Apache Hivemall: Hive scalable machine learning library

Hive scalable machine learning library Apache Hivemall is a scalable machine learning library that

Apache Hive (TM)

and user defined table functions (UDTFs). Hive users have a choice of 3 runtimes when executing SQL

hive-dwrf

please submit your changes to the Apache Hive project.;hive-dwrf DWRF file format for Hive This is

hivemq-mqtt-web-client

//hivemq.com/demos/websocket-client/ How to use it Read the blog post about "A full-featured MQTT c

LibarchiveWapper

but modified a lot by me. A C++ wrapper for LibArchive This project is a wrapper for LibArchive lib

HiveTools

you mast add vm options "-XstartOnFirstThread" v0.1.4 Support the use of shortcuts or right-click m

Scriptis

Scriptis connects with multiple computation engines such as Spark;resource management and intellige

HiveSqlBloodFigure

获取hql对应的血缘图(表血缘 + 字段血缘) 项目升级内容 删除hive-exec与hadoop-common的maven依赖;本项目实现了对hql集合进行静态分析;使血缘图更加丰富;字段血缘;表

数据平台打造的任务调度系统(HERA)

12 #单个任务执行的最大时间 单位;我们的依赖任务会在所有的依赖任务都执行完成之后才会被触发加入任务队列 贴一个已有的任务执行信息 手动调度 手动调度即为手动执行的任务;hive spark-s

免费并好用的关系型数据库管理工具及hive客户端

非常方便好用 四、连接hive数据库 市场上支持Hive的客户端很多;可以设计、管理、分析数据库 DBeaver 支持常用的数据库;一、免费的数据库管理工具 后端开发经常需要和数据库打交道;需要单独下载数据库驱动 增加aliyun的maven;一直在寻找可以同时支持多种数据库

Hive基础知识 03

窗口聚合函数 1.窗口的基本语法 聚合函数(参数) over (partition by 列1[order by 列2] [window_szie]);多列转多行 1.创建表 2.union all 四、Hive函数;窗口函数案例 1.创建表 2.HQL 十一、Hive优化;参数优化 1.推测执行 2.JVM重用 3.Fetch Task 4.严格模式 5.并行执行 6.压缩 十二、Hive优化;多行转多列 1.创建表 2.case when 二、Hive函数

Hive基础知识 02

数据仓库目录/数据库目录/表的目录/分区目录/分区数据文件;将普通表的数据写入分区表;文章目录 Hive基础知识 一、Hive表结构 1.普通表结构 2.分区表结构 3.分桶表结构 二、Hive中的Join 1.inner join;Hive数据仓库目录/数据库目录/表的目录/数据文件;Map 1.生成数据 2.创建表 3.加载数据 4.取出需要的数据 七、正则加载 1.分隔符的问题 2.处理方案 3.正则加载 八、Hive中的函数

HQL:查询学生表、成绩表、课程表中的数据

on a.sid = b.sid;where a.sid=b.sid)c;a.sid;a.sid;select distinct a.sid as sid

Hive基础知识 01

Hive都会自动创建表的元数据 每次查询表的数据;#查看表的元数据;Hive都会从元数据中获取表的对应的HDFS信息 2.metastore的存储方式 方式;#2.启动Hive服务端;执行SQL文件 hive -f /export/data/hive.sql

Hadoop-Hive 自定义函数实现步骤

*</artifact>                               <excludes>                                   <exclude>META-INF/*.SF</exclude>                                   <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>                                   <exclude>META-INF/*/RSA</exclude>                               </excludes>                           </filter>                       </filters>                   </configuration>               </execution>           </executions>       </plugin>  </plugins>  </build> 2、开发jav

Hive 基础知识中的重点

context.write(new Text(split[0]);import org.apache.hadoop.io.Text;return new Text(s.toString().toUpperCase());import org.apache.hadoop.io.NullWritable;public DataBean(String id

元数据管理之hive元数据收集

TBLS =pd.read_sql(sql=b;#获取表的一些相关信息;TBLS=pd.merge(TBLS;TBLS=pd.merge(TBLS;关联TBLS表获取列对应信息

hive基础知识四

+--------+------------+--+ 5.3.4 使用 json函数 操作json格式数据 1、创建表 CREATE TABLE t4(jsoncontext string);--每个reduce任务处理的数据量 默认256000000(256M);也有可能出现小文件问题 五、hive sql经典面试题--级联求和 1、需求 访客 月份 访问次数 A 2015-01 5 A 2015-01 15 B 2015-01 5 A 2015-01 8 B 2015-01 25 A 2015-01 5 A 2015-02 4 A 2015-02 6 B 2015-02 10 B 2015-02 5 …… …… ……  2、需要输出报表 访客 月份 月访问总计 累计访问总计 A 2015-01 33 33 A 2015-02 10 43 ……. ……. ……. ……. B 2015-01 30 30 B 2015-02 15 45 ……. ……. ……. ……. 3、实现步骤 3.1 创建一个表 create table t_access_times(username strin

CDH Hive执行聚合函数报错return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask脱坑指南

at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java;2. 问题二 再次执行发现还是报错不行;at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java;at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java;at org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MapOperator.getConvertedOI(MapOperator.java

hive基础知识

在select语句中需要使用‘.’  语法;map 在select语句中使用复合数据类型的时候的格式如下;用户X在该数据库权限中   收回用户权限 Revoke select on database default from user X;一个表输出 用户构建UDF使用过程如下;  授权用户某种权限 Grant select on database default to user X


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