Hive UDF规范货币类型转换函数

规范货币类型的 Hive UDF 函数，这个工具适合在金融数据时需要将不同格式货币标准化的场景。你知道，大数据环境下，尤其是在金融行业，经常会遇到各种各样不标准的货币格式。这个 UDF 函数可以你把这些杂乱无章的货币符号统一成一个标准格式，像是统一成“USD”那样。其实它就是基于 Hive 的自定义函数（UDF）来这些数据的，创建和使用都不难，搞定后直接在 SQL 查询里调用就行了。 这个函数的代码框架也挺，你需要写个 Java 类，继承自GenericUDF，重写evaluate方法。你要做的其实就是把输入的货币类型转成标准格式，像“CNY”转换成“USD”。代码上传到 HDFS 后，注册成

Hive 0 2025-06-12

Hive 2013.12编程指南

Hive 作为 Hadoop 生态圈的重要成员，基本上是每个大数据开发者都会接触到的工具。是对于做数据的同学，掌握 Hive 的使用能让你在大数据上更得心应手。这份《Hive 编程指南-2013.12》其实是一本挺实用的参考手册，涵盖了从基础到进阶的内容，不管你是刚入门的小白，还是有一定经验的开发者，都能找到适合的知识点。你可以学到如何用 HQL（Hive Query Language）像写 SQL 一样操作大数据，查询、管理、优化都能一网打尽。是 Hive 的分区和分桶技术，对于提升查询效率可是大有。对于大数据的开发者来说，掌握如何配置分区表，选择合适的存储格式，优化查询语句，都是必备技能。

Hive 0 2025-06-12

针对微博数据的停用词表

针对微博数据的停用词表

Hive 0 2025-06-11

NoSQL课程设计与教学方案Redis、MongoDB、HBase实战教程

NoSQL 方向的课程设计整理得还挺全，涵盖了 Redis、MongoDB 和 HBase，适合教学也适合自学项目实战。每份资料都配了详细的教学设计，不光有理论，还有不少实操的内容，挺接地气的。 Redis 的课程设计，内容清晰、例子丰富，像缓存登录状态、排行榜这种经典用法都有讲到。适合想快速上手 Redis 的你，响应也快，代码也简单。 MongoDB 的教学方案偏实战，结合了数据可视化和查询优化，算是比较全面的一套内容。哦对了，还有一个配套工具 NoSQL Manager，界面直观，管理数据库蛮方便的。 HBase 的部分偏重大数据那块，用在分布式日志存储挺合适。如果你正搞 Hadoop

Hive 0 2025-06-11

Hive安装与配置指南

Hive 安装的步骤其实不复杂，但需要按部就班地进行。，记得在安装 Hive 之前，Hadoop 和 JDK 得先搞定哦，别忘了配置 MySQL 作为元数据库。，你只需要从 Apache 官网下载 Hive 的最新版本，解压并配置环境变量，稍微调整一些配置文件，就能完成安装了。配置过程中，是`hive-site.xml`文件里的元数据存储配置，要根据你的实际环境设置好数据库连接信息。启动后，试着执行查询，确保一切顺利，验证一下安装没问题。如果需要提高性能，记得调整分区策略，优化执行计划，这样可以大大提升查询效率。，别忘了定期检查日志和监控资源使用情况哦。

Hive 0 2025-06-11

Apache Hive 2.3.5安装包

Apache Hive 2.3.5 的安装包挺不错的，适合大数据开发或者对数据仓库有需求的朋友。这个是分卷压缩包，part1需要配合part2一块解压才能完整得到 jar 包。安装过程简单，只需要解压文件，根据自己的需求配置环境变量就行了。如果你是用 Hive 做 SQL 查询，性能还是蛮好的。不过要注意，解压前记得下载完整的压缩包，不然会缺失部分文件，导致安装失败哦。需要补充的可以参考下这几个相关文章，有些额外的工具或者配置教程也挺有的。

Hive 0 2025-06-11

CentOS 7离线安装Cloudera Manager 6和CDH 6.3.1

如果你正好在 CentOS 7 环境下想离线安装 Cloudera Manager 和 CDH，CentOS 7 离线安装 Cloudera Manager 6 和 CDH 6.3.1这份文档会是个不错的选择哦。步骤详细，从环境准备到 MySQL 安装，每一步都有清晰的指引。是在配置Java 环境和设置 SSH 无密码登录的部分，挺实用的，可以省不少时间。MySQL 的安装也是重点，卸载默认的 mariadb 后，安装MySQL 5.7.20会比较顺利。整体来说，整个过程虽然有点琐碎，但按照步骤来，应该不难。需要注意的是，离线包要提前准备好，不然就会卡壳。你可以参考文档中的其他相关文章，获取更

Hive 0 2025-06-11

无效ID数据倾斜问题解决方案Hive关联查询优化

当你在日志数据时，偶尔会遇到无效 ID 带来的数据倾斜问题，尤其是当你用 Hive 做关联查询时。比如，日志中有时会出现主键为 null 的情况，而 Hive 会把这些 null 值当做相同的 Key，进而导致计算资源倾斜，性能下降。这种问题容易出现在每天数十亿条日志的数据集上，查找出来的时候，一眼就能看到大量的数据积压。那么怎么呢？其实挺简单：可以通过子查询过滤掉那些 user_id 为空的记录，避免它们进入关联计算。这样一来，数据倾斜问题就能得到有效缓解。方法 1 就是用以下 SQL 语句：SELECT * FROM log a WHERE user_id IS NOT NULL这一方式避

Hive 0 2025-06-11

Hive集成Python数据分析

Hive 集成 Python 数据是个挺方便的组合，尤其适合海量数据。你可以用Python来进行数据，用Hive来和存储这些大数据。Python 的pandas库在数据清洗和上好用，Hive 在大数据时能超高的查询效率。你可以考虑把两者结合起来，提升整体效率。 比如，你可以用 Python 写脚本，把从 Hive 导出的数据做进一步，生成报告。这样，Python 和 Hive 就能在数据上实现无缝对接。只要你掌握了这些工具，数据的流程会变得更顺畅。 了，别忘了查阅一些相关资源，像是《Hive 数据工具的应用》和《Python 数据 pandas》，这两篇文档对你会有大。 如果你是刚接触这些工具

Hive 0 2025-06-11

Hive数据仓库海量数据处理配置队列运行

如果你正在海量数据，使用 Hive 数据仓库可以大大简化你的工作。配置队列运行时，只需在mapred.job.queue.name=hive中设置队列名称，就能让任务跑得更快、更稳定。比如你可以用tselect * from uid;来快速查询数据。哦，配置队列之后，数据效率会有提高，这样一来，无论数据量多大都能轻松应对。想要了解更多技术细节或相关工具？别担心，Hive 社区有多资源可以参考，像是 Apache Hive 的，或者是 Hadoop 集群架构的详细教程，都是不错的选择。如果你打算深入研究海量数据的，推荐关注下这些相关文章和技术资料，它们会让你对 Hive 的使用更加得心应手。不妨

Hive 0 2025-06-11