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一、前言
二、Hive事务背景知识
hive事务实现原理文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-656931.html
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目录 一、前言 二、使用场景介绍 2.1 使用场景1 2.2 使用场景2 三、多行转多列 3.1 case when 函数 语法一 语法二 操作演示 3.2 多行转多列操作演示 四、多行转单列 4.1 concat函数 语法 4.2 concat_ws函数 语法 4.3 collect_list函数 语法 4.4 collect_set函数 语法 4.5 多行转多列操作演示 五、多
目录 一、前言 二、hive 运算符分类 三、hive 运算符操作演示 3.1 数据准备
目录 一、前言 二、Hive select 完整语法树 三、Hive select 操作演示 3.1 数据准备
目录 一、hive中的视图 二、hive视图语法与操作 2.1 数据准备 2.2 创建视图
目录 一、hive 内部表简介 1.1 查看内部表信息 二、hive 外部表简介
目录 一、分区概念产生背景 二、分区表特点 三、分区表类型 3.1 单分区 3.2 多分区
在升级到Hive 3之前，需要把在事务表上Major Compaction。主要是为了合并掉增量文件。更准确地说，自上次Major Compaction以来在其上执行过任何更新/删除/合并语句的任何分区都必须进行另一次Major Compaction。在 Hive 升级到 Hive 3 之前，此分区上不会再发生更新/删除/合并。 ACID 代表
环境：hive 3.1.0 执行引擎：hive on tez 什么是hive ACID？ hive官网对于ACID的介绍： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions 中文文档关于ACID的介绍： https://www.docs4dev.com/docs/zh/apache-hive/3.1.1/reference/Hive_Transactions.html 其实和传统数据库中所说的ACID有异曲同工之妙： 原子性
1 Hive事务背景知识 Hive本身从设计之初时，就是不支持事务的，因为Hive的核心目标是将已经存在的结构化数据文件映射成为表，然后提供基于表的SQL分析处理，是一款面向分析的工具。 并且Hive映射的数据通常存储于HDFS上，而HDFS是不支持随机修改文件数据的。 这个定位就意
