Hive 特殊的数据类型 Array、Map、Struct
在Hive中，`Array`、`Map`和`Struct`是三种特殊的数据类型。`Array`用于存储相同类型的列表，如`select array(1, "1", 2, 3, 4, 5)`会产生一个整数数组。`Map`是键值对集合，键值类型需一致，如`select map(1, 2, 3, "4")`会产生一个整数到整数的映射。`Struct`表示结构体，有固定数量和类型的字段，如`select struct(1, 2, 3, 4)`创建一个无名结构体。这些类型支持嵌套使用，允许更复杂的结构数据存储。例如，可以创建一个包含用户结构体的数组来存储多用户信息
使用Vue+ ECharts进行动态图表展示
Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，可以轻松构建单页面应用程序(SPA)。ECharts是一个基于JavaScript的数据可视化库，可以通过简单的配置实现各种图表的展示和交互。
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念
ODS 全称是 Operational Data Store**，操作数据存储.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。
手把手教你解决 Hive 的数据倾斜
数据倾斜是 Hive 中影响任务执行效率的现象，表现为某些任务处理的数据量或耗时远超其他任务。根本原因是 Shuffle 后 Key 分布不均，导致部分 Reduce 负载过高。常见场景包括空值聚合、不可拆分大文件、数值膨胀、不同数据类型 Join、Count(distinct) 计算以及表 Join 操作。解决方法包括过滤空值、转换数据类型、调整聚合策略、使用 MapJoin 等。通过合理优化，如设置 `hive.groupby.skewindata` 和 `hive.map.aggr` 参数，可以有效缓解数据倾斜问题。