使用JdbcStorageHandler，可以将Hive连接到MySQL，PostgreSQL，Oracle，DB2或Derby数据源。然后，您可以创建一个表示数据的外部表，并查询该表。
在利用数据仓库进行数据处理时，通常有这样一个业务场景，为一个Hive表新增一列自增字段（比如事实表和维度表之间的"代理主键"）。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能，但它本身可以通过函数来实现自增序列功能：利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
我使用的环境是Win7，开始学习PHP和MySQL，并且买了本《Head First PHP & MySQL》，可以从Head First Labs官网获得HeadFirst系列书籍的相关信息和源代码。
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较早的Hive版本，不会在MetaStore中写入版本号。所以升级到新版本之后，会报错：
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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储（如关系数据库）之间传输数据的开源工具。它允许用户在Hadoop分布式文件系统（HDFS）和外部结构化数据存储之间进行数据导入和导出操作。Sqoop的主要优势在于，它可以有效地将大量数据从关系数据库迁移到Hadoop环境中，以便进行大数据分析和处理。
查看MySQL数据库中特定表的详细设计信息，可以使用DESCRIBE命令，该命令可以显示出表中所有列的名称、数据类型、默认值、空值约束、键约束等信息。例如：
语法：create table table_name(col_name1 data_type1,col_name2 data_type2,....); 创建t_test数据表，字段为id，name（数据类型中的数字是字段长度）
Hive是什么？其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型，表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1：什
项目中用到了cassandra，用来存储海量数据，且要有高效的查询；本博客就进行简单的介绍和进行一些基本的操作
create TABLE pet( name VARCHAR(20), owner VARCHAR(20), specise VARCHAR(20), sex CHAR(1), brith DATAE, death DATE );
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？5、hive 有哪些复合数据类型？6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么？13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN，选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年，北航，每个班级，每科的分数，及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having：今年，清华 1 年级，总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性？2、kafka 数据丢失问题，及如何保证？3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用？6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
介绍 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它可以将结构化数据文件映射成一张表，然后通过类似 SQL 的查询语句来执行查询。这些查询语句在Hive中被称作HQL，这些 HQL 会被翻译成 MapReduce 作业来执行。 Hive 把表和字段转换成 HDFS 中的文件夹和文件，并将这些元数据保持在关系型数据库中，如 derby 或 mysql。 Hive 查询的数据存储在HDFS上，运行在Yarn上。 Hive 适合做离线数据分析，如：批量处理和延时要求不高场景。 安装 安装 Hadoop 由
从本篇开始，介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例，说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例，描述业务场景，说明示例中包含的实体和关系，并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上，我们就可以编写Hive的HiveQL脚本，建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
点击下载 链接：https://pan.baidu.com/s/17r-mfTTYwrgLFh50xDVEvA 提取码：h25r
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
这里由于小编的这里在安装hive时，由于出现了启动hive时出现了和hadoop的版本不一致的原因，并且始终没有解决，所以就改变策略使用cdh版本的hadoop和hive.因为cdh版本的比较系统，兼容性好。因此要重新安装了。
简称DDL(Data Defifinition Language)，用来定义数据库对象：数据库，表，列等。关键字：create，alter，drop等。
操作 HBase 所用的 jar 包，使用 Maven 导入，引入依赖 hbase-it，pom.xml 文件依赖部分如下：
使用 SHOW CREATE TABLE 语句可以用来显示创建表时的 SQL 语句。示例：
1：HBase官网网址：http://hbase.apache.org/ 2：HBase表结构：建表时，不需要指定表中的字段，只需要指定若干个列族，插入数据时，列族中可以存储任意多个列（即KEY-VA
离线数据分析平台实战——120Hive Shell命令介绍 01（熟悉Hive略过） Hive服务介绍 Hive默认提供的cli(shell)服务，如果需要启动其他服务，那么需要service参数来启
前置文章参考《0585-Cloudera Enterprise 6.2.0发布》和《0589-Cloudera Manager6.2的新功能》
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large data sets stored in Hadoop files. Hive defines a simple SQL-like query language, called QL, that enables users familiar with SQL to query the data. At the same time, this language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.
在集群中访问Kudu的方式有多种，可以通过Impala使用JDBC的方式，也可以通过Kudu提供的Client API方式，参考Fayson前面的文章《如何使用Java API访问CDH的Kudu》和《如何使用Java代码访问Kerberos环境下的Kudu》。在做Spark开发时也有访问Kudu的需求，Kudu API访问是一种方式，这里Fayson使用KuduContext实现对Kudu的读写操作。
提示我写错了，仔细看一看，原来是auto_increment被我少写了一个e。
学习和使用Hudi近一年了，由于之前忙于工作和学习，没时间总结，现在从头开始总结一下，先从入门开始
若设置了 zerofill 属性，当 int(3) 存储 12 时，会在前面补0，补足3位。即 012 ；当 int(5) 存储 12 时，会在前面补三个0，补足5位。即 00012
直接下载可用 https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git
前言 前面在数据库的讲解中，其实很多东西都非常的细节，在以前的学习过程中我都是没有注意到的。可能在以后的工作中会碰到所以都是做了记录的。 接下来，我将分享的是MySQL的DDL用来对数据库及表进行操作的。 mysql中保存了很多数据库、一个数据库中可以保存很多表。 对数据表的增(创建表)删(删除表)改(修改表字段)查(查询表结构)。 注意：这里的操作对象是表，对表的操作也就是表的结构，和表中的字段的操作(字段和记录要分清楚) 前提：表是在数据库下的，所以要先确实使用哪个数据库。 一、DDL之
https://cloud.tencent.com/developer/article/1964369
Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表，插入数据和查询HBase数据。
#alter添加语法：alter table 表名 add primary key(列名)
打开终端，输入sudo apt-get install mysql-server
最近在测试同步数据到kudu，过程中一踩一个坑，记录一下踩过的坑，也避免之后有人也像我一样举步维艰。
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使用SparkSQL操作Kudu，这里需要导入Kudu与SparkSQL整合的包和SparkSQL的包，在Maven中导入如下依赖：
注：cmd里显示数据库名，需要 vim /usr/local/hive/bin/.hiverc 添加 set hive.cli.print.current.db=true;
DERBY_HOME=D:\ProgramFiles\Environment\javadb
您可以创建ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者，您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱，所以该表不符合ACID。
HBase在大数据生态中的地位举足轻重，它是谷歌bigtable的开源实现，是一种分布式存储的NoSQL数据库，能自动分片和故障转移，与HDFS高度集成，适合海量数据的高效查询。我目前用过的业务场景包括：
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
在前面的文章Fayson介绍了《如何使用Java连接Kerberos的HBase》，虽然非Kerberos环境下访问HBase比较简单，本篇文章Fayson还是主要介绍使用Java访问非Kerberos环境的HBase。
数据库创建好后，会在data目录下自动生成一个名为data的目录，该数据库的数据会存储于此目录下，MySQL是一个数据库管理系统，支持运行多个数据库。
ksqlDB是事件流数据库，是一种特殊的数据库，基于Kafka的实时数据流处理引擎，提供了强大且易用的SQL交互方式来对Kafka数据流进行处理，而无需编写代码。KSQL具备高扩展、高弹性、容错式等优良特性，并且它提供了大范围的流式处理操作，比如数据过滤、转化、聚合、连接join、窗口化和 Sessionization （即捕获单一会话期间的所有的流事件）等。
MySQL相关操作 注意：在Windows系统中，关键词的大小写不会影响结果，但Linux系统需要区分大小写。 创建数据库 CREATE DATABASE 数据库名 charset utf8; 命名规则 可以由字⺟、数字、下划线 区分大小写 唯一性 不能使用关键字 不能单独使用数字 最长127位 数据库的相关操作 查看数据库 show databases; show create database db1; select database(); 选择数据库 use 数据库名;
今天就直接整理一下SQL语句的常用命令，一下命令都是在MySQL登陆成功的状态下进行操作的。
HBase的名字的来源于Hadoop database，即hadoop数据库，不同于一般的关系数据库，它是非结构化数据存储的数据库，而且它是基于列的而不是基于行的模式。
Mybatis-Flex 是一个优雅的 Mybatis 增强框架，它非常轻量、同时拥有极高的性能与灵活性。我们可以轻松的使用 Mybaits-Flex 链接任何数据库，其内置的 QueryWrapper^亮点 帮助我们极大的减少了 SQL 编写的工作的同时，减少出错的可能性。
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