大数据存储与分析工具Hive-1.1.0-CDH5.14.2

Hive是基于Hadoop的一款大数据存储与分析工具，专门用于数据的提取、转换和加载，能够高效存储、查询和分析存放在Hadoop中的海量数据。

Hive 15 2024-09-13

使用Impala JDBC连接和查询Impala数据库

Impala JDBC是一个Java数据库连接（JDBC）驱动程序，用于连接和查询Impala数据库。Impala是Cloudera开发的开源并行查询引擎，专为处理大规模数据集和实时分析而设计。开发人员可以通过JDBC接口，使用Java、Python等编程语言与Impala交互，执行SQL查询，并获取结果。Cloudera官网提供了Impala JDBC驱动程序的下载链接，版本2.6.3.1004包含了所需的类库和文档，支持在Java环境中建立与Impala的数据连接和查询操作。驱动的压缩包可能包括lib/目录、docs/目录（包含API参考和用户指南）、samples/目录（提供示例代码）以

Hive 9 2024-09-13

Hive权限设置指南

CDH平台允许用户通过Hue访问Hive，并管理库级、表级和列级的访问权限。

Hive 8 2024-09-13

CHROME.DLL.SIG的功能及安全性分析

CHROME.DLL.SIG是Chrome浏览器中的关键组件，负责处理网页渲染和插件管理。它不仅提供了流畅的浏览体验，还保障了浏览器的安全性。用户在使用过程中，应保证该文件的完整性和更新，以确保系统的稳定性和安全性。

Hive 19 2024-09-13

Hive学习笔记的新版本解读

Hive学习笔记的最新版本 一、Hive简介 Hive是建立在Hadoop基础上的数据仓库工具，提供一种简便的方式处理存储在Hadoop文件系统（HDFS）中的大数据集。它允许使用类似SQL的语言（称为HiveQL）进行数据查询和分析。Hive的设计目标在于简化大数据处理，使得非编程背景的数据分析师也能够轻松应对大规模数据。 二、数据库与数据仓库的区别 存储目的： 数据库主要用于事务处理，即日常的增删改查操作。 数据仓库则专注于数据分析，通常包含历史数据，用于生成报表和分析报告。 数据更新： 数据库支持频繁的数据更新。 数据仓库更偏向于批量加载数据，更新频率相对较低。 数据模型

Hive 12 2024-09-13

全国车牌与城市省份对照表.xlsx

车牌的前两位与全国各省市对应关系表

Hive 11 2024-09-13

Apache Hive 2.3.2二进制发行版简介

Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，专为查询、管理和处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集而设计。Hive提供了类似SQL的查询语言（HQL），使数据分析人员可以轻松分析大数据，无需深入了解MapReduce或Java编程。apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz是Apache Hive 2.3.2版本的二进制发行版，包含了所有运行Hive所需的文件和组件。Hive的核心架构由CLI（Command Line Interface）、Metastore、Driver、Compiler、Execution Engine和Hcatalog

Hive 13 2024-08-28

Apache Hive 1.2.1二进制文件安装包

Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，使用HQL（Hive Query Language）进行大规模数据集的分析和查询。本压缩包"apache-hive-1.2.1-bin.tar.zip"包含完整的Apache Hive 1.2.1版本二进制文件，适用于Linux或Unix环境安装和运行Hive。Hive架构包括客户端、元数据存储、驱动器和执行器。HQL语法类似于SQL，支持创建表、加载数据、查询和聚合操作。数据模型采用列式存储，支持内部表和外部表管理。分区和桶功能提高了查询效率，多种存储格式如TextFile、SequenceFile、RCFile、Parquet适用于不

Hive 10 2024-08-25

.NET经典企业资源计划（ERP）管理系统完整源码下载

.NET版本的经典企业资源计划（ERP）管理系统源码完整版，可直接用于二次开发。

Hive 8 2024-08-24

大数据技术解析深入探讨Hive

大数据技术解析：深入探讨Hive####第1章Hive基本概念##### 1.1Hive简介 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可将结构化数据映射为表格，并提供类似SQL的查询语言（HQL）。该工具最初由Facebook开发，解决大规模结构化日志数据的统计问题。 Hive的核心是将HQL查询转化为MapReduce程序。具体来说： - 数据存储：Hive处理的数据存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中。 - 数据处理：Hive分析数据的底层实现依赖于MapReduce。 - 资源管理：执行程序在Yarn（另一种资源协调器）上运行。 Hive的优缺点： - 优点： -使用类SQL

Hive 3 2024-08-23