大数据技术之Hive大数据技术之Hive大数据技术之Hive大数据技术之Hive大数据技术之Hive大数据技术之Hive

本教程特点：1.更适合零基础学员：·自Java语言起源始，循序渐进，知识点剖析细致且每章配备大量随堂练习，让你步步为营，学得透彻、练得明白·拒绝晦涩难懂的呆板教学，宋老师语言生动幽默，举例形象生动深入浅出，迅速让你把握问题本质，四两拨千斤2.课程内容推陈出新：·基于JDK11，将Java8、Java9、Java10、Java11新特性一网打尽·课程中，Eclipse和IDEA这两种企业一线开发环境都使用到了3.技术讲解更深入、更全面：·课程共30天，715个知识视频小节，涉及主流Java使用的方方面面，全而不冗余·全程内容涵盖数据结构、设计模式、JVM内存结构等深度技术·企业级笔试面试题目深入源码级讲解，拒绝死记硬背4.代码量更大、案例更丰富、更贴近实战：·Java语言基础阶段：12720行代码，Java语言高级阶段：11684行代码·课堂实战项目3套，课后实战项目2套·近百道企业面试真题精讲精练、极具实战性

什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
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表，并提供类SQL查询功能

如果系统语言不是utf-8的话，通过jdbc调用hive的数据时，中文会是乱码，通过修改jdbc包加上utf8标识后就好了，这个是改好了的包

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官网上的大数据全家桶下载比较慢，这里下载好了供大家使用。
包括hive，hadoop，jdk,mysql等安装包

该资源为远程连接hive客户端时，需要自定义用户名和密码的工具类，放在hive/lib目录下，有需自取

简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

配套专栏：https://blog.csdn.net/yellow_python/category_10582173.html

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。