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计算机毕业设计hadoop+spark+hive民宿推荐系统 酒店推荐系统 民宿价格预测 酒店价预测 机器学习 深度学习 Python爬虫 HDFS集群(源码+文档+PPT+讲解)
Hive数仓模型
术语“响应式”是指围绕响应变化而构建的编程模型。它是基于发布者-订阅者模式（观察者模式）构建的。在响应式编程中，我们请求资源并开始执行其他事情。当数据可用时，我们会收到通知以及回调函数的数据通知。在回调函数中，我们根据应用程序/用户需求处理响应。要记住的重要一件事是背压。在非阻塞代码中，控制事件的速率变得很重要，这样快速生成器就不会淹没其目的地。响应式 Web 编程非常适合具有流数据的应用程序以及
在实际场景中，举例子说明：1· 数据从Hive导入MySQL：先在MySQL中建表：CREATE TABLE `dg_user_visited` (`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`user_id` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT '用户id',`agent_id` cha
文章目录标题介绍与特点概述工作机制安装与配置Sqoop常用的命令操作将数据库中的数据导入到HDFS将HDFS上的数据导出到数据库中介绍与特点Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。对于某些NoSQL数
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文Hive 的产生背景Hadoop 生态系统就是为了处理大数据而产生的解決方案。在 Hadoop 中的 MapReduce 计算模型能将计算作业任务切分成多个小单元，然后分布到各个节点上去执行，从而降低计算成
为什么要讲Hive的部署呢？有三个原因：通过亲自部署Hive，同学们可以对Hive有一个直观的感受本地部署Hive后就可以上手学习Hive的使用，很多学习者都是苦于没有实操的环境而放弃的最重要的一个原因就是在后续的教程中可能会使用到Hive环境，为后面的学习做好铺垫本文重点为同学们介绍如何在本地快速部署Hive环境。
distribute by ：用来控制map输出结果的分发，即map端如何拆分数据给reduce端。 会根据distribute by后边定义的列，根据reduce的个数进行数据分发，默认是采用hash算法。当 distribute by 后边跟的列是：rand()时，即保证每个分区的数据量基本一致...
一、数据库MySQL安装1. 检查操作系统是否有MySQL安装残留2. 删除残留的MySQL安装（使用yum）3. 安装MySQL依赖包、客户端和服务器4. MySQL登录账户root设置密码，密码值自定义，这里是‘abc1234’5. 启动MySQL服务6. 登录MySQL，进入数据库操作提示符7. 授权Hive远程登录账户，“账户”和“密码”自定义8. 创建Hive元数据数据库hive_1（可
HIVE 数据仓库工具之第二部分（数据库相关操作）
1.在需求4中，对日期的处理，我们使用了Hive中自带的，截取字符串的函数substr。因此，Hive并不适合那些需要低延迟的应用，它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业，例如，网络日志分析。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。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，并提供简单的SQL查询功能，
简单说，Hive提供了一种独特的SQL查询语句，使得熟悉SQL的开发者通过编写SQL语句即可访问Hadoop存储的海量数据，通过hive的SQL查询语句，开发者可以在一定程度上绕过MapReduce。这有一个容错机制，副本策略，默认一块数据会有三个block，当前机器存储一份（数据本地化），另外一个机架存储一份，该机架的不同机器存储一份。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢
saless.csv数据的导入，清洗，分析，导出，可视化（利用hive，sqoop，mysql工具）
【大数据技术】centos7下配置hive连接mysql，mysql-connector-java-8.0.26-1.el7.noarch.
sethive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000//每个maper或reducer可以允许创建的最大动态分区个数，默认是100，超出则会报错。set hive.exec.max.dynamic.partitions =1000//一个动态分区语句可以创建的最大动态分区个数，超出报错。set hive.exec.max.created.files =1
其实吧我不太想写flink，因为线上经验确实不多，这也是我需要补的地方，没有条件创造条件，先来一篇吧。
随着工业化和城市化的快速发展，污水排放问题日益严重。为了管理和治理污水问题，建立基于大数据的污水处理大数据平台显得尤为重要。此平台可帮助我们实现对排放总量、行业污水排放量、行业氧化亚氮排放量、各行业氯苯排放量等关键指标的统计和分析，进而为污水处理和环境治理提供科学依据。尽管目前已经有一些污水处理和排放统计的方法和技术，但它们往往存在一些问题。首先，许多方法仅能提供单一的排放量或处理量数据，无法对数
原题链接：http://practice.atguigu.cn/#/question/1/desc?qType=SQL查询订单明细表（order_detail）中销量（下单件数）排名第二的商品id，如果不存在返回null，如果存在多个排名第二的商品则需要全部返回。
本文就是我在学习过程中记录下，所遇到的一些大数据面试的提问，仅供参考。
大数据毕业设计opencv+dlib疲劳驾驶检测系统 自动驾驶 面部多信息特征融合的疲劳驾驶检测系统 驾驶员疲劳驾驶风险检测 深度学习 机器学习 计算机毕业设计
Hive数据可视化连接DBeaver连接hiveDBeaver连接hive1.hadoop集群开启，zk开启2.启动hive中的hiveServer2,启动的命令是: hive --service hiveserver23.开启DBeaver，新建连接4.选中hive，输入参数，对应主机和用户名5.点击编辑驱动配置6.点击测试连接，就可以连接上了接下来你就可以使用可视化界面操作hive命令啦...
1、HIVE的计算引擎hive的引擎mapreduce、tez和spark三者比较hive sql执行方式对比（tez,mapreduce,spark,storm）TEZ和MapReduce区别Flink on Hive构建流批一体数仓MR引擎在HIVE 2中将被弃用，官方推荐使用TEZ或SPARK等引擎，在实际应用中如果使用TEZ或者SPARK计算时出现内存溢出的问题（TEZ和SPARK都是内存
注：若不指定路径，其默认路径为${hive.metastore.warehouse.dir}/database_name.db。需要注意的是：修改数据库location，不会改变当前已有表的路径信息，而只是改变后续创建的新表的默认的父目录。注：RESTRICT：严格模式，若数据库不为空，则会删除失败，默认为该模式。CASCADE：级联模式，若数据库不为空，则会将库中的表一并删除。注：like通配表
大数据面试之Hive1.Hive1.1 Hive的架构模型？1.2 Hive配置、启动和访问？1.3 hive中存放的是什么？1.5 Hive建表语句1.6 Hive内部表，外部表的区别1.7 Hive如何导入数据？1.8 Hive如何导出数据？1.9 Hive的数据倾斜1.10 Hive分区、分桶如何实现？优缺点1.11 请说明hive中Sort By、Order By、Cluster By，D
大数据之Hive 查询之SQL的 完整使用一 在线文档1、地址连接2、查询语句语法：二 基本查询（Select…From）1、全表和特定列查询0）数据准备1）全表查询2）选择特定列查询三 列别名1）重命名一个列2）便于计算3）紧跟列名，也可以在列名和别名之间加入关键字‘AS’ 4）案例实操四 算术运算符五 常用函数1）求总行数（count）2）求工资的最大值（max）3）求工资的最小值（min）4
里一直到现在。**
我们执行一个HQL语句通常有以下几种方式$HIVE_HOME/bin/hive进入客户端，然后执行HQL；先开启hiveserver2服务端，然后通过JDBC方式连接远程提交HQL。可以知道我们执行HQL主要依赖于和两种脚本来实现提交HQL，而在这两个脚本中，最终启动的JAVA进程的主类为”org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver“，所以其实hive程序的入口就是C
大数据框架之Hive：第8章 函数
与聚合函数类似，开窗函数也是对行集组进行聚合计算。但是它不像普通聚合函数那样，每组通常只返回一个值，开窗函数可以为每组返回多个值，因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。常见的格式如下：FUNCTION_NAME([argument_list])OVER ([PARTITION BY window_partition,…][ORDER BY window_ordering, … [ASC|DES
Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，用于数据的提取、转换和加载（ETL），并提供了一种类 SQL 的查询语言（HiveQL），使用户能够轻松查询和分析大规模数据集。
大数据技术与实践期末复习，包括hdfs，hbase，mapreduce，hive和spark等内容
springboot与presto整合，提高查询效率
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第一步：下载镜像docker pull cloudera/quickstart第二步：运行容器docker run \-id \--hostname=quickstart.cloudera \--privileged=true\-p 8020:8020 -p 7180:7180 -p 21050:21050 -p 50070:50070 -p 50075:50075 \-p 50010:50010
从订单详情表（order_detail）中找出销售额连续3天超过100的商品。
使用Zeppelin分析电子商务消费行为分析任务描述需求概述问题分析Customer表Transaction表Store表Review表数据结构连接至Zeppelin电子商务消费行为分析文件提取码：39r1任务描述需求概述对某零售企业最近一年门店收集的数据进行数据分析潜在客户画像用户消费统计门店的资源利用率消费的特征人群定位数据的可视化展现问题分析Customer表customer_details
Explain呈现的执行计划，由一系列Stage组成，这一系列Stage具有依赖关系，每个Stage对应一个MapReduce Job，或者一个文件系统操作等。
Hive 数仓技术可视化报表是指使用 Hive 存储的大数据集的可视化工具，它可以帮助用户更直观地理解和分析数据。即席查问是指用户可以在数仓中通过编写查询来快速获取所需的数据，而无需进行预先处理或配置。这两种技术的意义在于，它们可以帮助用户更方便地处理和分析大数据集，从而提升效率和决策质量。可视化报表可以帮助用户通过图表和图形来更直观地理解数据，而即席查问则可以帮助用户快速获取所需的数据，而无需.
大数据技术之Hive第1章 Hive入门1.1 什么是Hive1）Hive简介Hive是由Facebook开源，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表，并提供类SQL查询功能。那为什么会有Hive呢？它是为了解决什么问题而诞生的呢？下面通过一个案例，来快速了解一下Hive。例如：需求，统计单词出现个数。（1）在Hadoop课程中我们用MapReduce程序实现的，当
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大数据开发面经
一、窗口函数如果要查询详细记录和聚合函数，必须要经过两次查询，比较麻烦，这个时候使用窗口函数，会方便很多（1）窗口函数是针对每一行数据的（2）如果over中没有指定参数，则默认窗口大小为全部结果集注意：开窗函数不能直接写在where里面--求01课程的平均成绩select*,avg(sc.s_score) over()from mydb2.score scwhere sc.c_id='01'--求
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