Hive学习总结及应用

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HIVE Thrift Server使用总结

HIVE Thrift Server使用总结因为报表前端用dot NET MVC写的，要想从HIVE中获取详细数据，目前的方案是使用hive thriftserver。

1. 生成HIVE Thrift对应的C#类文件遇到的问题是找不到thriftserver.thrift中引用的fb303.thrift文件。

解决方案：从thrift源码目录中复制一份过来。

然后利用thriftserver.thrift生成了4个类文件，复制到项目中编译报错，不得不将引用的其他三个文件分别利用thrift生成C#类，最后将几十个类文件复制到项目中，修改项目属性，将framework 4 client profile修改为framework 4，编译通过。

client代码如下：static void Main(string[] args){TTransport transport = new TSocket("192.168.1.1", 10000); TProtocol protocol = new TBinaryProtocol(transport);ThriftHive.Client client = new ThriftHive.Client(protocol);transport.Open();//client.execute("add file /data/home/script/ad_resolve2.py ;");client.execute("select * from web_pv_log_detail3 where dt = '2012-09-10' limit 10");Console.WriteLine("the result is:");var items = client.fetchAll();foreach (var item in items){Console.WriteLine(item);}transport.Close();Console.ReadLine();}2. 启动服务端服务：hive --service hiveserver对于多线程调用的可用性持怀疑态度。

Hive学习总结及应用

一、文档说明熟悉Hive功能，了解基本开发过程，及在项目中的基本应用。

注意：本文档中但凡有hive库操作的语句，其后面的“；”是语句后面的，非文档格式需要。

每个hive语句都要以“；”来结束，否则将视相邻两个分号“；”之间的所有语句为一条语句。

二、Hive（数据提取）概述Hive是构建在HDFS 和Map/Reduce之上的可扩展的数据仓库。

是对HADOOP的Map-Reduce进行了封装，类似于sql语句（hive称之为HQL）计算数据从而代替编写代码对mapreduce的操作，数据的来源还是HDFS上面的文件。

Hive中的表可以分为托管表和外部表，托管表的数据移动到数据仓库目录下，由Hive管理，外部表的数据在指定位置，不在Hive的数据仓库中，只是在Hive元数据库中注册。

创建外部表采用“create external tablename”方式创建，并在创建表的同时指定表的位置。

Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。

所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中（如果数据是在HDFS上；但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中）。

三、Hive的元数据Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

由于Hive的元数据需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的，这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。

目前Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。

Hive metastore 三种存储方式：Hive的meta 数据支持以下三种存储方式，其中两种属于本地存储，一种为远端存储。

远端存储比较适合生产环境。

1、使用derby数据库存储元数据（内嵌的以本地磁盘作为存储），这称为“内嵌配置”。

学大数据的实训报告总结

一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。

为了更好地了解和掌握大数据技术，提高自身的综合素质，我参加了为期一个月的大数据实训课程。

以下是我对本次实训的总结。

二、实训背景本次实训课程旨在让学生了解大数据的基本概念、技术架构、数据处理和分析方法，以及大数据在实际应用中的案例。

课程内容主要包括：大数据技术概述、Hadoop生态系统、数据采集与存储、数据处理与分析、数据可视化等。

三、实训过程1. 理论学习在实训开始阶段，我们系统地学习了大数据的基本概念、技术架构、数据处理和分析方法等理论知识。

通过学习，我们对大数据有了全面的认识，了解了大数据技术在各个领域的应用前景。

2. 实践操作在理论学习的基础上，我们开始了实践操作。

以下是我们实训过程中所涉及的部分内容：（1）Hadoop生态系统：学习了Hadoop的基本原理，掌握了Hadoop集群的搭建、配置和管理。

通过实际操作，我们成功搭建了一个Hadoop集群，并实现了数据的分布式存储和处理。

（2）数据采集与存储：学习了常见的数据采集工具和存储方式，如Flume、Sqoop 等。

通过实际操作，我们使用Flume将日志数据采集到HDFS中，并使用Hive进行数据存储。

（3）数据处理与分析：学习了HiveQL语言，掌握了Hive的基本操作。

通过实际操作，我们对采集到的数据进行查询、统计和分析，得出了有价值的结论。

（4）数据可视化：学习了使用ECharts、D3.js等工具进行数据可视化。

通过实际操作，我们将分析结果以图表的形式展示出来，使数据更加直观易懂。

3. 项目实践在实训过程中，我们还参与了一个实际项目。

该项目是关于电商平台的用户行为分析。

我们使用Hadoop生态系统对电商平台的海量用户行为数据进行分析，得出了用户购买偏好、推荐商品等方面的结论。

四、实训收获1. 理论知识：通过本次实训，我对大数据技术有了更深入的了解，掌握了Hadoop、Hive等工具的使用方法。

hive iff函数

hive iff函数摘要：1.Hive简介2.IF函数概述3.Hive中的IF函数实现4.示例与用法5.总结与建议正文：【1.Hive简介】Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以用来进行数据提取、转换和加载（ETL）操作。

Hive允许用户使用类SQL的语言（HiveQL）来查询、分析和处理大规模数据。

在Hive中，有许多内置函数可以帮助用户对数据进行复杂的操作，其中之一就是IF函数。

【2.IF函数概述】IF函数在编程领域中广泛应用，它用于在满足某个条件时执行特定的操作。

在Hive中，IF函数的作用相似，它可以根据一个布尔条件来返回不同的结果。

IF函数的语法如下：```IF (条件表达式)，then_result，else_result```其中，条件表达式、then_result和else_result均为计算结果为布尔类型的表达式。

【3.Hive中的IF函数实现】在Hive中，IF函数的实际实现是通过脚本编写的。

当用户在HiveQL中使用IF函数时，Hive会自动将IF函数转换为相应的脚本语句。

例如：```hiveSELECT IF(条件表达式，then_result，else_result) FROM 表名;```【4.示例与用法】以下是一个使用Hive IF函数的示例：假设有一个员工表（employee），包含以下字段：id、name、age和salary。

我们想要查询所有年龄大于30岁且工资高于5000的员工，或者年龄小于30岁且工资高于3000的员工。

可以使用以下HiveQL语句实现：```hiveSELECT IF(age > 30 AND salary > 5000, "年龄大于30且工资高于5000", IF(age < 30 AND salary > 3000, "年龄小于30且工资高于3000", "不符合条件")) AS resultFROM employee;```【5.总结与建议】Hive中的IF函数为用户提供了在查询过程中根据条件返回不同结果的灵活性。

hive实验报告心得体会

hive实验报告心得体会在Hive实验中，我深入学习了Hive的基本概念、操作以及实际应用，从中积累了丰富的经验和心得体会。

以下是我对Hive实验的心得总结。

一、Hive的基本概念在Hive实验中，我了解到Hive是建立在Hadoop上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使得开发人员能够通过类似于SQL的方式来操作存储在Hadoop中的结构化数据。

Hive将结构化数据映射为表，并将表之间的关系描述为元数据，这使得数据的管理和查询更加方便。

二、Hive的操作在实验中，我学习了如何在Hive中创建表、加载数据以及执行查询。

首先，通过创建表的语句，我定义了表的结构，包括字段名和数据类型。

然后，我使用LOAD命令将数据加载到Hive表中。

最后，通过编写HiveQL查询语句，我可以对数据进行分析和查询。

三、Hive的实际应用在实验中，我还了解到Hive在大数据处理和分析方面的重要性。

由于Hive提供了类SQL的查询语言，使得非专业开发人员也能够通过简单的语法来进行数据分析。

此外，Hive还支持自定义函数（UDF）和自定义聚合函数（UDAF），可以帮助我们更加灵活地处理数据。

因此，Hive在数据仓库、数据分析和数据挖掘等领域有着广泛的应用。

四、心得体会通过进行Hive实验，我深刻认识到了大数据处理和分析的重要性。

Hive作为一种高层次的查询语言，可以让开发人员更加专注于业务逻辑的实现，而不需要过多关注底层的数据存储和操作。

同时，Hive的可扩展性和容错性也使得其在大规模数据处理场景中表现出色。

此外，在进行实验的过程中，我也意识到了数据质量和性能的重要性。

在设计Hive表的时候，合理选择字段类型和分区方式可以提高查询性能。

同时，合理地使用Hive提供的优化技术，如分桶、索引等，也可以提高查询效率。

因此，对于大规模数据处理和分析的任务，我们需要不断优化表结构和查询语句，以提高数据的处理速度和准确性。

Hive基础知识

Hive基础知识DBS表：存储数据库信息(在hdfs上的存储路径)TBLS表：存储表信息的COLUMNS_V2表：存储表字段hive建⽴⼀张表的内在机制：1. 在mysql中记录这张表的定义；2. 在hdfs中创建⽬录；3. 只要把数据⽂件都到⽬录下，就可以在hive中进⾏查询了；4. 因此，不同的hive只要是操作的同⼀个mysq，同⼀个hdfs集群，看到的数据是⼀致的；2.1 基本的使⽤⽅式1. 让提⽰符显⽰当前库()：hive>set hive.cli.print.current.db=true;2. 显⽰查询结果时显⽰表的字段名称：hive>set hive.cli.print.header=true;以上设置都仅仅在该会话中有效，结束会话后就失效，解决⽅式：在linux的当前⽤户主⽬录中，编辑⼀个.hiverc（隐藏⽂件）⽂件，将参数写⼊其中：vi .hiverc（hive启动的时候会⾃动去当前⽤户⽬录下加载这个⽂件）set hive.cli.print.header=true;set hive.cli.print.current.db=true;2.2 hive执⾏脚本两个命令：hive -ehive -fhive -e 使⽤⽅式 hive -e "insert into table t_dest select * from t_src;"在任何地⽅(没有进⼊hive会话的情况) hive -f 使⽤情况 hive -f ftl.sql(当sql语句较多时，写⼊脚本中，运⾏脚本即可)#!/bin/bashhive -e "select * from db_order.t_order"hive -e "select * from default.t_user"hql="create table default.t_bash as select * from db_order.t_order"hive -e "$hql"2.3 hive 使⽤1、创建数据库hive中有⼀个默认的库：库名： default 库⽬录：hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse新建库： create database db_order; 库名：库建好后，在hdfs中会⽣成⼀个库⽬录（库名.db）：库⽬录：hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse/db_order.db2、建表基本建表语句use db_order;create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string);表建好后，会在所属的库⽬录中⽣成⼀个表⽬录/user/hive/warehouse/db_order.db/t_order只是，这样建表的话，hive会认为表数据⽂件中的字段分隔符为 ^A正确的建表语句为：create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string)row format delimitedfields terminated by ',';这样就指定了，我们的表数据⽂件中的字段分隔符为 ","3、删除表drop table t_order;删除表的效果是： hive会从元数据库中清除关于这个表的信息； hive还会从hdfs中删除这个表的表⽬录；4、外部表和内部表内部表(MANAGED_TABLE)：表⽬录按照hive的规范来部署，位于hive的仓库⽬录/user/hive/warehouse中外部表(EXTERNAL_TABLE)：表⽬录由建表⽤户⾃⼰指定create external table t_access(ip string,url string,access_time string)row format delimited fields terminated by ',' location '/access/log';外部表和内部表的特性差别： 1、内部表的⽬录在hive的仓库⽬录中 VS 外部表的⽬录由⽤户指定 2、drop⼀个内部表时：hive会清除相关元数据，并删除表数据⽬录 3、drop⼀个外部表时：hive只会清除相关元数据；外部表的作⽤：对接最原始的数据⽬录，⾄于后⾯查询⽣成的新表，⽤内部表就好。

hive分区表和桶表实验总结

hive分区表和桶表实验总结在Hive 中，分区表（Partitioned Table）和桶表（Bucketed Table）是两种优化机制，用于提高查询性能和降低数据扫描的开销。

下面是有关Hive 分区表和桶表的实验总结：分区表（Partitioned Table）：1. 定义分区表：-使用`CREATE TABLE` 语句时，在表的定义中添加`PARTITIONED BY` 子句，指定分区的列。

```sqlCREATE TABLE partitioned_table (column1 datatype1,column2 datatype2,...)PARTITIONED BY (partition_column datatype);```2. 加载数据：-在加载数据时，将数据按照分区列的值存储到相应的分区目录下。

```sqlINSERT INTO TABLE partitioned_table PARTITION (partition_column='value') VALUES (...);```3. 查询优化：-查询时可以根据分区列的值过滤数据，减小需要扫描的数据量，提高查询性能。

```sqlSELECT * FROM partitioned_table WHERE partition_column='value';```4. 动态分区：- Hive 支持动态分区，即在加载数据时根据数据的分区列值自动创建分区目录。

```sqlSET hive.exec.dynamic.partition=true;SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;INSERT INTO TABLE partitioned_table PARTITION (partition_column) VALUES (...);```桶表（Bucketed Table）：1. 定义桶表：-使用`CREATE TABLE` 语句时，在表的定义中添加`CLUSTERED BY` 子句，指定桶表的列和桶数。

hive项目实训案例

hive项目实训案例Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大数据。

以下是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践：1. 数据仓库建模在这个案例中，你将使用Hive构建一个数据仓库模型，其中包括事实表、维度表和桥接表。

你可以使用一个现有的数据集，如电商交易数据，将其导入到Hive中，并使用Hive的DDL语句创建表和分区。

然后，你可以使用Hive的SQL查询语句进行数据分析，例如计算销售额、订单数量等指标。

2. 数据清洗和转换在这个案例中，你将使用Hive进行数据清洗和转换。

你可以使用Hive的内置函数和UDF（用户自定义函数）对数据进行处理，例如去除重复记录、填充缺失值、转换数据类型等。

然后，你可以将处理后的数据导出到另一个数据存储系统，例如关系型数据库或数据湖。

3. 数据分析和可视化在这个案例中，你将使用Hive进行数据分析和可视化。

你可以使用Hive的SQL查询语句对数据进行聚合、过滤和连接操作，例如计算销售额的分布、找出购买最多的商品等。

然后，你可以将分析结果导出到Excel或其他可视化工具中进行展示。

4. 数据挖掘和机器学习在这个案例中，你将使用Hive进行数据挖掘和机器学习。

你可以使用Hive 的MLlib库进行分类、聚类、回归等机器学习算法的实现。

然后，你可以将训练好的模型导出到另一个系统进行部署和应用。

以上是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践。

通过这些案例的学习和实践，你可以更好地掌握Hive的使用方法和技巧，提高你的大数据处理和分析能力。

2024年大数据学习总结范文(2篇)

2024年大数据学习总结范文____年是一个充满机遇和挑战的年份，对于大数据学习而言也不例外。

在过去的一年里，我投入了大量的时间和精力来学习和实践大数据技术和应用，在此将我的学习总结如下。

一、学习目标和计划在____年初，我明确了自己的学习目标和计划。

首先，我希望深入学习大数据的基础理论和技术，包括大数据存储和管理、大数据分析和挖掘、大数据可视化等方面。

其次，我希望能够熟练掌握大数据工具和平台的使用，如Hadoop、Spark、Kafka等。

最后，我希望通过实际案例的实践，提升自己的实际应用能力，能够在实际工作中灵活运用所学的大数据技术。

在学习计划方面，我制定了详细的学习计划。

我每天会花1-2个小时的时间进行理论学习，包括阅读相关的教材和论文，并进行知识的整理和总结。

每周会抽出一天的时间进行实践和项目实践，通过实际操作来巩固所学的知识。

此外，我还参加了一些线上和线下的培训和研讨会，与业界专家和同行交流学习，不断更新自己的知识和技能。

二、学习内容和进展在学习内容方面，我首先进行了大数据的基础理论学习。

通过阅读相关教材和论文，我对大数据的概念、特点和应用场景有了更深入的了解。

我学习了大数据存储和管理的技术，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和分布式数据库（如HBase、Cassandra等）。

我还学习了大数据处理和分析的技术，包括MapReduce、Spark等。

此外，我还学习了数据挖掘和机器学习的基础算法和模型，如聚类、分类、回归等。

在大数据工具和平台的学习方面，我选择了Hadoop、Spark和Kafka等常用的工具和平台进行学习和实践。

我通过搭建本地的虚拟环境和使用云平台，熟悉了它们的安装和配置，并进行了一些简单的操作和演示。

我还学习了它们的高级用法和优化技巧，以提高数据处理和分析的效率和性能。

在实践和项目方面，我选择了一些实际的案例来进行实践和项目开发。

例如，我参与了一个电商网站的用户行为分析项目，通过分析用户的点击、购买等行为数据，挖掘用户的偏好和行为规律，为产品推荐和精准营销提供支持。

hive概念和应用场景

hive概念和应用场景Hive是一个开源的数据仓库基础设施，它建立在Hadoop之上，旨在提供数据查询和分析的工具。

Hive使用类SQL的语言HiveQL来进行数据查询和分析，可以将用户提交的查询转换为一个或多个MapReduce任务来执行。

以下是Hive的一些概念和应用场景：1. Hive表：Hive中的数据是通过表的形式进行组织和管理的，表可以类比于关系数据库中的表格。

用户可以创建、删除、修改和查询表。

2. HiveQL：HiveQL类似于SQL，是Hive的查询语言。

用户可以使用HiveQL来查询和分析存储在Hive中的数据。

3. Hive分区和分桶：Hive支持对表进行分区和分桶，以提高查询性能。

分区将表按照某个列的值进行划分，而分桶将表按照hash函数的结果进行划分。

4. Hive内部表和外部表：Hive支持内部表和外部表两种类型。

内部表的数据存储在Hive管理的HDFS目录中，而外部表的数据则可以存储在其他位置（如HDFS、本地文件系统或其他远程存储系统）。

5. Hive UDF和UDAF：Hive支持自定义函数（UDF）和自定义聚合函数（UDAF）。

用户可以编写自己的函数来扩展Hive 的功能。

应用场景：1. 大数据分析：Hive可以处理大规模的数据集，并提供数据查询和分析功能。

它可用于数据仓库和数据分析等场景，帮助用户从大量的数据中提取有用的信息。

2. 数据预处理：Hive可以用于对原始数据进行清洗和转换操作，以便进一步进行数据分析和建模。

3. 数据科学：Hive可以与其他数据科学工具（如Python和R）结合使用，进行数据探索、建模和可视化等工作。

4. 实时数据处理：Hive可以与实时数据处理引擎（如Apache Storm）结合使用，将实时数据加载到Hive表中，并通过HiveQL查询实时数据。

总之，Hive是一个用于大数据查询和分析的工具，可以在各种大规模数据处理场景中发挥作用，如大数据分析、数据预处理、数据科学和实时数据处理等。

hive实训总结

hive实训总结
在进行了一段时间的Hive实训后，我对Hive有了更深入的了解和掌握。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HQL，使得熟悉SQL的开发人员可以方便地对大规模数据进行查询和分析。

在实训中，我首先学习了Hive的基本概念和架构。

Hive采用了类似于分布式数据库的架构，包括元数据存储、查询优化器和执行引擎等组件。

了解这些概念对于理解Hive的工作原理非常重要。

接着，我学习了如何在Hive中创建表格，并通过HQL语句进行数据的加载和查询。

Hive支持多种数据源的导入，包括本地文件、HDFS 文件和其他数据库。

通过Hive提供的CREATE TABLE和LOAD DATA语句，我可以方便地将数据导入Hive表格，并进行查询和分析。

在实训过程中，我还学习了Hive的数据操作和转换。

Hive支持类似于SQL的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等操作，同时还提供了丰富的内置函数和转换工具，可以对数据进行清洗、过滤和转换。

这些功能对于数据分析和处理非常有用。

此外，我还学习了Hive的查询优化和性能调优技巧。

Hive使用了基于统计信息的查询优化器，可以根据表格的数据分布和索引信息选择
合适的查询计划。

通过了解和使用Hive的查询优化和性能调优技巧，我可以提高查询的效率和性能。

综上所述，通过这次Hive实训，我不仅学到了Hive的基本概念和使用方法，还了解了Hive的架构和工作原理。

我相信这些知识和技能对于我今后在大规模数据分析和处理方面的工作将会非常有帮助。

hive 的用法

hive 的用法摘要：1.Hive 简介2.Hive 的基本用法3.Hive 的高级用法4.Hive 的应用场景5.总结正文：1.Hive 简介Hive 是基于Hadoop 的数据仓库工具，可以用来处理和分析大规模的结构化数据。

它允许用户使用类似于SQL 的查询语言（称为HiveQL 或QL）来查询、汇总和分析存储在Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 上的数据。

Hive 的本质是一个数据仓库，可以将数据抽象成表，并通过SQL 查询进行操作。

2.Hive 的基本用法（1）连接Hive要使用Hive，首先需要连接到Hive。

可以通过命令行或IDE（如IntelliJ IDEA 或Eclipse）连接到Hive。

（2）创建表在Hive 中，表是由一组行组成，每行包含一组列。

可以使用CREATE TABLE 语句创建表，并指定表的列和数据类型。

（3）插入数据可以使用INSERT INTO 语句将数据插入到表中。

（4）查询数据可以使用SELECT 语句查询表中的数据。

（5）更新数据可以使用UPDATE 语句更新表中的数据。

（6）删除数据可以使用DELETE 语句删除表中的数据。

3.Hive 的高级用法（1）分区Hive 支持根据某一列或一组列对表进行分区，以提高查询效率。

（2）分桶Hive 支持根据某一列或一组列对表进行分桶，以提高数据处理的并发度。

（3）索引Hive 支持创建索引以加速查询速度。

4.Hive 的应用场景Hive 主要应用于大数据处理领域，如数据仓库建设、数据分析、报表生成等。

5.总结Hive 是一个功能强大的数据仓库工具，它允许用户通过类似于SQL 的查询语言（HiveQL 或QL）来查询、汇总和分析存储在Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 上的数据。

Hive时间日期处理总结

Hive时间⽇期处理总结最近⽤hive⽐较多，虽然效率低，但是由于都是T+1的业务模式。

所以也就不要求太多了，够⽤就⾏。

其中⽤的吧⽐较多就是时间了，由于⼤数据中很多字段都不是标准的时间类型字段，所以期间涉及了很多的时间⽇期字段的处理，这⾥做⼀个汇总。

⼀遍以后查询使⽤。

也⽅便⼤家学习。

下⾯列举⼏个⽤的⽐较多的情况进⾏说明：获得当前⽇期的⼏种⽤法：1.先来⼀个⽐较⽼的，select unix_timestamp() ;结果如下：2.通过提⽰可知该⽤法已经被放弃了建议采⽤current_timestamp来替代。

查结果如下：3.如果当前时间为int类型则需要转义⼀下⽐如使⽤from_unixtime（）SELECT from_unixtime(unix_timestamp());--2018-02-27 14:51:014.获取当前⽇期CURRENT_DATE。

代码如下：SELECT CURRENT_DATE；--2018-02-27有关⽇期的函数：1.对⽐⽇期函数，经常⽤于⽇期之间⽐较⼤⼩，或者计算差值，⽇期加减。

⽇期差值：datadiff(结束⽇期，开始⽇期)，返回结束⽇期减去开始⽇期的天数。

⽇期加减：date_add（时间，增加天数），返回值为时间天+增加天的⽇期；date_sub（时间，减少天数），返回⽇期减少天后的⽇期。

执⾏情况如图所⽰：注意如果想知道相差多少个⼩时⼜怎么去求那？我们其实稍加改造即可。

hour函数可以获得时间字段的⼩时数和datediff来获取两个⽇期相差的天数。

然后利⽤天数*24+hour的差值即为所求，⽐如我们求2018-02-27 10:00:00 与 2018-02-25 12:00:00相差多少？　实例代码如下：select (hour('2018-02-27 10:00:00')-hour('2018-02-25 12:00:00')+(datediff('2018-02-27 10:00:00','2018-02-25 12:00:00'))*24) as hour_subValue--46 补充⼀个：返回当前时间下再增加num_months个⽉的⽇期 add_months(string start_date, int num_months)2.上⾯介绍了hour函数，那么我们也会需要其他的时间提取，不多说直接看代码，年⽉⽇时分秒：select year('2018-02-27 10:00:00'),month('2018-02-27 10:00:00'),day('2018-02-27 10:00:00'),hour('2018-02-27 10:00:00'),minute('2018-02-27 10:00:00'),second('2018-02-27 10:00:00'),weekofyear('2018-02-27 10:00:00');--2018 2 27 10 0 0 9 补充：quarter，返回当前本年度第⼏个季度。

大数据实训总结

大数据实训总结大数据实训总结大数据实训是指在大数据技术领域进行的一系列实践活动，旨在培养学生的大数据分析能力和实践经验。

在本次大数据实训中，我们通过实际的案例和项目，学习了大数据的基本原理和技术应用，提升了自己的数据分析和解决问题的能力。

在实训过程中，我收获了很多宝贵的经验和教训，以下是我对本次实训的总结。

首先，在本次实训中，我学习了大数据的基本原理和技术知识。

通过老师的讲解和案例的实践，我了解了大数据的定义、特点，以及数据处理的流程。

我熟悉了Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用方法，学会了使用Hive、Pig等工具进行数据分析和查询。

同时，我还学习了数据清洗、数据挖掘和机器学习等相关技术，这为日后从事数据分析工作打下了坚实基础。

其次，在实训过程中，我锻炼了自己的问题解决能力。

在大数据实践中，经常会遇到各种技术和数据问题，需要通过自己的努力和思考来解决。

在遇到问题时，我学会了分析问题的根本原因，通过查找相关资料和请教他人来寻找解决方法。

通过实际操作和不断的尝试，我逐渐提高了自己的问题解决能力，能够独立思考和解决大部分的技术和数据问题。

另外，在团队合作方面，本次实训也给我提供了很好的机会。

在实训过程中，我们需要根据实际需求进行数据分析和处理，这时就需要进行团队合作。

我们分工合作，每个人负责一部分工作，然后将结果整合在一起。

在这个过程中，我学会了与他人进行有效的沟通和协调，学会了团队合作的重要性和技巧。

通过与他人的合作，我取得了更好的实训结果，也提高了自己的团队合作能力。

最后，通过本次实训，我对大数据领域有了更深入的了解。

我发现大数据技术在现实中的应用非常广泛，涉及到金融、电商、医疗等各个行业。

通过学习大数据技术，我相信我将来能够在工作中更好地应对和解决各种数据问题，提高自己的数据分析能力，为企业的决策和发展提供有力的支持。

总之，本次大数据实训给我提供了一个很好的学习平台，让我系统地学习和实践了大数据技术。

hive应用场景

hive应用场景
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL 语句进行数据查询和分析。

以下是Hive的应用场景：
1. 大数据分析：Hive是一个用于大数据分析的强大工具。

它允许用户使用SQL语句来分析和查询大数据集，从而提取有用的信息和洞察力。

2. 数据仓库：Hive允许用户将数据存储在一个数据仓库中，使其更容易存储、管理和查询。

这对于需要处理大量数据的企业来说尤其有用。

3. 日志分析：Hive可以用于分析和查询日志文件，例如网络服务器的访问日志或应用程序的日志。

它可以帮助用户找到异常或问题，并进行错误排除。

4. 商业智能：Hive可以集成到商业智能工具中，例如Tableau
或QlikView。

这使得用户可以使用这些工具进行数据可视化和报告。

5. 数据挖掘：Hive可以用于数据挖掘，例如发现隐藏的关系或模式。

它可以帮助用户更好地理解和分析数据。

总之，Hive是一个非常强大的工具，可用于数据分析、数据仓库、日志分析、商业智能和数据挖掘等多个领域。

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大数据实训报告总结

大数据实训报告总结本次大数据实训课程的学习内容非常丰富，通过老师的讲解和实际操作，我对大数据技术有了更深入的理解和掌握。

在这次实训中，我主要学习了Hadoop、Spark、Hive等大数据处理工具和技术，同时也进行了相关实际案例的操作和分析。

首先，我学习了Hadoop的基本架构和原理，了解了HDFS分布式文件系统的特点和MapReduce计算模型的运行机制。

通过实际操作，我成功搭建了Hadoop集群，并进行了一些简单的数据处理和分析，对Hadoop的使用有了初步的认识和了解。

其次，我学习了Spark的基本概念和使用方法，了解了RDD的概念和Spark的运行原理。

在实际操作中，我使用Spark进行了数据处理和分析，掌握了Spark SQL和DataFrame的使用方法，对Spark的并行计算和内存计算有了更深入的了解。

另外，我还学习了Hive的基本用法和原理，了解了HiveQL的语法和Hive表的创建和管理。

在实际操作中，我使用Hive进行了数据的查询和分析，掌握了Hive的数据导入导出和动态分区等高级用法，对Hive的数据仓库和数据分析有了更深入的认识。

在本次实训中，我还学习了大数据的数据可视化和数据挖掘技术，了解了数据可视化工具和数据挖掘算法的基本原理和使用方法。

通过实际案例的操作和分析，我对大数据的数据分析和挖掘有了更深入的理解，对数据可视化的应用也有了更多的实践经验。

总的来说，通过本次大数据实训课程的学习，我对大数据技术有了更深入的理解和掌握，对Hadoop、Spark、Hive等大数据处理工具和技术有了更多的实际操作经验，对大数据的数据分析和挖掘有了更深入的认识。

我相信这些知识和经验对我的未来工作和学习都会有很大的帮助，我会继续努力学习，不断提升自己的大数据技术能力。

hive数据仓库实训心得

hive数据仓库实训心得
Hive数据仓库实训是一个让人受益匪浅的经验,以下是我对实训的心得体会:
1. 熟悉Hive操作:在实训中,我们学习了Hive的基本操作,包括读取、写入、查询等。

通过这个过程,我们掌握了Hive的一些基本概念和语法,比如CREATE TABLE、INSERT、SELECT、FROM、WHERE等。

2. 设计数据仓库架构:在实训中,我们还学习了如何设计数据仓库架构。

这包括选择数据源、ETL流程、数据仓库建模等。

通过这个过程,我们了解了如何将数据从不同的数据源中整合到一起,并对数据模型进行了设计。

3. 使用Hive分析工具:在实训中,我们使用了Hive分析工具来进行操作。

这包括使用Hive语法进行查询、筛选、排序等操作,以及使用Hive函数进行计算。

通过这个过程,我们掌握了如何使用Hive 来解决实际问题。

4. 学习SQL:在实训中,我们还学习了SQL语言。

SQL是关系型数据库的编程语言,而Hive是一种查询语言。

学习SQL可以帮助我们更好地理解数据,并使用Hive进行更复杂的查询。

5. 团队协作:在实训中,我们是一个小组进行合作。

我们共同完成了数据仓库的设计和Hive分析工具的使用。

通过这个过程,我们学会了如何协作、如何沟通、如何解决分歧等。

Hive数据仓库实训让我们掌握了Hive的基本操作、数据仓库建模、SQL语言等技能。

同时也让我们深入了解了数据仓库的应用场景
和团队协作的重要性。

这是一个非常实用的实训,让我们收获颇丰。

hive中的正则表达式

hive中的正则表达式摘要：1.正则表达式的基本概念2.Hive中的正则表达式应用场景3.Hive正则表达式语法4.Hive正则表达式示例5.总结正文：正则表达式是一种强大的文本处理工具，它通过一系列特殊的字符和元字符来描述字符串的匹配模式。

Hive作为大数据处理领域的重要工具，也支持正则表达式的使用。

本文将详细介绍Hive中的正则表达式及其应用。

1.正则表达式的基本概念正则表达式（Regular Expression，简称：Regex）是一种用于描述字符串模式的字符集。

它通过一些特殊的字符和元字符来表示字符串的匹配模式，例如：字符集、字符类、量词、分组、选择等。

正则表达式广泛应用于文本处理、数据分析等领域。

2.Hive中的正则表达式应用场景在Hive中，正则表达式主要用于处理和匹配字符串数据。

以下是一些常见的应用场景：- 数据清洗：通过正则表达式匹配和替换，可以对数据进行预处理，如去除空格、转换数据类型等。

- 数据提取：从大量文本数据中提取特定格式的信息，如电话号码、邮件地址等。

- 数据验证：在数据入库时，通过正则表达式进行数据验证，确保数据的正确性。

3.Hive正则表达式语法Hive正则表达式的语法与Java中的正则表达式语法基本一致。

以下是一些常用的语法元素：- 字符集：用于匹配某一类字符，如：[a-z] 匹配小写字母。

- 字符类：用于匹配某一类字符集中的任意一个字符，如：[:alnum:] 匹配任意数字和字母。

- 量词：用于指定字符或字符类出现的次数，如：d{3} 匹配三位数字。

- 分组：用于将正则表达式的一部分组合起来，以便进行特定操作，如：(.*) 匹配任意字符（非换行符）组成的字符串。

- 选择：用于根据不同的匹配条件选择不同的匹配结果，如：(?i) 忽略大小写匹配。

4.Hive正则表达式示例以下是一些Hive正则表达式的示例：- 匹配所有数字：`d+`- 匹配所有字母：`[a-zA-Z]+`- 匹配所有小写字母：`[a-z]+`- 匹配所有大写字母：`[A-Z]+`- 匹配所有单词：`[a-zA-Z]+`- 匹配所有非单词字符：`[^a-zA-Z]+`- 匹配所有空白字符：`s+`- 匹配所有非空白字符：`[^ tf]+`5.总结Hive中的正则表达式是处理字符串数据的重要工具，可以广泛应用于数据清洗、数据提取、数据验证等场景。

Hive日期时间函数总结

Hive⽇期时间函数总结这期来讲⼀下Hive⽇期和时间函数，因为在⼀些业务的分析当中，经常要接触到⼀些和时间有关的分析，例如最近⼏个⽉，某项指标的变化情况，那么⽇期和时间函数还是需要掌握的。

下⾯这个我是按照2021-05-27⽇期来做的例⼦：-- 当前⽇期：select current_date();结果：2021-05-27-- 当前时间：select current_timestamp();结果：2021-05-27 15:54:56.052 PRCselect from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:dd:ss');结果：2021-05-27 16:27:30--当前时间戳：select unix_timestamp();结果：1622102134--时间戳转⽇期：select from_unixtime(1622102134,'yyyy-MM-dd HH:dd:ss');结果：2021-05-27 15:27:34-- 昨天⽇期：select date_sub(from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd'),1);结果：2021-05-26-- 明天⽇期：select date_add(from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd'),1);结果：2021-05-28-- 前两天⽇期：select regexp_replace(to_date(date_sub(from_unixtime(unix_timestamp()),2)),'-','')结果：2021-05-25--两个⽇期之间差值（差值为天数）:select datediff('2021-05-28','2021-05-26');结果：2--字符串转时间：select to_date('2021-05-01 11:00:12');结果：2021-05-01--转换⽇期格式：select date_format(current_date(),'yyyyMMdd');结果：20210527--utc时间转换：select from_utc_timestamp(current_timestamp(),'PRC');结果：2021-05-28 00:52:07.000--获取秒：select second('2021-05-27 16:52:07');结果：7--获取分：select minute('2021-05-27 16:52:07');结果：52--获取时：select hour('2021-05-27 16:52:07');结果：16--获取天：select day('2021-05-27 16:52:07');结果：27--获取周：select weekofyear('2021-05-27 16:52:07');结果：21--获取⽉：select month('2021-05-27 16:52:07');结果：5--获取年⽉：select substr(regexp_replace(to_date(from_unixtime(unix_timestamp())),'-',''),1,6);结果：202105--获取季度：select quarter('2021-05-27 16:52:07');结果：2--获取年：select year('2021-05-27 16:52:07');结果：2021--两个⽇期相差多少⼩时：select (unix_timestamp('2021-05-27 12:24:12') - unix_timestamp('2021-05-23 08:01:55'))/3600结果：100.37--上周第⼀天：select date_add(next_day(current_timestamp(),'MO'),-7);结果：2021-05-24--上⽉第⼀天：select trunc(add_months(current_timestamp(),-1),'MM');结果：2021-04-01--上⽉第⼀天：select concat(substr(add_months(from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd'),-1),1,7),'-01');结果：2021-04-01--上⽉最后⼀天：select date_sub(trunc(current_timestamp(),'MM'),1);结果：2021-04-30--当⽉第⼀天：select trunc(current_timestamp(),'MM')；结果：2021-05-01--当⽉第⼀天：select date_sub(current_date,dayofmonth(current_timestamp())-1);结果：2021-05-01--当⽉最后⼀天：select last_day(current_timestamp());结果：2021-05-31--当⽉第⼏天：select dayofmonth(current_timestamp());结果：27--当年第⼀天：select trunc(current_timestamp(),'yy');结果：2021-01-01--下周第⼀天：select next_day(current_timestamp(),'MO');结果：2021-05-31--下⽉第⼀天：select add_months(current_timestamp(),1)结果：2021-06-01--下⽉最后⼀天：select last_day(add_months(current_timestamp(),1));结果：2021-06-30--上季度第⼀天：select add_months(concat(year(CURRENT_DATE),'-',substr(concat('0',floor((month(CURRENT_DATE)+2)/3)*3+1),-2),'-01'),-6);结果：2021-01-01--本季度第⼀天：select add_months(concat(year(CURRENT_DATE),'-',substr(concat('0',floor((month(CURRENT_DATE)+2)/3)*3+1),-2),'-01'),-3);结果：2021-04-01select to_date(concat(year(current_timestamp()),'-',lpad(ceil(month(current_timestamp())/3)*3-2,2,0),'-01'));结果：2021-04-01--本季度最后⼀天：select last_day(to_date(concat(year(current_timestamp()),'-',lpad(ceil(month(current_timestamp())/3)*3,2,0),'-01')));结果：2021-06-30--字符拼接：select concat('2019','05','11');结果：20190511--字符截取：select substr('2019-05-01',0,7);结果：2019-05--英⽂⽇期转换：select from_unixtime((unix_timestamp('201509','yyyyMM')),'MMM-YY');Sep-15总结：unix_timestamp能够算出时间戳，unix时间戳是从1970年1⽉1⽇（UTC/GMT的午夜）开始所经过的秒数，不考虑闰秒。

大数据个人工作总结

大数据个人工作总结在过去一年，我在大数据领域有了一定的工作经验，我对此进行了总结和反思，以便于对自己的工作进行改进和提高。

首先，在过去一年中，我深入学习了大数据处理技术和工具，包括Hadoop、Spark、Hive等，通过实际项目的实践，我熟练掌握了它们的使用方法，对于大数据的处理流程有了更加清晰的认识。

同时，我也不断关注并学习了新的大数据技术和趋势，以便于保持自己的技术竞争力。

其次，我在实际项目中不断提高了自己的数据分析能力，通过对大量的数据进行清洗、分析和挖掘，我成功地帮助团队发现了一些有价值的信息和趋势，这些分析成果在一定程度上为公司的决策提供了支持和参考。

我也和团队成员一起合作，共同解决了一些难题，增强了团队的凝聚力和合作能力。

此外，我也在工作中意识到了自己的不足和需要改进的地方。

比如在项目管理上，我有时候可能会因为不够细心而导致一些细节出现错误，这需要我更加注重细节。

在沟通与协调能力上，我也意识到自己需要提高，以便于更好地与团队成员合作，更好地沟通和交流。

综上所述，我在大数据领域的工作总结是：我在过去一年中不断学习和提高自己的技术，充分发挥自己的数据分析能力，同时也不断地总结和反思工作中的不足，以便于进一步提高自己的工作水平和技术能力。

希望在未来的工作中，我能够更好地发挥自己的优势，不断学习和提高，为公司的发展做出更大的贡献。

在过去一年里，我在大数据领域的工作中取得了一定的进步和成就。

通过对大量数据的处理和分析，我逐渐提高了自己的数据分析能力。

我不仅可以熟练运用Hadoop、Spark等大数据处理工具，还能够灵活运用数据挖掘技术和统计分析方法，从海量数据中提炼出有价值的信息，为公司提供决策支持。

在实际项目中，我主导了一些数据分析项目，并取得了一些成功的成果。

例如，我们针对用户行为数据进行了深入分析，为产品和运营团队提供了一些建设性的建议，从而改进了产品的用户体验和运营策略。

另外，我们也通过对市场数据进行分析，为公司的市场营销活动提供了数据支持，提高了营销效果和投资回报。