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案例如下：
表B
表A 关联 表B
select
a.id as a_id
,a.name as a_name
,b.id as b_id
,b.name as b_name
from
表A a
left join
表B b
on a.id = b.id
and a.name = b.name结果
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-528583.html
结论：关联键 NULL = NULL时，不进行关联，即两表关联失败文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-528583.html
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数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW），是一个用于存储、分析、报告的数据系统。 数据仓库的目的是构建面相分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库本身并不“产生”任何数据，其数据来源不同外部系统； 同时数据仓库
1、hive是一套操作数据仓库的应用工具，通过这个工具可实现mapreduce的功能 2、hive的语言是hql[hive query language] 3、官网hive.apache.org 下载hive软件包地址 Welcome! - The Apache Software Foundation https://archive.apache.org/ 4、hive在管理数据时分为元数据和真数据，其中元数据要保存在数据库中
需要安装部署完成的Hadoop的环境如果不会搭建的可以参考： 卸载Centos7自带的mariadb mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64是使用 rpm -qa|grep mariadb 查询出来的名称 安装mysql 安装mysql时可能会出现的问题 1、依赖检测失败 问题很明显了就是依赖的问题,下载他说的依赖就好了 安装hive 上传并且
数据仓库（data warehouse）：是一个用于存储，分析，报告的数据系统 目的：是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持 特点： 数据仓库本身不产生任何数据，其数据来源于不同外部系统 数据仓库也不需要消费任何的书，其结果开放给各个外部应用使用
一、 填空题 1．数据仓库的目的是构建面向 分析 的集成化数据环境。 2．Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具。 3．数据仓库分为3层，即 源数据层 、 数据应用层 和数据仓库层。 4．数据仓库层可以细分为 明细层
目录 一、数据分析 1、数据仓库 1.1、数仓专注分析 1.2、数仓主要特征 1.3、数据仓库主流开发语言--SQL 2、Apache Hive 2.1、为什么使用Hive？ 2.2、Hive和Hadoop关系 2.3、Hive架构图、各组件功能 2.4、Hive安装部署 2.4.1、Hive概念介绍 2.4.2、安装前准备 数据仓库 （英语：Data Warehous
目录 编辑 一、Hive 概述 1.1 Hive产生的原因 1.2 Hive是什么？ 1.3 Hive 特点 1.4 Hive生态链关系 二、Hive架构 2.1 架构图 2.2 架构组件说明 2.2.1 Interface 2.2.1.1 CLI 2.2.1.2 JDBC/ODBC 2.2.1.3 WebUI 2.2.2 MetaData 2.2.3 MetaStore 2.2.4 Hiveserver2 2.2.5 Driver 2.2.5.1 解释器 2.2.5.2 编译器 2.2.5.3 优化器 2.2.5.4 执行
查了很多资料发现网上很多文章都是转发和抄袭，有些问题。这里分享一个自己项目中使用的行转列例子，供大家参考。代码如下： 如果是在SparkSQL或Presto平台，或者阿里云的MaxCompute平台，还可使用如下方式：
1.按照下面语句顺序依次输入，安装mysql $sudo apt-get install mysql-server $sudo apt-get install mysql-client $sudo apt-get install libmysqlclient-dev 2.连接MySQL数据库 （1）进入mysql $sudo mysql -u root –p （2）使用mysql use mysql; （3）修改mysql用户密
