JDBC连接hive和impala驱动问题
最近在试用JAVA去访问hive,impala服务发现一个奇怪的问题，不管hive，还是impala，jdbc的驱动，都是jdbc:hive2开头，而且依赖都是<。
Hive SQL常用命令总结，大数据开发学习者请按需收藏
四、HQL和SQL的异同1、HQL和SQL常见不同，selectdistinct 后必须指定字段名join 条件仅支持等值关联且不支持or条件子查询不能在select中使用;HQL中没有UNION，可使用distinct+ union all 实现 UNION;HQL以分号分隔，
走近大数据之Hive入门与进阶
概述Hive的体系结构Hive的安装Hive的管理Hive的数据类型Hive的数据模型Hive数据的导入Hive的数据查询Hive的内置函数Hive的表连接Hive的子查询Hive的客户端操作Hive的自定义函数
Flink1.10集成Hive快速入门
Hive 是大数据领域最早出现的 SQL 引擎，发展至今有着丰富的功能和广泛的用户基础。之后出现的 SQL 引擎，如 Spark SQL、Impala 等，都在一定程度上提供了与 Hive 集成的功能，从而方便用户使用现有的数据仓库、进行作业迁移等。Flink从1.
Hive数据类型和文件格式
和大多数数据库相比，Hive具有一个独特的功能，就是对数据在文件中的编码方式具有相当大的灵活性。Hive将这些方面的控制权交给用户，以便更加容易的使用各种各样的工具来管理和处理数据。
hive安装、配置mysql元数据及启动脚本
hive安装# 下载wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz# 解压tar -xvf apache-hive-3.1.
好程序员大数据培训分享Hive基础知识讲解
今天好程序员大数据培训老师给大家技术介绍一下关于Hive的一些基础知识，首先Hive作为数据仓库，起源于Facebook，工作原理大致可以解释为:对用户输入的HQL语句进行解释，编译，优化并执行生成查询计划，并转化为MapReduce任务进而执行:解释器——编译器——优化器——执行器。
0基础就可以上手的Spark脚本开发-for Java
前言最近由于工作需要，要分析大几百G的Nginx日志数据。之前也有过类似的需求，但那个时候数据量不多。一次只有几百兆，或者几个G。因为数据都在Hive里面，当时的做法是：把数据从Hive导到MySQL，然后写代码查询MySQL并处理。
