java连接MySQL的驱动包，用于Hive环境搭建

第一章 Hive基本概念 第二章 Hive的安装 第三章 Hive数据类型 第四章 DDL数据定义 第五章 DML数据操作 第六章 查询 第七章 函数 第八章 压缩和存储 第九章 企业级调优 第十章 常见错误及解决方案

数据开发过程中利用以下脚本工具，可以大大提高开发效率、帮助解决很多常见的开发问题，可以根据实际情况稍加更改使用

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通过指定目录进行多线程执行合并小文件程序，由于hdfs小文件过多，可用于自定义合并orc小文件。

TPCDS Hive基准测试流程完整总结；

大数据相关安装包（hadoop，hive，flume，mysql，kafka，spark，sqoop，azkaban等安装包）

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由于大数据里面涉及到非关系型数据库如hive、kudu、hbase等的数据迁移，目前涉及到的迁移工具都没有支持hive数据库的事务表的迁移，如果hive库里面存在大量的事务表的时候，目前的工具都是不支持的，例如华为的CDM，阿里研发的datax，hadoop的distcp都是不支持大数据事务表的迁移。但是目前很多公司随着数据量的增涨和上云的趋势，出现了喝多公司迁移大数据平台上云的需求，如果进行上云就要涉及到数据的迁移和各个不同平台数据版本的适配等问题。 下面为从自建的数据中心迁移hadoop到华为云上适配大数据平台MRS的一次项目迁移，此项目涉及到hive、kudu、hbase 的数据迁移，数据总量达到了15T,此文档是耗时5月时间和时间的检验，通过脚本编辑批量迁移完成大数据迁移上云的最终目标，里面涉及具体的迁移方案、解决方案、迁移流程、迁移脚本

包含hive集群学习过程中的所有数据库数据