2.停止Hive服务，在配置中搜索“database”，修改数据库配置到MySQL库
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
Hive sql 与传统的 oracle 或者mysql 的时间转换函数有一些不同，对于想将传统数据库迁移到hdfs 用 hive sql 进行处理的任务，如何用 hive sql 实现传统数据库sql 时间转换函数，是一个必须要解决的问题。
摘要：本文介绍了我们基于 Dlink 来建设 FlinkCDC 流式入湖 Hudi Sync Hive 的实践分享。内容包括：
下面是面试题： 由于我准备面试时大部分的项目准备是围绕数据仓库开发准备的， 而我面试的是货拉拉的大数据开发岗， 所以整个面试过程面试官也在反复和我确认到底是面试应用开发还是数仓开发。。。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线)，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。
当我们的数据采集到hdfs层上之后，我们就开开始对数据进行建模以便后来分析，那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
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1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。
4、底层支持多种不同的执行引擎【MR/Tez/Spark】1.x默认为MR 2.x默认为Spark 当然也可以设置为Tez
注意：各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下，本教材中密码统一采用：password(注意大小写)
原文地址：http://www.aboutyun.com/thread-9581-1-1.html **笔试类型： ** 1、 java基础类： 2、 linux基础： **面试问答： **1、讲项目经验： 问的很细，给纸，笔，让画公司hadoop的项目架构,说几条业务数据，然后经过平台后，出来成什么样子； 2、java方面： io输入输出流里有哪些常用的类，还有webService,线程相关的知识； 3、linux： 问到jps命令，kill命令，问awk,sed是干什么用的、还有hadoo
实际上算法这块我还是个菜狗 没办法机会难得，不知道下次能不能这么走运 只能硬着头皮上了……!
标题写的我自己日后都可能忘记，这里简单叙述一下。当前我们有个 这样的需求，就是客户调用接口中含有多个子接口，每个子接口都需要单独请求一次下游微服务，问题在这里出现了，我们需要将客户的一定请求才分成多个子请求，分别访问成功后再合并成一条记录存入数据库中。
使用的SQL多了不知道大家有没这样的困惑，SQL的语法大的方面是一致的，如SELECT,JOIN,GROUP BY等，但是在一些函数或某些特定功能处理上还是有很大差异的，而这些差异经常给大家带来困惑，尤其是一个新手从一种SQL转到另一种SQL的时候，总是抓耳挠腮，不知所措。今天就把大家常用的SQL语言做一个总结，来看看他们在日期时间处理方面的差异。
2023年是人工智能爆火的一年，ChatGPT为首的一系列的大模型的出现，让生成式人工智能彻底火了一把。但有人会说，GPT对于我们数据开发来说并没有什么作用啊？
前置位置有【MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm】和【MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm】
一篇关于字节跳动基于 Apache Hudi 的实时数据湖平台 ByteLake 的分享。
随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
摘要：小米业务线众多，从信息流，电商，广告到金融等覆盖了众多领域，小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案，主要包括数据采集，数据集成和流式计算三个模块。目前每天数据量达到 1.2 万亿条，实时同步任务 1.5 万，实时计算的数据 1 万亿条。
语法: from_unixtime(bigint unixtime[, stringformat])
Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题，Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
Chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持Windows、Mac本地安装，也支持服务器端部署，Web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面，本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。
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表，并
相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法，但是一看到网上那些大数据的技术栈，就一脸懵逼，什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
（3）修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
在每一个节点上安装hive，每一个hive是拥有一套自己的元数据，每个节点的库，表就不统一。所以安装一个MySQL让其他的节点都连接这一个MySQL。
元数据服务(metastore）作用是：客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》，内容来源于官方的：GettingStarted，将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
hive服务端安装好之后，服务端如何连接使用？ * 服务端需要启动hive metastore服务，客户端才能远程使用hive元信息
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计（分析框架）。 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表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序。
上次介绍了HDFS，本来想进入Mapreduce，但感觉Mapreduce基本废弃，于是直接进入了Hive中来。
hive 的下载地址为： https://archive.apache.org/dist/hive/
将MySQL的驱动jar包上传至虚拟机，然后将该jar包复制到hive安装路径下的lib文件夹中
Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分，主要用于数据仓库。前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集，下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集。
Hive常用函数大全一览1 关系运算1.1 1、等值比较:=1.2 2、不等值比较:1.3 3、小于比较:<1.4 4、小于等于比较:<=1.5 5、大于比较:>
下载安装mysql 下载并安装MySQL官方的 Yum Repository wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 使用上面的命令就直接下载了安装用的Yum Repository，大概25KB的样子，然后就可以直接yum安装了。 yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 下面就是使用yum安装MySQL了 y
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…)
Hive内部提供了很多函数给开发者使用，包括数学函数，集合函数，类型转换函数，日期函数，条件函数，字符函数，聚合函数，表生成函数等等，这些函数都统称为内置函数。
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
摘 要 本文介绍hive工具的安装及整合mysql 下载Hive 点击hive官方下载 hive目前两个运行版本分为两个分支：1.x 、2.x 1.x主要是运行在MapReduce上面。 2.x主要运行在Spark上面。 安装及配置 上传并解压Hive 将Hive上传到hadoop集群服务器/itunic/目录下，并解压到当前目录。 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2.将hive配置到环境变量 vi /etc/profile #set hive env ex
之前的文章中我们提到了Hive是Hadoop生态系统中的重要的成员之一，允许用户使用类似SQL的方式，很方便地进行离线数据的统计分析。本节我们就在Hadoop集群的基础上进行Hive的安装与配置。
本文的安装参照了官方的文档：GettingStarted，将Hive 0.12.0安装在Hadoop 2.4.0上。本文将Hive配置成Server模式，并且使用MySQL作为元数据数据库，远程连接MySQL。
0、安装前提 安装配置jdk与hadoop 安装配置好mysql 1、下载上传 下载hive，地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ 上传到指定位置scp apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz root@Carlota1:/usr/local/apps 2、解压安装 tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz mv apache-hive-3.1.2-bin hive-3.1.2 3、修改环境变量/etc/pro
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