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搜索资源列表

  1. Hive中SQL详解

  2. Hive中SQL详解

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2017-07-17
    • 文件大小：51200
    • 提供者：xueshan666

  1. HIVE安装及详解

  2. HIVE安装及详解，及测试，该文档版本是1.2+的。。。。。

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2018-10-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011410254

  1. 大数据处理hive深入详解.pdf

  2. Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案。由于Hadoop本身在数据存储和计算方面有很好的可扩展性和高容错性，因此使用Hive构建的数据仓库也秉承了这些特性。

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2020-03-27
    • 文件大小：886784
    • 提供者：qq_32146369

  1. 11_离线计算系统_第11天（HIVE详解）v.2.docx

  2. 11_离线计算系统_第11天（HIVE详解）v.2 学习必备;1、熟练掌握hive的使用 2、熟练掌握hql的编写 3、理解hive的工作原理 4、具备hive应用实战能力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：rgbvfhpyygy

  1. 详解hbase与hive数据同步

  2. 主要介绍了详解hbase与hive数据同步的相关资料,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-29
    • 文件大小：182272
    • 提供者：weixin_38534444

  1. Mysql元数据如何生成Hive建表语句注释脚本详解

  2. 主要给大家介绍了关于Mysql元数据如何生成Hive建表语句注释脚本的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面跟着小编来一起学习学习吧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-09
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38723691

  1. yum安装CDH5.5 hive、impala的过程详解

  2. 主要介绍了yum安装CDH5.5 hive、impala的过程详解的相关资料,非常不错 具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-15
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38629274

  1. Hive视频教程详解及实战.rar

  2. Hive视频教程详解及实战视频教程，课程由浅入深，介绍了Hive基本架构及环境部署，带领大家认识数据仓库Hive的优势及Hive具体使用。并通过企业实际需求分析，讲解HiveQL中的DDL和DML的使用，以及常见的性能优化方案。

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2020-12-05
    • 文件大小：273
    • 提供者：u011552756

  1. pandas dataframe 中的explode函数用法详解

  2. 在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。 这个函数如下： Code # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode(dataframe, fieldname): temp_fieldname = fieldnam

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38726193

  1. Hadoop各组件详解（Hive篇）

  2. 一、Hive简介 1.什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL）； 其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具 2.Hive的特点 可扩展 Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务 延展性 Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数 容错

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_38707153

  1. Flume详解与安装部署教程

  2. 1、Flume概述 在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架。 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统 Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 2. Flume的架构（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38642897

  1. Spark RDD详解

  2. 常见疑问 Spark与Apache Hadoop有何关系？ Spark是与Hadoop数据兼容的快速通用处理引擎。它可以通过YARN或Spark的Standalone在Hadoop集群中运行，并且可以处理HDFS、Hbase、Cassandra、Hive和任何Hadoop InputFormat中的数据。它旨在执行批处理(类似于MapReduce)和提供新的工作特性，例如流计算，SparkSQL交互式查询和Machine Learning机器学习等。 我的数据需要容纳在内存中才能使用Spark吗

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38677806

  1. 详解Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：286720
    • 提供者：weixin_38745361

  1. 知识分享：详解Hadoop核心架构

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38508549

  1. Impala和Hive的关系（详解）

  2. Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：425984
    • 提供者：weixin_38722164

  1. 大数据私房菜_Hive详解(2021)

  2. pdf密码 dsjsfc Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_38200425

  1. 知识分享：详解Hadoop核心架构

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38535428

  1. HadoopHivesql语法详解

  2. Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，通过自己的SQL 去查询分析需要的内容，这套SQL简称HiveSQL，使不熟悉mapreduce的用户很方便的利用SQL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38694336

  1. 详解Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive

  2. 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：286720
    • 提供者：weixin_38744902

  1. Spark计算引擎之SparkSQL详解

  2. 1．SparkSQL概述 1.1．SparkSQL的前世今生 Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。随着我们遇到了性能优化的上限，以及集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：741376
    • 提供者：weixin_38705762
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