hive 关于hive:Hive-On-Tez自定义Job-Name 明天在应用Hive On Tez的时候发现一个问题，那就是咱们无奈设置Tez运行在Yarn下面的Job Name。依照设置MR失常的步骤来设置Job Name发现也是有效的。
hive 关于hive:数据湖揭秘Delta-Lake 简介：Delta Lake 是 DataBricks 公司开源的、用于构建湖仓架构的存储框架。可能反对 Spark，Flink，Hive，PrestoDB，Trino 等查问/计算引擎。作为一个凋谢格…
hive 关于hive:HiveQL-进阶之以柔克刚-将简单语法运用到极致 在大数据如此风行的明天，不只是业余的数据人员，须要常常地跟 SQL 打交道，即便是产品、经营等非技术搭档，也会或多或少地应用过 SQL ，如何高效地施展 SQL …
hive 关于hive:Kafka-的存储机制以及可靠性 在大规模数据量的数据分析及建模工作中，往往针对全量数据进行开掘剖析时会非常耗时和占用集群资源，因而个别状况下只须要抽取一小部分数据进行剖析及建模操作。
hive 关于hive:Hive组件部署 1.曾经装置好Mysql，并且设置MySQL的服务是开机自启的。 {代码…} 2.MySQL连贯信息：用户名：root明码：1234563.Hive是依赖Hadoop平台的，所以在初始化hive的时候须要启动Hadoop平台4.应用xftp将hive的软件包上传到/root目录下
hive 关于hive:关于在hive任务中number-of-reducers的探讨 1．在默认状况下（set mapreduce.job.reduces=-1）,理论运行计算过程中reducer的数量会由所读取文件的大小来决定。文件默认大小是256M，即每256M对应一个reduce。比方当文件大小为1G时，会启用4个reducer解决数据；当文件大小为400M时，会启用2个reducer来解决。
hive 关于hive:Hive 数据处理大抵能够分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机剖析解决OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的次要利用，次要是根本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库零碎的次要利用，反对简单的剖析操作，偏重决策反对，并且提供直观易懂的查问…
hive 关于hive:Hive实现数据抽样的三种方法 在大规模数据量的数据分析及建模工作中，往往针对全量数据进行开掘剖析时会非常耗时和占用集群资源，因而个别状况下只须要抽取一小部分数据进行剖析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的性能，可能依据肯定的规定进行数据抽样，目前反对数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：
hive 关于hive:Hive作业产生的临时数据占用HDFS空间大问题处理 Hive作业在运行时会在HDFS的长期目录产生大量的数据文件，这些数据文件会占用大量的HDFS空间。这些文件夹用于存储每个查问的长期或两头数据集，并且会在查问实现时通常由Hive客户端清理。然而，如果Hive客户端异样终止，可能会导致Hive作业的长期或两头数据集无奈清理，从而导致Hive作业长期目录占用大量的HDFS空间。本…
