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hive统计分析

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扩展数据推导:hives荨麻疹短语:hives Urticaria荨麻疹；示例:大多数麻疹效果sareverymodestandcanincluded mildheadche，hive是hadoop的扩展 。hive1和hive2 1的区别 ， 用户界面:ClientCLI( hiveshell)、JDBC/ODBC(Java access hive)、WEBUI(浏览器access)，2.元数据:Metastore元数据包括:表名、表所属的数据库(默认)、表的所有者、列/分区字段、表的类型(是否为外部表)、表的数据所在的目录等，默认情况下，它存储在自己的derby数据库中 。建议使用MySQL存储Metastore3 ， Hadoop使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算 。

1、SparkSQL(十Hive是大数据领域事实上的SQL标准 。它的底层默认是基于MapReduce的 ， 但是由于MapReduce的速度比较慢，近年来新的SQL查询引擎层出不穷，包括SparkSQL、HiveOnTez、HiveOnSpark等等 。SparkSQL不同于HiveOnSpark 。SparkSQL是一个基于Spark计算引擎的查询引擎 ， 可以针对各种数据源执行查询 ， 包括Hive、JSON、Parquet、JDBC和RDD 。

2、数据 分析需要掌握哪些知识?大数据是对统计和分析海量数据进行存储、计算的一系列处理手段 。处理的数据量通常是TB级，甚至PB或EB级的数据，传统的数据处理手段无法完成 。涉及的技术有分布式计算、高并发处理和高可用性 。Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础 。Java是一种强类型语言，具有很高的跨平台能力，可以编写桌面应用、Web应用、分布式系统和嵌入式系统应用等 。是大数据工程师最喜欢的编程工具 。所以想要学好大数据 ， 掌握Java的基础知识是必不可少的！2.Linux命令通常在大数据开发的Linux环境下执行 。与Linux操作系统相比，Windows操作系统是一个封闭的操作系统，开源的大数据软件非常有限 。所以想从事大数据开发，需要掌握Linux的基本操作命令 。

3、HiveSQL核心技能之常用函数【hive统计分析】目标:1 。掌握hive基本语法、常用功能及其组合；2.掌握一些基本的业务指标分析思路和实施技巧；1)某商家活动中 ， 某商家推出“异性团购”，试图向某区域用户推广，找出匹配的用户 。注意:如果该表是分区表，则分区字段必须在where条件中受到限制 。2)选择2018年12月31日购买商品的用户名、购买数量和付款金额 。3)2019年第一季度公司商品热度和价值尝试做a 分析 。

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