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1、hive的常見的數據結構 Hive數據結構 Java數據結構 int int bigint long string string hive的數據類型基本沒變，除了long變成bigint之外，其他的都沒有變 2、集合類型數

2020-07-07 17:45:33

前提是：zookeeper集羣已經搭建完畢具體步驟見：https://blog.csdn.net/student__software/article/details/81486769 1、集羣規劃 hadoop102

2020-07-07 16:46:24

一、在resources中先創建一個log4j.properties的文件二、在文件中添加以下內容 log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4

2020-07-07 16:46:24

一、查詢語句注意事項 1、where子句中不能使用字段別名 2、like和rlike 1）使用LIKE運算選擇類似的值 2）選擇條件可以包含字符或數字: % 代表零個或多個字符(任意個字符)。 _ 代表一個字符。 3）RLIKE子句是Hi

2020-02-21 18:15:25

Hive的數據導入導出指的是將數據從本地或者是hdfs導入到表中，其中本地導入的話，其實是兩部操作，一是上傳到hdfs，二是在hdfs移動到倉庫位置。記住，本地上傳一定要加local 一、數據導入 1、Load模式 1）語法 hive>

2020-02-21 18:15:25

介紹三種常用函數，空字段賦值，行轉列，case when，一、NVL函數空字段賦值，語法：nvl(string1，replaceValue)，當某值爲空時調用，二、case when 就相當於java中switch case，記得

2020-02-21 18:15:25

Hive的一些常見配置有，比如：更改數據倉庫位置，在shell中顯示數據庫名，執行查詢時顯示字段名等一、Hive中的常見的其他命令 $ bin/hive -help可以查看hive的命令以及解釋 1、“-e” 不進入hive窗口就可以執

2020-02-21 18:15:25

一、簡介 Kafka是一個分佈式消息隊列。★Kafka對消息保存時根據Topic進行歸類，發送消息者稱爲Producer，消息接受者稱爲Consumer，此外kafka集羣有多個kafka實例組成，每個實例(server)稱爲broker

2020-02-21 18:15:25

本部分主要是講述了兩部分：一個是對數據庫的增刪查改，一個是對錶的增刪改重點：創建表的完整創建過程，分區表的理解和操作引言其實alter命令就是在操作元數據，其實就是對mysql的數據庫中的元數據進行操作一、數據庫的D

2020-02-21 18:15:25

第1章 Hive基本概念 1.1 什麼是Hive Hive：由Facebook開源用於解決海量結構化日誌的數據統計。 Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張表，並提供類SQL查詢功能。本質是：將H

2020-02-21 18:15:25

一、分桶分區針對的是數據的存儲路徑；分桶針對的是數據文件，就相當於hadoop裏面的真正的分區。 ★怎麼選擇桶？默認時對某一列進行hash，使用hashcode對桶的個數求模取餘，確定哪一條記錄進入哪一個桶。分

2020-02-21 18:15:25

一、Hive的安裝地址 1．Hive官網地址 http://hive.apache.org/ 2．文檔查看地址 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted

2020-02-21 18:15:25

一、Spark包括什麼 spark的核心是Spark Core，其中上面的Spark Sql對接的是Hive等結構化查詢，Spark Streaming是對接的流式計算，後面的那兩個也是主要用在科學任務中，但是他們的基礎都是spark

2018-09-07 23:04:24

一、索引簡介 1、定義：索引就是幫助mysql高效獲得數據的數據結構，簡單理解就是“排好序的快速查找的數據結構” 2、索引詳解：在數據之外，數據庫系統還維護着滿足特定查找算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用（指向）數據，這樣就

2018-09-01 05:33:36

jvm是在操作系統之上的，他與硬件沒有直接的交互。一、JVM體系結構（非常重要）其中： 1、ClassLoder類加載器相當於快遞員，只負責傳輸，而真正執行的是後面的額執行引擎 2、Jvm調優只能調亮的地方也就是方法區和堆，灰色的部

2018-09-01 05:33:36