hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。HiveSQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在

前言HiveonSpark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE7292提出。HiveonSpark的效率比onMR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用onYARN部署方式来说明。!(https://imgcon

最近公司在使用Hive做项目测试，所以就在Hive上面建了一些表，做测试。使用建表语句后发现数据被自动覆盖了，现在了解到的情况是这样的。Hive中，表的Metadata信息全部存储在MySQL中。而存储在MySQL中的数据是没有校验过程的。也就是说，你可以创建一个逻辑错误的表，两个表指向同一个HDFS文件也是有可能的。所以，在使用CREA

1.限制调整：查询的时候经常会用到limit来现在数据条数。不过很多情况下limit语句还是需要执行整个查询语句，然后在返回结果，这通常是浪费的。通过配置：<property<namehive.limit.optimize.enable</name<valuetrue</true

点击上方蓝字关注我们!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/759f57693e5644bcaacb52a4eb632dc7.gif)本文将详细介绍Hive使用hql语句对WordCount的实现!(https://oscimg.oschina.net/o

1.文档编写目的在前面Fayson介绍了在Python2的环境下《如何使用PythonImpyla客户端连接Hive和Impala》，本篇文章Fayson主要介绍在Python3的环境下使用Impyla访问非Kerberos环境下的Hive以及将获取到的结果集转换为Pandas的DataFrame。内容

Hive前言Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，将类SQL语句转换为MapReduce任务执行。!image(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3ca2e844a74c7004d3281eeec5

错误异常如下所示：java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.hadoop.yarn.api.records.Resource.setMemorySize(J)V20180830T14:06:08,442ERRORd95cabf41c044bad9c6dfa8651fba8f0main

前言：最近刚接触写HiveSQL，却发现许多查询的执行速度远不如预期。为了提升查询效率，我去阅读了《Hive编程指南》，希望通过理解其底层机制来找到优化的方式，并为未来能编写出高效的SQL奠定基础。谨以此文做个记录。一、Hive因何而生先有Hadoop再有

1、什么是HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于处理和分析大规模结构化数据。Hive提供了类似SQL的查询语言(HiveQL)，使得熟悉SQL的用户能够查询数据。Hive将SQL查询转换为MapReduce任务，以在Hadoop集群上执