《Hive数据仓库应用》课后习题  Hive简介 一、填空题 1．数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境。 2．Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。 3．数据仓库分为3层，即源数据层、数据应用层和数据仓库层。 4．数据仓库层可以细分为中间层、明细层和业务层。 5．在数据仓库建设中，一般会围绕着星状模型和雪花状模型来设计数据模型。 二、判断题 1．数据仓库是以业务流程来划分应用程序和数据库。    （ × ） 2．数据仓库中的数据一般是很少更新的。     

7下列关于Storm设计思想,描述有误的是?（1.5分）0.0 分 A、Topology里面的每个处理组件(Spout或Bolt)都包含处理逻辑, 而组件之间的连接则表示数据流动的方向 B、 Storm将Spouts和Bolts组成的网络抽象成Topology C、Storm认为每个Stream都有一个源头,并把这个源头抽象为Spout D、 Storm将Streams的状态转换过程抽象为Spout 正确答案： D 我的答案：C 8下列关于Storm的描述,有误的是?（1.5分

昨天想卸载Hive重装,卸载时只卸载了Hive而没有卸载MySQL,导致后面一系列报错.于是今天查了一些资料,发现了这篇好文:hive卸载 linux←参考链接,现来记录一下. 卸载MySQL 1)查看MySQL服务的状态 [hyj@hadoop102 ~]$ systemctl status mysqld.service ● mysqld.service - MySQL Server Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/mysqld.

一、虚拟机配置 网络配置 记录一下三个信息，用作配置IPADDR(ip地址)、NETMASK（子网掩码）、GATEWAY(网关) 上面是ip和掩码，在网络编辑器里面的net模式查看自己的网关： 输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 做如下修改 修改完成以后，重启网卡 service network restart 此时，无论是ping本地，还是ping百度，都可以连上网 设置中文输入法 在设置里面

hive中 concat_ws(’_’,‘a’, cast(1 as string )) concat_ws是字符串连接，cast as 对类型进行转换 collect_set去除重复元素；collect_list不去除重复元素 进入spark import spark sql(“select * from 表名”).show() spark的安装 1.vim spark-env.sh export SCALA_HOME= export JAVA_HOME= export HADOOP_H

lazy val spark = SparkSession .builder .appName(taskName) .config("hive.exec.dynamic.partition", "true") .config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") .config("spark.sql.broadcastTimeout", 3000) .config("spark.sql

一、什么是Hive？   Hive是基于Hadoop的一个数据仓库管理工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL（HQL）查询功能。本质是将SQL转换为MapReduce程序（默认）。   直接使用Hadoop MapReduce处理数据所面临的问题： 学习成本高，MapReduce实现复杂查询功能开发难度大，使用Hive接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本功能。 二、Hive架构及组件 用户接口：包括

使用sqoop将hive中的数据导入mysql中 记录简单案例 首先开启集群： start-all.sh 在hive中建库建表，并插入一条数据来为自己做实验： 验证一下，是否插入成功： 在mysql中建表，并且要与hive中传过来的数据字段相对应： 建表后为空： 用sqoop将hive中的数据传到mysql中： export 导出数据， –connect 连接数据库的参数， –username root 是指用户名为root, test mysql中使用的数据库的库名， –

目录 前言 一、主线任务 1.数据治理 2.血缘追踪 3.SQL表血缘 二、实现过程 1.目标效果 2.代码实现 1.功能函数识别 2.SQL标准格式  3.解析AST树 4.最终效果： 点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢 前言 之前我在两篇SQLparse的开源库解析中就说过自己在寻找在python编程内可行的SQL血缘解析，JAVA去解析Hive的源码实践的话我还是打算放到后期来做，先把Python能够实现的先实现完。主要是HiveSQL

一、Spark实现方案 1. 创建Hive外部表, 数据保存格式为parquet create external table `bigdatalearnshare.test_excel_file`( `id` string, `name` string, `age` string) stored as parquet location '/bigdatalearnshare/test/test_excel_file'; 2. spark代码demo spark版本: 2.4.3 sc