Hive是Hadoop的一个模块。它是一个用于开发SQL类型脚本执行MapReduce操作的平台。
非常感谢Hadoop专业解决方案群：313702010，兄弟们的大力支持，在此说一声辛苦了，经过两周的努力，已经有啦初步的成果，目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成，在此对：hbase-深圳-18361、旅人AQUARION表示感谢。
分层模式可能是最著名的软件体系结构模式之一。许多开发人员使用它，却不知道它的名称。这样做的目的是将你的代码划分为“层”，其中每个层都有一定的责任，并向更高层提供服务。
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。 举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
01 SQL SQL，脚本查询语言，处理代码的顺序不是按照脚本语言的顺序，这点是不同于其他编程语言的最明显特征。 SQL语言常见的比如，Mysql，HiveQL，Oracle等，虽然语法上存在一些差异，但它们在解释查询脚本上，尤其是在解析语句执行顺序上具有共性。如果将脚本语言分解为一系列的语句，那么这些语句的先后执行顺序是怎样的呢？ 这篇文章，主要总结SQL语句的执行顺序。 02 Select语句执行顺序 select查询语句的执行顺序，可以看出首先执行FROM子句，最后执行ORDER BY 执行顺序：
背景 Storm是TRC（腾讯实时计算）平台的核心组件。与Hadoop不同，storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api，开发门槛高，调试困难，效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述，能够快速实现各种实时统计需求，降低使用门槛，提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
注：Oracle 的 LiveSQL 站点已经升级到 19c 版本，可以通过该网站来测试 19c 的新特性。
本文介绍了SparkSQL的使用方法和基本概念，包括DataFrame、SQLQuery、ReadWrite、Example等。同时，还介绍了HiveQL和Hive的常见操作。
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。
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就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件，许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题，那为什么Hadoop技术栈这么流行？
设置数据库句柄属性。下面列出了一些可用的通用属性；有些驱动可能使用另外的特定属性。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。
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。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
etl-engine支持None和Kerberos认证方式，适合测试环境及企业应用中的认证场景。
序言：优化器是Oracle数据库最引人入胜的部件之一，因为它对每一个SQL语句的处理都必不可少。优化器为每个SQL语句确定最有效的执行计划，这是基于给定的查询的结构，可用的关于底层对象的统计信息，以及所有与优化器和执行相关的特性。 本文来自Oracle 白皮书翻译（译者：苏旭辉 newkid），介绍了在Oracle数据库12c第二版中与优化器和统计信息相关的所有新特性并且提供了简单的，可再现的例子，使得你能够更容易地熟悉它们，尤其是当你从早先的版本进行迁移的时候。它还概括了已有的功能是如何被增强以改善性能
本文作者：数据平台部存储引擎组PGXZ项目负责人，2013年从华为加入腾讯，从事数据库和存储相关的工作。多年来一直致力于数据库引擎的研究和开发，从事过多款数据库内核的设计和开发工作，包括内存数据库，分析型数据库，事物型数据库，当前负责PGXZ项目的开发。 分布式关系数据集群是一项基础类的IT技术，广泛应用于事务处理领域。对微信支付后台大量数据的处理提供强有力的支持，保证数据处理的准确性及使用的顺畅。PGXZ是典型的MPP（大规模并行处理），Share Nothing的分布式数据库架构，在此种架构中各个
近期我们在DBASK小程序新关联了韩锋频道、互联网侦察、数据库SQL、SQL数据库开发、跨界架构师、石杉的架构笔记等数据领域的公众号，聚合更新展示，欢迎大家阅读分享。
以上案例需要用到的处理器有：“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
Oracle Goldengate（以下简称OGG）是业界广泛使用的准实时数据复制软件，主要基于数据库日志进行变更数据的抽取，也就是我们常说的CDC（change data capture）的能力，Goldengate的优势主要体现支持各种异构环境下的数据复制，对生产库的影响最低（基于日志读取，非Sqoop这样直接查询数据的方式，同时可以支持remote capture）。
在 Apache 首次亚洲线上技术峰会 --ApacheCon Asia 大会上，网易数帆大数据专家，Apache Kyuubi PPMC，Apache Spark / Submarine Committer 燕青（Kent Yao）分享了 Apache Kyuubi 孵化器项目（注：下文中出现的 Apache Kyuubi/Kyuubi 等缩写均指代 Apache Kyuubi 孵化器项目）以及 Serverless Spark 在网易的实践和探索。Kyuubi 是网易数帆大数据团队开源的项目，在各位导师
陈某的知识星球开通了，一个相互交流的技术圈子，陈某会在星球中定期分享干货，如果你也想和球友一起打卡学习进阶，戳链接加入
优化器是数据库最核心的功能，也是最复杂的一部分。它负责将用户提交的SQL语句根据各种判断标准，制定出最优的执行计划，并交由执行器来最终执行。优化器算法的好坏、能力的强弱，直接决定了语句的执行效率。笔者也使用了其他诸如MySQL、PostgreSQL、SQLServer等关系型数据库。综合比较来说，Oracle的优化器是功能最强大的。学习SQL优化，从本质来讲就是学习从优化器的角度如何看待SQL，如何制定出更优的执行计划。当然，优化器本身是数据库系统中最复杂的一个部分，本书会就优化器的分类、工作原理等做简单介绍，不会深入细节。
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。
交互方式-用户接口：CLI（linux命令行）、WUI（hive web页面）、Client（连接远程服务HiveServer2，eg：JDBC、ODBC）
表类型的定义和表类型与 ACID 属性的关系图使得 Hive 表变得清晰。表的位置取决于表的类型。您可以根据其支持的存储格式选择表的类型。
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.
在现实的产品设计场景中，我们经常会遇到多个设计方案的选择。例如，App或网页端某个页面的某个按钮的颜色是用蓝色还是红色，是放在左边还是右边？传统的解决方案通常是集体表决或由某位Leader拍板，类似的选择还有很多，从概率上很难保证传统的选择策略每次都是有效的，而ABTest显然是一种更加科学的方法。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
我们都知道pig和hive的作用是一致的都是为了简化mapReduce的编程而开发的，但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin.
是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的RDD，DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者DataFrame API在Spark中进行结构化数据查询 2. 提供了统一的数据访问接口，包括Hive，Avro，Parquet，ORC，Json及JDBC 3. 可以在现有的Hive上运行SQL或HiveQL进行查询， 完全兼容HiveQL，原来对Hive的SQL操作可以迁移到Spark上 4. 可以为商业智能工具提供JDBC或ODBC连接 SparkSql 与RDD 的区别 RDD就是SparkCore，对于一般开发人员来说，基于RDD的Spark数据分析 并不友好，SparkCore提供了大量的RDD接口进行操作，开发人员需要记忆大量的API接口，而且操作效率不一定最优化。 SparkSQl体层也是调用RDD进行操作，只不过对底层调用的RDD进行了封装，为DataFrameRDD。SparkSQL 执行语句类似SQL语法，对于数据SQL语句的开发人员来说，容易上手，开发效率高。并且基于DataFrameRDD的RDD对底层RDD进行了优化，执行效率更高。 SparkSql 与Hive的区别 SparkSQL底层是基于Spark，调用RDD进行数据处理，Hive底层是基于Hdfs的Yarn进行任务调度，调用MapReduce 进行数据处理。SparkSQl扮演的角色和Hive是一样的，只不过一个是基于Spark，一个基于Hdfs，一个底层调用RDD，一个底层调用MapReduce进行数据处理。所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑，把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎，完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势 1. 基于RDD，对基础RDD进行了封装，提供了更加高效的DataFrameRDD，运行效率更加高效 2. 基于HiveSQL，提供了类似SQL的语法操作，方便数据SQL语法的开发人员进行Spark数据开发。 3. 提供了同意的数据访问接口，包括JDBC，Hive，Json等 4. 对BI提供了JDBC和ODBC的连接。 SparkSql 重要概念 1. SQL：SQL语句，提供了SQL语法，可以像操作本地数据库一样对基于Spark的大数据进行数据分析 2. DataFrame：数据集，对RDD的底层进了封装，可过DataFrame可以直接进行数据分析 3. Schema：模式，对于存在于Hdfs的文本数据，需要定义模式，简单来说就是需要指定表头定义，包括字段名称，类型等信息，类似于数据库中的表定义，只有定义了Schema模式，才能对DataFrame数据进行SQL分析。 4. SparkSQL版本：目前SparkSQL版本有1.x 和 2.x , 2.x版本开发中对 数据操作与1.x 有差别，不过2.x 对 1.x 是兼容的。 5. SparkContext：SparkContext 是1.x 中 SparkSQL的创建形式，需要指定SparkConf 配置文件等信息 6. SparkSession：SparkSession是2.x 中的 SparkSQL的创建形式，支持直接进行数据设置。 SparkSql 代码编写 基于1.x 的SparkSQL 创建执行 1. 创建SparkConf及SparkContext 2. 创建RDD 3. 转换RDD字段 4. 创建SparkSchema 5. 结合RDD字段和Schema，生成DataFrameRDD 6. 执行SparkSQL语句 7. 提交SparkSession 会话（因为前面接口都为Transformation 类型） 基于2.x 的SparkSQL创建执行 1. 创建SparkSession 2. 创建RDD 3. 转换RDD字段 4. 定义SparkSchema 5. 指定Schema。此时RDD已经为DataFrameRDD 6. 执行SparkSQL语法 7. 提交会话，查看结构 以上是对SparkSQL的一个整体介绍，后面会对Spar
要进行Oracle SQL调优，您必须了解查询优化器。优化器是内置软件，用于确定语句访问数据的最有效方法。
在看《基于Oracle的SQL优化一书》知道了很多专业名称，做了记录，CBO、优化器、查询转换、执行计划、Hint、并行、游标、绑定变量、统计信息、直方图、索引等等。这篇博客可以说是读书笔记
自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格：
Hint是Oracle数据库中很有特色的一个功能，是很多DBA优化中经常采用的一个手段。那为什么Oracle会考虑引入优化器呢？基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻DBA的负担。
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计WordCount】两种方式：
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章，之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错，到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题，我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣，可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的，奈何手说啥也不干活，就一直拖到了现在。
见识了智能合约以及以太坊的工作方式，现在我们就尝试将它部署到两种测试网络里面。
varchar2分别在oracle的sql和pl/sql中都有使用，oracle 在sql参考手册和pl/sql参考手册中指出：oracle sql varchar2的最大支持长度为4000个字节(bytes)；而 oracle plsql varchar2最大支持长度为32767个字节，注意此处的最大长度是指字节长度，而不是指字符个数
医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一，目的在于抽取文本中的实体对，以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中，"弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病，他们之间的关系是"疾病-合并症"。存在于海量医疗文本中的知识体系网络，可以为其他NLP技术（实体链接，query 解析，问答系统，信息检索等）提供可解释性的先验知识（知识表示）和推理。
区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。 数据的存储（增删改）一般指定写数据源，数据的读取查询指定读数据源(读写分离会基于主从复制)
上篇文章我们主要讲了Eloquent Model关于基础的CRUD方法的实现，Eloquent Model中除了基础的CRUD外还有一个很重要的部分叫模型关联，它通过面向对象的方式优雅地把数据表之间的关联关系抽象到了Eloquent Model中让应用依然能用Fluent Api的方式访问和设置主体数据的关联数据。使用模型关联给应用开发带来的收益我认为有以下几点
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。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
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