在前面的博文里，我已经介绍了 问：哪个版本开始Hive开始支持视图了？ 答：Hive0.6开始 可以先，从MySQL里的视图概念理解入手 视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口，与基本表不同，它是一个虚表。在数据库中，存放的只是视图的定义，而不存放视图包含的数据项，这些项目仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被定义为多个表的连接，也可以被定义为只有部分列可见，也可为部分行可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象。视图中的数据是SELECT查询返回的结果。在视图选定后才会开始执行S
视图和索引的区别（简单地来谈谈） 视图是指计算机数据库中的视图，是一个虚拟表，即不是实实在在的，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。 一般情况，是多表关联查询的时候，才用视图。 对一个表来说，视图是横向的，一般创建视图查询语句都要加条件的 。 索引是作用列上面的 。 索引是为了提高查询速度的，视图是在查询sql的基础上的。 比如一个表很多字段，你查询的时候，
我们在写HQL有没有遇到过数据量特别大的时候比如，使用HQL 处理起来非常复杂，非常慢，这时候我们可以使用Hive给加个索引来提高我们的速度。多了就不说了，我们直接开始。
Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致，都是一组数据的逻辑表示，本质上就是一条 SELECT 语句的结果集。视图是纯粹的逻辑对象，没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外)，当查询引用视图时，Hive 可以将视图的定义与查询结合起来，例如将查询中的过滤器推送到视图中。
使用Hudi自带的DeltaStreamer工具写数据到Hudi，开启--enable-hive-sync 即可同步数据到hive表。
Fayson 在前面的文章《Hive表字段Comment中文乱码》中，介绍了在Hive中如何解决表字段中文注释乱码的问题，为了完善上篇文档，本文整理Hive表所有与中文注释相关的属性项，包括表字段、分区、表名、视图中文乱码，同时包括对该问题的分析。
Apache Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等等。当前Hive与SparkSQL已经支持查询Hudi的读优化视图和实时视图。所以理论上Zeppelin的notebook也应当拥有这样的查询能力。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。Hive SQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在Hive和MySQL中输出结果的会有所不同。
本文主要描述如何使用Sentry实现数据的脱敏（masking of sensitive data elements），高大上的叫法也就是Data Masking。数据脱敏主要是指将原始数据的全部或者部分敏感值进行替换。这样避免了用户未经授权而直接访问原始的值，并保留了底层数据的schema。
如果您需要一种简单但强大且安全的方式来创建、管理和监控计划作业，您可以使用 Apache Hive 计划查询。您可以使用计划查询替换操作系统级别的调度程序，例如 cron、Apache Oozie 或 Apache Airflow。
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。
Hudi源表对应一份HDFS数据，可以通过Spark，Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表， Hive可以方便的进行实时视图，读优化视图以及增量视图的查询。
hudi详细介绍见hudi官网 http://hudi.apache.org/cn/docs/0.5.0-quick-start-guide.html
上一篇文章介绍了3道常见的SQL笔试题，反响还算是不错。于是乎，接下来的几天，菌哥将每天为大家分享一些关于大数据面试的杀招，祝小伙伴们都能早日找到合适的工作~
Hive的数据存储 基于HDFS 没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图 可以直接加载文本文件（.txt文件） 创建表时，指定Hive数据的列分隔符与行分隔符 表 Inner Table（内部表） 与数据库中的 Table 在概念上是类似 每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据 所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中 删除表时，元数据与数据都会被删除 // 创建一张内部表 每行字段以什么分割 create tab
从逻辑上讲，可以想象为Hive限制性这个视图，然后使用这个结果进行余下后续的查询。
维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。
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。
元数据是基础，这篇文章值得一读。 本文介绍Hive元数据库中一些重要的表结构及用途，方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。 1、存储Hive版本的元数据表(VERSION) 该表比较简单，但很重要。 VER_IDSCHEMA_VERSIONVERSION_COMMENTID主键Hive版本版本说明11.1.0Set by MetaStore 如果该表出现问题，根本进入不了Hive-Cli。比如该表不存在，当启动Hive-Cli时候，就会报错”Table ‘hive.vers
近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
结合 Wikipedia 和业界一些数据（仓）库产品对物化视图的定义，简单说明：物化视图是原始数据某个时刻快照的预计算结果，其中原始数据一般为表或者多张表的join，预计算过程一般是较为简单的sql查询，结果一般都会存储到新的表。可以将物化视图的生成过程抽象为Source、Transform、Sink，数据可以落地到Hdfs、Cos、Clickhouse、kudu等，用来减少数据的重复计算；另外某些场景需要在极短的时间内进行响应，如果直接查询原始数据，一般无法达到业务的需求，预计算后速度可以大大提升；在某些场景下物化视图也是数据资产，例如Cube（维度建模、kylin的概念）代表的业务模型，有时为了节省存储成本，只保留物化视图。
需要将配置了hive.metastore.uris的配置文件复制到项目resources路径下
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章中，我们介绍了《由Impala-3316导致的并发查询缓慢问题》，如果Parquet表是由Hive/Spark产生的，包含TIMESTAMP字段类型，并且Impala高级配置包含 --convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps
假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
Hive.png Hive 运行方式 命令行 脚本 jdbc webui 搭建模式 local 单用户模式 远程模式/多用户模式 一般模式 Beeline · 服务器hiveserver2启动 · 客户端beeline连接 HQL 建表（create） 内部表 · hive管理，删除表时源数据消失 外部表 · 非hive管理，删除表时源数据不消失 查看表描述（desc） DML 和sql基本类似，用到查询即可 分区 静态分区 动态分区 分桶 适用场景 抽样 map-join 索引 提高检索性能 SerDe
在使用hive-2.1.0的过程中使用desc tableName或者show create table tableName发现comment出现中文乱码问题。需要对hive作出修改并重新打包
了解了Hive中的SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的，整个转换过程分为六个阶段：
使用Apache Hive，您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
作为管理员，要管理工作负载，您将了解什么是资源计划以及如何创建资源计划以改进并行查询执行。当集群共享查询时，并行处理查询很重要。
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件，而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
从上游Oracle数据库中导出的携带中文乱码且编码集为ISO-8859-1的数据文件，将导出的数据文件导入到Hive表，在原始表的基础上通过创建视图，按照与上游接口约定的定长的方式拆分字段时报错，异常内容如下：
Hive 是 FaceBook 开源的一款基于 Hadoop 数据仓库工具，它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。
作为中国卓越的人工智能驱动的信贷科技服务平台，奇富科技（原 360 数科）致力于帮助金融机构提升智能化水平。经过多年金融领域实践，奇富科技以自身强大安全生态为依托，完成了在人工智能、大数据、云计算等技术方面的专业积累。目前，已与银行、消费金融公司、信托公司等建立广泛合作，针对不同类型金融机构的需求提供定制化解决方案，帮助客户完成数字化、智能化升级改造。
删除数据库的模型行为是 RESTRICT，如果数据库不为空，需要添加 CASCADE 进行级联删除。
滴滴集团作为生活服务领域的头部企业，正在全面测试和上线StarRocks，其中橙心优选经过一年多的数据体系建设，我们逐渐将一部分需要实时交互查询、即席查询的多维数据分析需求由ClickHouse迁移到了StarRocks中，StarRocks在稳定性、实时性方面也给了我们良好的体验，接下来以StarRocks实现的漏斗分析为例介绍StarRocks在橙心优选运营数据分析应用中的实践。
Hive将HiveQL（类sql语言）转为MapReduce，完成数据的查询与分析，减少了编写MapReduce的复杂度。它有以下优点：
问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象，那么它到底解决了哪些问题？ Hudi解决了我们那些痛点 1.实时获取新增数据 你是否遇到过这样的问题，使用Sqoop获取Mysql日志或则数据，然后将新增数据迁移到Hive或则HDFS。对于新增的数据，有不少公司确实是这么做的，比较高级点的，通过Shell调用Sqoop迁移数据实现自动化，但是这里面有很多的坑和难点，相对来说工作量也不少，那么有没有更好的解决办法那？---Hudi可以解决。Hudi可以实时获取新数据。 2.实时查询、分析 对于HDFS数据，我们要查询数据，是需要使用MapReduce的，我们使用MapReduce查询，这几乎是让我们难以接受的，有没有近实时的方案，有没有更好的解决方案--Hudi。 什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。 读优化表的主要目的是通过列式存储提供查询性能，而近实时表则提供实时（基于行的存储和列式存储的组合）查询。 Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Ranger资源映射服务器（Resource Mapping Server：RMS）可以将访问策略从Hive自动转换为HDFS。
在Hive中，表中的一个Partition对应表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中
Hive针对于数据管理操作，提供了类SQL语言HQL，在Hadoop生态当中，Hive定位为数据仓库工具，对于数据的各种操作，也就是使用HQL来完成。而HQL查询，可以分为DDL和DML两个部分来掌握。今天的大数据开发学习分享，我们就先来讲讲Hive DDL操作入门。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。
用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生，如果没做过也没有关系，我们简单来介绍一下。DataFrame翻译过来的意思是数据帧，但其实它指的是一种特殊的数据结构，使得数据以类似关系型数据库当中的表一样存储。使用DataFrame我们可以非常方便地对整张表进行一些类似SQL的一些复杂的处理。Apache Spark在升级到了1.3版本之后，也提供了类似功能的DataFrame，也就是大名鼎鼎的SparkSQL。
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02（熟悉Hive略过） 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类， 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中， 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中， 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似； 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据，也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据，只是复制或者移动数据文件，并不会对数据的
Cloudera Runtime（CR）服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x（基于SQL的数据仓库系统）。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
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