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hive数据分析
本文总结了大表数据(日均五六千万)处理中的去重优化和资源调优经验。Hive入库阶段通过distinct()、dropDuplicates()、开窗函数等多重去重策略确保数据唯一性。Hive到Oracle迁移时发现NULL值导致主键冲突和资源不足问题，通过NULL值预处理和调整Executor配置(最终采用45G内存)解决。关键经验包括：早期处理NULL值、渐进式资源调优、多维度监控指标及详细文档记
运行HIVE时报错Logging initialized using configuration in jar:file:/software/hive-0.13.1-cdh5.3.6b/hive-common-0.13.1-cdh5.3.6.jar!/hive-log4j.propertiesException in thread “main” java.lang.NoSuchMethodErro
目录一、shell自行搭建Hadoop集群(2节点以上)1.1 系统准备1.2 系统基础配置1.3 组件安装与配置1.3.1 Hadoop1.3.2 Hive1.3.3 Hbase1.3.4 Spark二、Cloudera CDH安装Hadoop平台2.1 Cloudera quickstart 安装2.2 CDH 中HQL数据操作三、集群中的HQL数据操作3.1 创建表3.2 创建分区3.3 .
有关 Impala 中授权的详细信息，包括如何使用存储在元存储数据库中的权限从原始基于策略文件的权限模型切换到 Sentry 服务，请参阅。由于 Impala 和 Hive 共享同一个元存储数据库，并且它们的表经常互换使用，因此以下部分详细介绍了 Impala 和 Hive 之间的差异。本节介绍的实例 Impala 和 Hive 具有相似的功能，有时包含相同的语法，但这些功能的运行时语义存在差异。
大数据处理面临的主要挑战是数据量太大，无法在单台机器上高效处理。因此，需要分布式系统将数据和计算任务分散到多台机器上协同完成。根据处理方式和应用场景的不同，发展出了不同类型的计算资源。
该错误需要查看Hadoop的源代码（131行）：https://gitee.com/highmoutain/hadoop/blob/trunk/hadoop-mapreduce-project/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/src/main/java/org/apache/hadoop/mapred/FileOutputF
电影票房之数据分析（Hive）第5关：统计2020年元旦节与国庆节放假后7天的观影人数本关任务基于EduCoder平台提供的初始数据集，统计 2020 年元旦节与国庆节放假后 7 天的观影人数。编程要求本实验环境已开启Hadoop服务在 hive 中创建数据库mydb；注意：在开始要求2之前，建议您提前查看数据库中是否存在 moviecleaned 表（在环境没销毁的情况下，第一关的导入的数据可以
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8、将安装文件上传到Slave003的software里面。7、登录数据库+创建数据库+查看。2、创建student。4、验证是否安装成功。5、Mysql初始化。
这里的热门商品是从点击量的维度来看的，计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。商品A100000北京21.2%，天津13.2%，其他65.6%商品P80200北京63.0%，太原10%，其他27.0%商品M40000北京63.0%，太原10%，其他27.0%商品J92000大连28%，辽宁17.0%，其他 55.0%
买回去的是家具住下来的才是生活——林氏家居
首先hive的安装依赖于hadoop。
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【大数据技术】Hive窗口函数里rows between与range between的区别及详细解析，重要，且易错
Hive 是一个强大的数据仓库工具，适合用于大数据场景下的数据分析和查询。
主页、数据管理、图书数据、日志数据、系统留言、系统管理、用户信息、角色信息、权限信息、个人信息、数据分析、图书类目数量分析、图书热度排名分析、折扣占比数量分析、图书发布趋势分析、出版社热度排名、价格分布数量分析、图书推荐、可视化大屏、图书价格预测。开发环境：java1.8、node.js、mysql、maven。数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据推荐、数据可视化。大数据技术：hadoop
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最近在建设数据仓库，处理数据的过程中，经常反复使用hive的HQL语句，尽管HQL和SQL语言有很多相同之处，但也并不是说HQL就能通用SQL的语法。在使用过程中要尤为注意。事情经过是这样的，我在把业务系统数据同步到数仓(数据存储在Hive)中时，在数据汇总层(DWS)，对数据进行汇总处理时，发现有数据丢失的问题，经过排查，发现是在使用引发的坑。
前言本次设计目的是方便用户能够拥有一个公共交通系统数据分析，网站基于pycharm开发环境和MySql数据库，django框架，应用基于B/S结构的开发模式，使用Python、HTML、CSS等语言进行网站的开发及功能实现。经过可行性分析与技术性需求分析后，进行总体设计，最后改进并完善。网站基本功能已实现。该网站开发主要分为两大模块进行。管理员模块包括系统首页、交通信息、系统简介、用户信息等功能；
Hadoop3.4.0+HBase2.5.8+ZooKeeper3.8.4+Hive4.0+Sqoop 分布式高可用集群部署安装 大数据系列二
本文旨在阐述一个基于Spark技术的旅游数据分析与推荐系统。鉴于旅游业之繁荣发展，对旅游景区数据之深度解析与高效利用已成为不可或缺之环节。该系统充分运用了Spark之分布式计算能力及其卓越的数据处理性能，并与Java版大数据紧密结合。该系统通过广泛收集并深入分析来自不同景区的多维度数据，诸如游客流量、收入状况及游客满意度等，为景区管理者提供了全面而精准的运营分析报告。使得用户能够轻松获取定制化的数
在将NodeManager的总内存平均分配给每个Executor，最后再将单个Executor的内存按照大约10:1的比例分配到spark.executor.memory和spark.executor.memoryOverhead。动态分配可根据一个Spark应用的工作负载，动态的调整其所占用的资源（Executor个数）。此处的Executor个数是指分配给一个Spark应用的Executor个
记录一些数据库学习地址：Doris：http://doc.dorisdb.com/2140965spark SQL：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources.htmlES：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0/getting-started.htmlhi
一、系统概述本系统旨在利用 Hadoop 分布式存储和计算能力，结合 Spark 的快速数据处理能力和 Python 的灵活性，以及 Hive 数据仓库的组织管理能力，对新能源汽车销售数据进行深度分析，并通过可视化手段呈现分析结果，为企业的销售决策提供有力支持。二、系统功能模块数据采集与存储模块：从多个数据源（如汽车销售平台、经销商系统、市场调研机构等）采集新能源汽车的销售数据，包括车辆型号、销售
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远程连接方案, 允许所有的程序员都去连接远端的测试环境, 确保大家的环境都是统一的, 避免各种环境问题的发生,而且由于是连接的远程环境, 所有在pycharm编写代码 都会自动上传到远端服务器中, 在执行代码的时候, 相当于是直接在远端环境上进行执行操作。可以配置为Base环境，也可以配置为其他的虚拟环境, 但是目前建议配置为Base环境，因为Base环境自带python包更全面一些。Standa
Hive本地部署（Mysql）1.CentOs6.5安装mysql1.1查看是否安装，是执行清除'查看是否安装过mysql'rpm -qa | grep mysql'有则清除'rpm -e mysql1.2yum安装mysqlyum -y install mysql mysql-server mysql-devel安装安装成功截图1.3查看mysql-server...
在 Apache Hive 中，窗口函数（Window Functions）是一类强大的 SQL 函数，用于对查询结果集的一个“窗口”或“分组”进行计算，而不减少结果集的行数。Hive 中的窗口函数为数据分析提供了强大的工具，可以用于排名、聚合、累积计算、前后值比较等操作。子句定义了窗口的范围和排序方式。
通过Hive进行的房屋租赁数据可视化分析可以帮助政策制定者和市场分析师识别市场趋势，预测未来租赁需求的变化，以及制定相应的政策和策略来优化市场供应和需求之间的平衡。基于Hive的房屋租赁数据可视化分析是一种强大的工具，它利用Hive的大数据处理能力来收集、处理和分析大量的房屋租赁数据。除此之外，本系统在用户交互方面做到了傻瓜式一键交互，按下按键，功能完成。数据抓取、数据存储、数据导入、数据清洗、数
hive3.1.3编译
数据维度分别为【热门电影类型】【电影简介词云】【各国家电影数量】【电影评分排名】【各年份上映电影数】5.Element-UI, axios数据通讯交互, vue消息总线, flex样式布局, router路由。6.数据库优化: 使用 唯一索引, 联合索引, 外键关联, 视图，存储过程，函数，触发器。7.数据库优化: 使用 唯一索引, 联合索引, 外键关联, 视图，存储过程，函数，触发器。4.JWT
希君生羽翼，一化北溟鱼。—— 李白
Cloudera Manager是一个拥有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警功能的一个工具，使得安装集群从几天的时间缩短在几个小时内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。
业务数据保存在mysql中，定期用Sqoop导入到HDFS的ODS层，DWD层的业务数据进行简单的数据清洗并降维（退化维度）需求1：求GMV成交总额思路：在ADS层建每日GMV总和表ads_gmv_sum_daydrop table if exists ads_gmv_sum_day;create table ads_gmv_sum_day(`dt` string COM...
找出消费金额超过 90% 用户的 “超级用户”，并计算其总消费占比。，若有并列则跳过后续排名（如两个第 1 名后，下一名为第 3 名）。划分为不同会话（session），并计算每个会话的持续时间。计算相邻事件的时间差，超过阈值则标记为新会话。（如 “电子产品> 手机 > 智能手机”）。（如用户 A 先买了手机，后买了手机壳）。（即该用户消费超过了百分之多少的用户）。预分区，减少 JOIN 时的数据
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在一次市场波动中，交易数据量激增，云平台迅速调配资源，保障大宽表稳定运行，借助人工智能风险预测模型，提前识别潜在风险客户，及时采取风控措施，有效降低坏账率，提升企业抗风险能力。以电商企业为例，每日海量订单、用户行为数据涌入大宽表，HDFS能轻松承载，且通过多副本机制保障数据可靠性，确保大宽表稳定运行。企业基于这些洞察，可制定个性化营销策略，提高客户转化率与忠诚度，挖掘大宽表深层数据价值。新兴技术为
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