Hortonworks SQL to Hive Cheat Sheet

Oracle数据库是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统，其强大的功能和复杂的操作命令使得熟练掌握Oracle指令成为数据库管理员和开发人员的必备技能。Oracle指令速查提供了全面的Oracle命令帮助，是学习和工作中非常实用的工具。CHM（Compiled HTML Help）版本则意味着这个文档是以编译过的HTML格式存在，易于检索和阅读。 Oracle命令基础Oracle命令主要用于管理数据库实例，包括数据的创建、查询、更新和删除，以及数据库的备份、恢复和性能优化等。例如，SQL*Plus是Oracle提供的一个命令行接口，用户可以通过它执行SQL语句和PL/SQL块。 SQ

HortonWorks 的 HBase 企业级应用，讲得还挺透的，尤其是对一些新特性和实战场景，蛮有参考价值的。讲的是怎么用 HBase 做企业级数据存储的，比如数据量一大，怎么保证写入不卡、查询不慢。对你在做分布式系统或者搞大数据存储的同学来说，挺实用的一份资料。 HBase 的新特性得比较细，比如在大规模数据时怎么用RegionServer优化性能，还讲了Bloom Filter的实际作用，不只是讲原理，更多是怎么用，踩过哪些坑。 而且这套资料不仅是 PPT，还有实际的企业应用案例，结合使用环境，听着不空洞。比如你现在在用Hadoop或Hive，想加个HBase模块来做低延迟查询，这里面就

活页乐谱阅读器是一种集成了Matlab和C代码的工具，可以对乐谱中的音符进行量化，并根据输入的图像生成音频。该工具由John Matson于2020年秋季为BCIT的ELEX 7815课程开发，指导教师为John Dian。使用该脚本时，用户需要提供符合特定条件的JPEG格式图像，包括：单张数字乐谱、C大调音符、几何间隔、每次仅有一个音符、高音符、四分音符，且包含的音符在高音谱号上下不超过四个音调。在项目文件夹中，包含三个可供测试的图像，这些图像可在“测试图像”文件夹中找到，脚本能够无误地读取这些图像。该活页乐谱阅读器的开发不仅可以数字化保存旧乐谱，还能为多个应用程序奠定基础，例如可以追踪用户

Hive SQL 常用函数 Hive SQL 提供了丰富的内置函数，用于处理和分析数据。以下是一些常用的 Hive SQL 函数： 字符串函数： length(string A)：返回字符串 A 的长度。 reverse(string A)：反转字符串 A。 concat(string A, string B, ...)：连接字符串 A、B 等。 substring(string A, int start, int len)：返回字符串 A 从 start 位置开始，长度为 len 的子字符串。 upper(string A)：将字符串 A 转换为大写。 lower(string A)：将字

使用 Hive SQL 拆解字段可以将复杂字段分解为更简单的部分，方便分析和查询。

Hive 面试的 SQL 题，实战味儿挺浓的。题型从数据加载、分组统计，到窗口函数和分区优化，全都涵盖了。像GROUP BY和JOIN的使用方式，配合实际业务场景说得还挺清楚。每道题后面还有解析，读起来一点都不枯燥。你要是正好准备 Hive 的面试，或者平时用 Hive 做数据，这份资源真蛮值得一看。

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是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，专用于大规模数据的提取、转换和加载。它提供了存储、查询和分析存放在Hadoop中的数据的机制。

这是一份关于Hive的数据文档。