hive，性能调优，全方面提升认知

HIVE3 深度剖析 – 技术点解读与应用对接方式建议

数据挖掘、数据统计、数据库应用甚至练习表格操作均可，CSV格式绿色环保，可转文本可转表格，易于操作，4.2w条数据，来源于生活，更便于统计，更容易发现数据规律（我自己只找过两三个指标）。 数据字段：顾客编号 大类编码 大类名称 中类编码 中类名称 小类编码 小类名称 销售日期 销售月份 商品编码 规格型号 商品类型 单位 销售数量 销售金额 商品单价 是否促销。 数据样例： 0 12 蔬果 1201 蔬菜 120109 其它蔬菜 20150101 201501 DW-1201090311 生鲜 个 8 4 2 否 实际数据四万余条，是整齐的，好看好用，Excel打开也能直接用。

centos 下hive连接mysql驱动 ，mysql-connector-java-8.0.26-1.el7.noarch. 使用方法： 1.下载本rpm文件后，上传至你的服务器（虚拟机） 2. rpm -ivh mysql-connector-java-8.0.26-1.el7.noarch进行安装 3.安装完成后会在 /usr/share/java下会有mysql-connector-java.jar 4.按你的实际需求，将此mysql-connector-java.jar文件复制到你需要的地方，一班是在大数据组件的conf目录，比如hive是/usr/software/hive312/lib/

cloudera-hive-cdh6.3.2源码包

hadoop技术总结.ppt。 可以作为技术学习、技术交流讲座，拿来即用。

Hive大数据开发的重要工具。Hive用于解决海量结构化日志的数据统计工具。 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。

基于阿里云搭建数据仓库（离线）

hive-jdbc-3.1.2-standalone适用于linux

适用于superset一文

数仓作品

解决文件与元数据类型不兼容的修改源码后并打包的hivejar包及部署脚本

使用hive，hadoop，spark，datax，python，scala修改添加的配置

超详细的sqlserver笔记总结（考试复习必备）

课程介绍 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，为大数据开发人员提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口，以及支持超大规模数据集的多维分析能力，在大数据领域有着广泛的应用，是大数据开发人员的必备技能之一。 本套视频教程版本升级为4.0，涵盖了Kylin新版的重大功能升级，并将构建引擎和查询引擎全部升级为Spark，将存储由HBase升级为HDFS下的Parquet存储，这三方面的升级大大提升了Kylin的Cube构建效率和查询效率。 教程详细讲解了Kylin 4.0的安装部署过程，与其他框架的版本兼容性也进行了充分调研，并基于真实数据案例进行了实操演示。除此之外，教程中增加了由Kylin官方推荐使用的MDX for Kylin。MDX for Kylin是基于Mondrian二次开发，使用Apache Kylin作为数据源的MDX查询引擎，可以集成多种数据分析工具，提供在大数据分析场景下更极致的体验。教程基于真实数据，提供了详尽的安装、配置和使用讲解。