1.Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇
2.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
3.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
4.beehive 源码阅读- go 语言的源码自动化机器
5.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇
Hive函数分为内置函数与自定义函数，内建函数包括字符、教程数值、源码日期与转换等类型。教程
自定义函数类似于传统商业数据库中的源码编译函数，如SQL Server中使用C#解决内建函数无法解决的教程宗亲网源码问题，Oracle中则使用Java编写的源码Jar扩展功能，Hive中的教程自定义函数同样依赖Jar，提供Java编写程序以处理内置函数无法达到的源码功能。
使用Java编写Hive自定义函数步骤包括：
1. 常看所有内置与自定义函数。教程
2. Java或Scala编写自定义函数。源码
3. 使用Eclipse或其他Java编辑工具生成JAR文件。教程
4. 将生成的源码JAR文件放置于HDFS中，Hive即可应用。教程
5. 使用Java编写简单的源码Hive自定义函数，步骤如下：
5.1 使用Eclipse建立Maven项目。
5.2 引入特定的Hive/Hadoop JAR。
5.3 从Hive源代码或Hadoop基类库中寻找所需库。
5.4 编写简单的大写转换函数。
5.5 导出Eclipse，导入Hive类路径。
5.6 定义Hive函数，需带上全路径，即类的包路径。
5.7 修改Java代码，再执行相关步骤。
通过以上步骤，成功使用Java编写一个供Hive调用的函数。
Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程
在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、web源码编译成页面Tez 0..2以及Iceberg 1.3的过程中，我们面对了诸多挑战，并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。以下为集成步骤的详细说明。
首先，确保Hadoop版本为3.3.5，这是Hive运行的前置需求。紧接着，安装Tez作为计算引擎。由于Tez 0..2的依赖版本为3.3.1，与当前的Hadoop版本不符，因此，我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前，下载官方发布的Tez源码（release-0..2），并解压以获取编译所需文件。编译过程中，注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5，同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径，并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz，避免不必要的编译耗时。完成后，将编译好的文件上传至HDFS，并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml，同步配置至所有节点后重启集群。
Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询和数据分析能力，新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3，紫云三线指标源码无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、配置环境变量及初始化元数据。下载最新的Hive 4.0.0-beta-1版本，解压并配置环境变量，删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量，并确保连接信息正确。初始化Hive元数据后，可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。
通过beeline命令进行连接，执行创建数据库和表的SQL语句，使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是，Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3，因此无需额外加载jar包，只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本，需下载Hive源码，修改依赖并编译特定包。
为了创建Iceberg分区表，使用熟悉的Hive命令语法，例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似，可在HMS中获取Iceberg分区详细信息，并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的交友 小程序 源码怎么找详细指导，确保了集成过程的顺利进行。
大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
我会不间断地更新维护，希望对正在寻找大数据工作的朋友们有所帮助。 第五章目录 第五章 Hive 5.1 Hive 运行原理（源码级） 1.1 reduce端join 在reduce端，对两个表的数据分别标记tag，发送数据。根据分区分组规则获取相同key的数据，再根据tag进行join操作，完成实际连接。 1.2 map端join 将小表复制到每个map task的内存中，仅扫描大表，对大表中key在小表中存在时进行join操作。使用DistributedCache.addCacheFile设置小表，通过标准IO获取数据。 1.3 semi join 先将参与join的表1的key复制到表3中，复制多份到各map task，过滤不在新表3的表2数据，最后进行reduce。 5.2 Hive 建表5.3.1 传统方式建表
定义数据类型，如：TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。 使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。5.3.2 CTAS查询建表
创建表时指定表名、存储格式、数据来源查询语句。 缺点：默认数据类型范围限制。5.3.3 Like建表
通过复制已有表的结构来创建新表。5.4 存储格式和压缩格式
选择ORC+bzip/gzip作为源存储，ORC+Snappy作为中间存储。 分区表单文件不大采用gzip压缩，短视频社交软件源码在哪桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。 设置压缩参数，如"orc.compress"="gzip"。5.5 内部表和外部表
外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。 内部表在创建时生成对应目录的文件夹，外部表以指定文件夹为数据源。 内部表删除时删除整个文件夹，外部表仅删除元数据。5.6 分区表和分桶表
分区表按分区字段拆分存储，避免全表查询，提高效率。 动态分区通过设置参数开启，根据字段值决定分区。 分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。5.7 行转列和列转行
行转列使用split、explode、laterview，列转行使用concat_ws、collect_list/set。5.8 Hive时间函数
from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。 时间戳支持转换和截断，标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。 month函数基于标准格式截断，识别时截取前7位。5.9 Hive 排名函数
row_number、dense_rank、rank。5. Hive 分析函数：Ntile
效果：排序并分桶。 ntile(3) over(partition by A order by B)效果，可用于取前%数据统计。5. Hive 拉链表更新
实现方式和优化策略。5. Hive 排序
order by、order by limit、sort by、sort by limit的原理和应用场景。5. Hive 调优
减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。5. Hive和Hbase区别
Hive和Hbase的区别，Hive面向分析、高延迟、结构化，Hbase面向编程、低延迟、非结构化。5. 其他
用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器
beehive源码深入解析：Go语言中的自动化机器设计
beehive的核心模块系统在包<p>bees</p>中体现其独特的解耦设计，这使得系统操作简便且易于扩展。只需要少量的学习，就能扩展自己的beehive功能。这里的"bee"代表Worker，执行具体任务，类似于采蜜的工蜂；而"hive"则是一个WorkerPool的工厂，通过简单配置（如一个token）即可创建针对特定任务的bee。
"chain"是连接事件和处理的关键，它将事件（如博客更新）与响应（如发送邮件）关联起来，通过事件通道（eventChan）触发并执行相应的action。WebBee的实现展示了如何在Run方法中接收事件并唤醒相应的bee，同时ServeHTTP函数负责http请求处理，暴露API供外部调用。
事件（Event）的处理通过<p>handleEvents</p>函数实现，它接收事件并将事件与对应的bee关联，进一步通过chains链接Event和Action，实现bee间的协作。Action的执行由<p>execAction</p>函数负责，可以处理预设选项或运行时传入的选项。
总的来说，beehive的自动化机器设计通过巧妙的解耦、事件驱动和灵活的链式处理，提供了一种高效且可扩展的编程模式。
Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。
在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。
以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）
3. 写入数据的机制原理
（本篇基于1..0源码整理而成）
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：
定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。
加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。
找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来，我们来看看关键的format.open()方法：
接下来就是消费数据，执行提交了
AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：
1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）
2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。
更多Flink内容参考：