Hive JDBC 1.2.1独立驱动包

hive 的 1.2.1 版本 JDBC 驱动包，做成了独立的standalone.jar，挺方便的。你不用再去拼依赖，拿来直接连 Hive 就能用，适合不想折腾配置的场景。 hive-jdbc-1.2.1-standalone.jar这种独立包，适合直接拿来跑 SQL，做数据查询或者搞个轻量的数据工具都没问题。尤其你用的是老版本的 Hive，兼容性也挺稳。 像你写个数据导出脚本，直接引这个包，Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")一下就能连了。比起那些依赖一堆小 jar 的组合包，清爽太多。 不过要注意下：1.2.1 是老版本，功能肯

Hive 0 2025-06-13

Hive函数大全参考文档

Hive 函数大全是一份实用的参考文档，适合你在 Hadoop 平台上的数据挖掘和 ETL 任务时用到。这里面包括了 Hive SQL 中常见的各种函数，不管是做数据清洗、转换还是提取数据，都能找到合适的函数。像CONCAT、CAST、SUBSTRING这些基础函数都能帮你提升效率，避免重复造轮子。对于在大数据领域摸爬滚打的同仁来说，这样的函数大全挺值得收藏的，嗯，实际用起来方便，能帮你节省不少时间和精力。你可以快速查找到需要的函数，少走弯路，工作效率提升不少哦。如果你正好在做 ETL 工作或者数据，可以通过这些函数快速搞定数据操作，不用再去学习复杂的 SQL 语法。需要注意的是，Hive 的

Hive 0 2025-06-13

Python高效开发实战Django、Tornado、Flask、Twisted框架详解

《Python 高效开发实战》的内容挺硬核，聚焦在 Django、Tornado、Flask 和 Twisted 这四个 Web 框架上。对 Python 后端感兴趣的你，不管是做平台系统还是实时服务，都能找到合适的落点。每个框架都有自己的招牌玩法，书里讲得也比较细。 Django 的全栈风格，适合搭内容系统或者后台管理项目，比如 CMS、新闻站，ORM 内建、后台现成，用起来省心。模板系统也好用，搭 UI 方便。 Tornado 的异步模型，适合做推送类服务，比如 IM、实时数据流那种，async配合非阻塞 I/O，性能拉满。再加个 WebSocket，搞实时通信挺带劲。 Flask 走轻量

Hive 0 2025-06-13

Hive JDBC驱动包

Cloudera 的挺适合前端或 Java 后端搞数据对接用的，压缩包小巧，只带了三个关键 JAR，够用、稳定、还不啰嗦。对接Hive的 SQL 用法就像写普通 SQL，配合 JDBC 驱动，用起来蛮顺手。 直接把JAR扔到项目里，类路径加一下，基本就能开工。连接配置简单明了，用DriverManager搞定一切： Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://hostname:port/default", "userna

Hive 0 2025-06-13

Hadoop大数据生态技术详解

大数据生态的老几位技术，像是Hadoop、Spark、Storm，基本都是你在数据中绕不开的主角。它们搭建起来不难，关键是搞清楚各自的用途和组合方式。像日志用 Spark，实时计算用 Storm，存储分布式文件用 Hadoop，组合起来就是一套蛮实用的大数据方案。Apache 家的大数据技术，嗯，还挺齐全的，从分布式存储到流式基本都覆盖了。你要是刚上手或者需要快速查阅架构和技术细节，Apache 生态系统：大数据技术实战这篇文章还不错，内容蛮全的。 Hadoop是整个大数据生态的老大哥，分布式文件系统和 MapReduce 是它的基本盘。这篇文章讲得挺细，架构图、场景都有，适合想理清楚模块之间

Hive 0 2025-06-13

销售案例数仓与Spark项目实现方案

数仓与 Spark 技术结合后，能有效提升销售数据的效率和准确性。这个项目展示了如何使用数据仓库和Spark框架，企业通过大数据技术优化销售决策。设计中包括了星型模型和雪花模型的应用，快速历史数据并从中提取价值。同时，Spark 的SQL模块与数仓系统对接，提升数据查询和速度，让数据清洗与加载都更加高效。想学如何通过大数据来挖掘销售潜力吗？这个项目能带你一步步了解这些技术背后的实现原理和实际应用场景。这个项目不止是一个技术实践，它还你理解如何通过数仓和 Spark 真实的销售数据，实际问题。如果你刚接触数仓和 Spark，完全可以从这个项目入手，学习如何用它们做数据、、建模。如果你已经有一定经

Hive 0 2025-06-13

大数据面试二Hive表类型与存储优化

Hive 的外部表和内部表差别挺大的，理解了这一点，你就能更好地管理数据了。内部表数据完全由 Hive 掌控，删除时会连数据一并删掉；而外部表则是 HDFS 管理，删除表时数据不受影响，只有元数据会删掉。面试时问起这个，记得清楚回答哦。，Hive 索引虽然支持，但效率不高，常常用于静态字段，避免频繁重建。其实，HDFS 本身的存储和查询也能做到不少优化。说到存储格式，ORC 和 Parquet 的压缩性能都蛮强的，ORC 尤其对查询有，减少 I/O 有效。而 Parquet 支持更复杂的嵌套数据结构，适合那些复杂的业务场景。如果你还不熟悉 Hive 的调度和运维，可以考虑用 Azkaban 或

Hive 0 2025-06-13

大数据项目电商数据仓库设计

如果你正打算深入了解电商数仓的建设，是在大数据项目中的应用，这份资源绝对值得一看。它详细解析了电商数仓的架构和理论，涵盖了订单管理、商品管理、用户管理等关键业务流程，了如何设计与实现各类表结构，如订单表、商品表、用户表等。你可以了解到每张表如何跟踪和电商数据，同时也涉及了维度表、事务型事实表和周期型事实表的使用，适合需要构建数据仓库的开发者或数据师。，这个资源既深入又实用，你掌握电商数仓的核心原理，提升项目效率。

Hive 0 2025-06-13

Hive-MySQL数据库搭建小组作业

小组作业的 Hive-MySQL 数据库搭建还挺实用的，尤其是你要整合多种大数据组件的时候。搭配 CDH 环境的话，Hive 连上 MySQL 当元数据库，稳定性和效率都还不错。资源里整理了从 Hive 搭建到 MySQL 作业记录的全链条内容，适合动手能力强的你一步步搞定。Hive部分有搭建资源，MySQL也有课程作业 sql 文件，直接套用也没问题。CDH版本的配置调优也有提到，尤其是Hive on Spark那一块，响应快，部署不算难。要注意 MySQL 的字符集，不然中文会乱码哦。还有一个蛮实用的是Spark 替代 Hive做 ETL 的例子，如果你项目要跑批量，不妨试试看。如果你还在

Hive 0 2025-06-13

Hive SQL执行过程解析

Hive 的 SQL 风格执行逻辑，讲得挺清楚的，适合平时用 SQL 多、但又想搞大数据的前端或者数据开发看一看。用 SQL 写 Hadoop 任务听起来挺高级，其实用惯了 SQL 之后，Hive 上手没那么难。比如你习惯写SELECT查表，那在 Hive 里也一样能搞，底层还是 MapReduce 或者 Tez 帮你干脏活累活。这份 PPT 里把 Hive 的执行过程讲得比较细，从你写下SELECT语句开始，到它怎么转成执行计划，怎么跑在 Hadoop 上，基本上都有覆盖。嗯，理解了执行过程之后，调优也不慌了。想了解更多，可以顺手翻翻这几篇文章，Hive 和 SQL 的关系、Hive 在大数

Hive 0 2025-06-13