拉链表文章目录拉链表定义用途案例全量流程增量流程合并过程第一步第二步第三步案例二（含分区）创建外部表orders增量分区表历史记录表定义拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同时也是处理缓慢变化数据（SCD2）的一种常见方式。用途1.数据量比较大2.表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等3。需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，比如
一、区别：三者通常都会配合窗口函数over()，并结合partitionbyorderbyxxx来分组排序，即形式使用：function_nameover(partitionbyxxxorderbyxxx)。首先三者都是产生一个自增序列，不同的是row_number()排序的字段值相同时序列号不会重复，如：1、2、(2)3、4、5（出现两个2，第二个2继续编号3）rank()排序的字段值相同时序列号会重复且下一个序列号跳过重复位，如：1、2、2、4、5（出现两个2，跳过序号3，继续编号4）dense_rank()排序的字段值相同时序列号会重复且下一个序列号继续序号自增，如：1、2、2、3、4（
上一篇已经把hadoop环境搭建完成了，基于上一篇的Linux环境，把hive环境安装一下；一、hive安装步骤1、到hive官网上hive官网（ApacheHive）下载hive，（下载hive的时候，需要注意跟hadoop的版本兼容问题，一般hadoop是3.x.x,hive的版本也是3.x.x） 2、把下载的hive上传到服务器上，如有FTP上传，没有FTP通过rz命令，上传压缩包命令：rz-be然后回车，选择上传hive的压缩包；3、hive压缩包上传到服务器之后，移动到安装目录进行解压，解压命令：tar-xzvf解压的压缩包（只适用于.tar.gz的压缩包）；4、配置环境变量，
文章目录一、前言1.1写在前面的话1.2为什么有hive1.3Hive的本质1.4hive架构1.5MapReduce图解1.6SQL转化为MapReduce的过程二、什么是执行计划2.1什么是执行计划2.2语法组成三、explainquery3.0一个小实例3.1两个部分3.2Stage理解3.4何时划分Stage3.5划分规则(按照MR为例子)：3.6常见OperatorTableScan：表扫描操作SelectOperator：选取操作GroupByOperator：分组聚合操作ReduceOutputOperator：输出到reduce操作FilterOperator：过滤操作MapJ
参考资料为： 教材代码-林子雨编著《大数据基础编程、实验和案例教程（第2版）》教材所有章节代码_厦大数据库实验室博客1.实验学时4学时2.实验目的熟悉Hive的安装熟悉Hive的基本用法3.实验内容（一）完成Hive的安装和配置Mysql接口。先进行hive安装包的安装。然后修改文件名和文件权限；之后加入环境变量的路径：加入：然后输入命令使得配置立即生效。之后进入对应文件夹修改文件名：然后创建一个新的文件.xml输入信息：javax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist
hive出现报错Error:Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask(state=08S01,code=2)整理了网上找到的一些解决方法，希望对大家有所帮助：方法一：在运行sql命令前运行以下命令sethive.support.concurrency=false;方法二：yarn资源不足，修改hadoop配置文件yarn-site.xml，参数不固定property>name>yarn.scheduler.mini
hive出现报错Error:Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask(state=08S01,code=2)整理了网上找到的一些解决方法，希望对大家有所帮助：方法一：在运行sql命令前运行以下命令sethive.support.concurrency=false;方法二：yarn资源不足，修改hadoop配置文件yarn-site.xml，参数不固定property>name>yarn.scheduler.mini
文章目录Hive优化措施一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表、大表Join
文章目录Hive优化措施一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表、大表Join
背景来自用户的需求:用户有一部分数据来自elasticsearch，我们已经支持了通过presto查询es数据。但是用户需要将es表和hive表做关联查询，而presto是不能跨数据源进行join查询的。所以需要先把es数据导入到hive中用户对数据同步周期的要求并不高一天1-2次就可以了，所以继续使用我们emr集群中已有的azkaban服务进行调度，把es数据同步到hive的过程写到azkaban中，实现了7张表的定期同步hive创建es外表参考教程-Elasticsearch-Hivehive引入elasticsearch-hadoop依赖包hive默认不支持创建es外表，需要引入elas
