【hive-design】hive架构详解：描述了hive架构，hive主要组件的作用、hsql在hive执行过程中的底层细节、hive各组件作用
文章目录 一. Hive Architecture二. Metastore1. Metastore Architecture2. Metastore Interface 三. Compiler四. hive架构小结 本文主要讨论了 一. Hive Architecture 架构图： 如上图表达了hive的主要组件和以及与hadoop的交互： 主要的hive组件： 看下一个查询触发的hive行为 ...
大数据之Hive:regexp_extract函数案例
目录 一、正则的通配符简介1、正则表达式的符号及意义2、各种操作符的运算优先级： 二、案例数据要求分析实现输出结果实现2 总结 一、正则的通配符简介 1、正则表达式的符号及意义 备注： ‘( )’ 标记一个子表达式的开始和结束位置。 ‘[]’ 标记一个中括号表达式。 /num 匹配 num，其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。 2、各种操作符的运算优先级： 转义符>圆括号和方括号>限定符>...
【hive-解决】HiveAccessControlException Permission denied: CREATEFUNCTION
文章目录 一.任务描述二. 解决 一.任务描述 Error while compiling statement: FAILED: HiveAccessControlException Permission denied: Principal [name=root, type=USER] does not have following privileges for operation CREATEFUNC...
【hive基础】hive常见操作速查
文章目录 一. hive变量操作1. 查看当前hive配置信息2. 设置变量3. 修改变量4. 进入hive终端重新加载配置 二. 执行hive sql三. 启动hive 一. hive变量操作 1. 查看当前hive配置信息 # 查看当前所有配置信息hive > set ; # 查看某一项配置信息hive >set hive.metastore.uris; 不进入hive终端模糊搜索某项配置 # ...
大数据毕业设计选题推荐-机房信息大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
效率，降低设备故障风险，从而保障企业和组织关键数据的安全与稳定。总之，开展机房信息大数据平台研究对于推动信息化进程和提升组织运营效能具有重要价值。 二、开发环境 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面展示 机房信息大数据平台-界面展示： 四...
大数据毕业设计选题推荐-污水处理大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
理和环境治理提供科学依据，从而增进环境保护和可持续发展。同时，此研究还将为其他领域提供一种新的数据管理和分析模式，推动各行业的智能化和绿色化发展。 二、开发环境 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面展示 污水处理大数据平台界面展示： 四、...
大数据毕业设计选题推荐-生产大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
台还可以为生产线工人提供更加便捷、实时的生产信息，帮助他们更好地了解和掌握生产进度和生产状况。本课题的研究成果将有助于推动工业4.0的实施和发展。 二、开发环境 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面展示 生产大数据平台界面展示： 四、部分...
大数据毕业设计选题推荐-智慧消防大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
运行效率和可靠性。再次，通过火警数据的分析和挖掘，可以帮助管理部门更好地了解火灾发生规律和趋势，及时调整和优化防火灭火策略，提高灭火救援的针对性。 二、开发环境 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面展示 智慧消防大数据平台界面展示： 四、...
大数据毕业设计选题推荐-农作物观测站综合监控平台-Hadoop-Spark-Hive
续性，为农业生产提供更加精细的数据支持，有助于提高农业生产的效率和可持续性。同时，本课题的研究成果也可以为其他领域的数据采集和监控提供参考和借鉴。 二、开发环境 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面展示 基于大数据的农作物观测站综合监控平...
大数据毕业设计选题推荐-河长制大数据监测平台-Hadoop-Spark-Hive
理水平； 为地方各级党政主要负责人提供科学决策支持和参考依据； 推动大数据技术在环保领域的广泛应用和发展； 为其他领域的大数据应用提供参考和借鉴。 二、开发环境 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面展示 基于大数据的河长制大数据监测平台界...