive提供的命令行接口（CLI），在Hive提示符输入HiveQL命令，HiveShell把HQL查询转换为一系列MapReduce作业对任务进行并行处理，然后返回处理结果。为了完成本关任务，你需要掌握：HiveShell常用命令。HiveShell常用命令注意：Hive命令必须以分号;结束。启动HiveShell：hive；出现hive>说明启动成功。查询数据库：showdatabases;；查询表：shotables;；因为该数据库下没有创建
MySQL实现数据炸裂拆分(类似Hive的"explode"函数的拆分数组功能)需求背景背景描述在Hive中，"explode"函数用于将数组类型的列拆分为多行，以便对数组中的每个元素进行处理。然而，在MySQL中，并没有直接的类似功能。但是，我们可以使用一些技巧来模拟这个功能，实现在MySQL中拆分数组并进行查询的操作。本文将介绍如何在MySQL中实现类似Hive的"explode"函数的拆分数组功能。场景模拟：假设我们有一个名为wow_info的表，其中包含一个包含竖线分隔的数字列表的列tianfu，我们希望将每一种天赋拆分为多行进行查询。例如数据原始样本：希望将最后一列tianfu中
HIVE不同时区时间的转换前言日常开发中经常需要对不同时区的时间或时间戳进行转换。以下假定我们HIVE所使用的的默认时区是PST时区，思路是不管传入的什么时区都先转成UTC时区PRC/CST=PST(PDT)+15h(夏)=UTC/GMT+8hPRC/CST=PST(PDT)+16h(冬)=UTC/GMT+8h一、正文1.current_timestamp()selectcurrent_timestamp;结果：这里拿到的是PST时区的时间2.to_utc_timestamp()selectto_utc_timestamp(current_timestamp,'PST');结果：2.from_
ApacheHive系列文章1、apache-hive-3.1.2简介及部署（三种部署方式-内嵌模式、本地模式和远程模式）及验证详解2、hive相关概念详解–架构、读写文件机制、数据存储3、hive的使用示例详解-建表、数据类型详解、内部外部表、分区表、分桶表4、hive的使用示例详解-事务表、视图、物化视图、DDL(数据库、表以及分区)管理详细操作5、hive的load、insert、事务表使用详解及示例6、hive的select（GROUPBY、ORDERBY、CLUSTERBY、SORTBY、LIMIT、union、CTE）、join使用详解及示例7、hiveshell客户端与属性配置、
细节：sql中有涉及到正则匹配函数的，要注意转义符号因为在不同语言下正则匹配规则是否需要加转义符号是不同的，举例，regexp_replace函数，在hivesql的正则匹配规则的\d+需要前面给它加上转义符号\，而在java中可能不用，在Prestosql就是不用加转义符号\的。☺思路：不用特意去记哪一种语言需要加转义符号，哪种语言不需要，只需要记住正则匹配规则，报错的一个原因，可能是转义符号的问题即可。regexp_replace(`date`,'\\d+小时前','${DateUtil.addDays(dt,1)}')1、拆解json字段/json解析函数get_json_object(
一、前言1.1概念Hive依赖于HDFS存储数据，Hive将HQL转换成MapReduce执行，所以说Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于HDFS的MapReduce计算框架，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。1.2架构1．用户接口：ClientCLI（hiveshell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）2．元数据：Metastore元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等。3．Hadoop使用HDFS进行存储，使用MapRedu
