hive數字貨幣怎麼樣
『壹』 HIVE中 drop partition時值傳null會怎麼樣
ALTER TABLE DROP PARTITION 用於刪除table中某個PARTITION和其中的數據，主要是用於歷史數據的刪除。如果還想保留數據，就需要合並到另一個partition中。 刪除該partition之後，如果再insert該partition范圍內的值
『貳』 com2us也就是HIVE 無法注冊ID
1.登陸Com2us官網（用電腦登）
點擊右上角「登陸」→」免費注冊會員「（貌似用手機不管怎麼樣都會卡死在注冊頁面）
2.登陸APP STORE下載Google的Chrome瀏覽器（注意：自帶的瀏覽器或是我們天朝渣民比較愛用的UC瀏覽器和COM2US的游戲有沖突會導致登陸顯示Hub賬號或密碼錯誤）
3.登陸APP STORE下載COM2US的游戲（例如：釣魚發燒友）。如果你在下載瀏覽器之前下載了游戲，把游戲刪了重新下。
4.進游戲，登陸，開搞！
『叄』 hadoop hive系統怎麼樣換行
你是說hadoop還是hive？hadoop的話用java編程，里邊取前100行，hive的話在語句後邊加上 limit 100，跟mysql差不多。
『肆』 講到hive showromm大家覺得怎麼樣
你看看就知道了，很不錯，，！
『伍』 挖礦軟體哪個最好用啊求推薦
哈魚礦工啊，Windows可一鍵挖礦，而且還沒有抽水。同時，他們也有APP，可以隨時監控你的機器。
Linux系統也可以挖礦，兩步設置，就可以挖礦。
Linux系統兩步搞定挖礦
打開網站，輸入手機號，選擇你要使用多少CPU來挖礦，默認為使用50%的CPU進行挖礦，點擊生成你的專屬命令並復制
就是這么操作簡單。
『陸』 hive not in 通過什麼實現
目前hive不支持 in或not in 中包含查詢子句的語法，所以只能通過left join實現。
假設有一個登陸表login(當天登陸記錄,只有一個uid),和一個用戶注冊表regusers(當天注冊用戶，欄位只有一個uid)，這兩個表都包含一個欄位,uid。
in查詢
如果要查詢當天登陸的注冊用戶，需要用in查詢，hive sql如下:
select login.uid from login left outer join regusers on login.uid=regusers.uid where regusers.uid is not null
如果login表和regusers表按天分區，欄位是dt，那麼查詢2013年1月1號當天登陸的注冊用戶，hive sql如下:
select login.uid from login day_login left outer join
(select uid from regusers where dt='20130101') day_regusers
on day_login.uid=day_regusers.uid where day_login.dt='20130101' and day_regusers.uid is not null
not in查詢
如果要查詢當天登陸的老用戶(這里假設非當天注冊用戶就是老用戶)，需要用not in查詢，hive sql如下:
select login.uid from login left outer join regusers on login.uid=regusers.uid where regusers.uid is null;
如果login表和regusers表按天分區，欄位是dt，那麼查詢2013年1月1號當天登陸的老用戶，hive sql如下:
select login.uid from login day_login left outer join
(select uid from regusers where dt='20130101') day_regusers
on day_login.uid=day_regusers.uid where day_login.dt='20130101' and day_regusers.uid is null;
Hive join優化
========================================================
由
於 hive 與傳統關系型資料庫面對的業務場景及底層技術架構都有著很大差異，因此，傳統資料庫領域的一些技能放到 Hive 中可能已不再適用。關於
hive 的優化與原理、應用的文章，前面也陸陸續續的介紹了一些，但大多都偏向理論層面，本文就介紹一個實例，從實例中一步步加深對 hive
調優的認識與意識。
1、需求
需求我做了簡化，很簡單，兩張表做個 join，求指定城市，每天的 pv，用傳統的 RDBMS SQL 寫出來就這樣的：
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SELECT t.statdate,
c.cname,
count(t.cookieid)
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON (t.area1= c.cname
OR t.area2 =c.cname
OR t.area3 = c.cname)
WHERE t.statdate>='20140818' and t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
GROUP BY t.statdate,
c.cname;
怎麼樣？根據 SQL 看懂需求沒問題吧？
2、非等值 join 問題
然後把這條 SQL 貼到 hive 中去執行，然後你會發現報錯了：
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FAILED: SemanticException [Error 10019]: Line 5:32 OR not supported in JOIN currently 'cname'
這是因為 hive 受限於 MapRece 演算法模型，只支持 equi-joins（等值 join），要實現上述的非等值 join，你可以採用笛卡兒積（ full Cartesian proct ）來實現：
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SELECT t.statdate,
c.cname,
count(t.cookieid)
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
AND (t.area1= c.cname
OR t.area2 =c.cname
OR t.area3 = c.cname)
GROUP BY t.statdate,
c.cname;
然後再拿著這條語句執行下。
3、優化：rece side join VS Cartesian proct
如果你真的把這條語句放到 Hive 上執行，然後恰好你有張表還非常大，那麼恭喜你。。。集群管理員估計會找你的麻煩了。。。
友情提示：笛卡兒積這種語句在 Hive 下慎用，大數據場景下的 m * n 映射結果你懂的。。。對此，Hive 特意提供了一個環境變數：hive.mapred.mode=strict; 防止笛卡兒積的執行：
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FAILED: SemanticException [Error 10052]: In strict mode, cartesian proct is not allowed. If you really want to perform the operation, set hive.mapred.mode=nonstrict
從 2 中的觀察得知我們在 on 後面跟 join
條件，走的是 rece side join，如果你在 where 後跟則是走 Cartesian proct，但是這里單條 sql
又沒法實現 rece side join，還有沒有其它辦法呢？
4、改寫非等值 join：union all
既然不允許非等值 join，那我們換一下思路，多個子查詢 union all，然後匯總：
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SELECT dt,
name,
count(cid)
FROM
(SELECT t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area1 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
UNION ALL SELECT t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area2 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
UNION ALL SELECT t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area3 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc') tmp_trackflow
GROUP BY dt,
name;
5、優化：map side join
上述語句走的是 rece side join，從我們的需求及業務得知，tmpdb.city 是一張字典表，數據量很小，因此我們可以試試把上述的語句改寫成 mapjoin：
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SELECT dt,
name,
count(cid)
FROM
(SELECT /*+ MAPJOIN(c) */ t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area1 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
UNION ALL SELECT /*+ MAPJOIN(c) */ t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area2 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
UNION ALL SELECT /*+ MAPJOIN(c) */ t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area3 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc') tmp_trackflow
GROUP BY dt,
name;
6、優化無極限：開啟 parallel 和 控制 rece 個數
上述語句執行時，你可以看到執行計劃和狀態信息，以及結合你的 union all 語句可知，三個 union 語句之間沒有依賴關系，其實是可以並行執行的：
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explain SQL...
...
STAGE DEPENDENCIES:
Stage-11 is a root stage
Stage-1 depends on stages: Stage-11
Stage-2 depends on stages: Stage-1
Stage-3 depends on stages: Stage-2, Stage-6, Stage-9
Stage-12 is a root stage
Stage-5 depends on stages: Stage-12
Stage-6 depends on stages: Stage-5
Stage-13 is a root stage
Stage-8 depends on stages: Stage-13
Stage-9 depends on stages: Stage-8
Stage-0 is a root stage
...
我們在 SQL 前加上如下環境變數選項：
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set mapred.rece.tasks=60;
set hive.exec.parallel=true;
讓執行計劃中的 Stage-11、Stage-12、Stage-13 並行執行，並控制好 rece task 個數。
完整的語句如下：
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hive -e "
SET mapred.rece.tasks=60;
SET hive.exec.parallel=TRUE;
SELECT dt,
name,
count(cid)
FROM
(SELECT /*+ MAPJOIN(c) */ t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area1 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
UNION ALL SELECT /*+ MAPJOIN(c) */ t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area2 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc'
UNION ALL SELECT /*+ MAPJOIN(c) */ t.statdate dt,
c.cname name,
t.cookieid cid
FROM tmpdb.city c
JOIN ecdata.ext_trackflow t ON t.area3 =c.cname
WHERE t.statdate>='20140818'
AND t.statdate<='20140824'
AND platform='pc') tmp_trackflow
GROUP BY dt,
name;
" > a1.txt
最後的優化效果是：2 中的語句三個小時沒出結果。。。5 比 4 快 8 倍左右，6 比 5 快 2 倍左右，最終 10min 出結果。
『柒』 com2us也就是HIVE，無法注冊ID怎麼辦
1、首先第一步就是要登陸Com2us官網（用電腦登）。然後就是要點擊右上角「登陸」→」免費注冊會員「（貌似用手機不管怎麼樣都會卡死在注冊頁面）。
一、定義不同：
1.虛擬貨幣：
虛擬貨幣為指非真實的貨幣。
2.數字貨幣：
數字貨幣為電子貨幣形式的替代貨幣。數字金幣和密碼貨幣都屬於數字貨幣（DIGICCY）。
3.加密貨幣：
加密貨幣為一種使用密碼學原理來確保交易安全及控制交易單位創造的交易媒介。
4.代幣（通證）：
一種形狀及尺寸類似貨幣，但限制使用范圍、不具通貨效力的物品，其通證則為代幣英文Token的諧音。
二、特點不同：
1.虛擬貨幣：
虛擬貨幣不是一般等價物，而是價值相對性的表現形式，或者說是表現符號；也可以說，虛擬貨幣是個性化貨幣。在另一種說法中，也可稱為信息貨幣。
2.數字貨幣：
是一種不受管制的、數字化的貨幣，通常由開發者發行和管理，被特定虛擬社區的成員所接受和使用。
3.加密貨幣：
加密貨幣基於去中心化的共識機制 ，與依賴中心化監管體系的銀行金融系統相對。
4.代幣（通證）：
通常需要以金錢換取，用在商店、游樂場、大眾運輸工具等地方，做為憑證以使用服務、換取物品等。
(8)hive數字貨幣怎麼樣擴展閱讀
現階段數字貨幣更像一種投資產品，因為缺乏強有力的擔保機構維護其價格的穩定，其作為價值尺度的作用還未顯現，無法充當支付手段。數字貨幣作為投資產品，其發展離不開交易平台、運營公司和投資。
數字貨幣是一把雙刃劍，一方面，其所依託的區塊鏈技術實現了去中心化，可以用於數字貨幣以外的其他領域，這也是比特幣受到熱捧的原因之一；另一方面，如果數字貨幣被作為一種貨幣受到公眾的廣泛使用，則會對貨幣政策有效性、金融基礎設施、金融市場、金融穩定等方面產生巨大影響。
『玖』 全球有哪些企業公開持有數字貨幣
全球29家知名公司持有超過300億美金的數字資產
最近出現了一種新趨勢，因為許多知名公司決定利用比特幣（BTC）進行儲備，而不是持有傳統持有的資產。在Microstrategy購買了價值2.5億美元的BTC之後，這一趨勢開始逐漸流行起來。不久之後，該公司繼續購買了更多的比特幣。經過幾次購買，Microstrategy已將其持有量增加到70,470 BTC或供應量的.336％。收購Microstrategy之後，Square Inc.等企業就開始了收購。和Ruffer投資公司加入了比特幣的購買趨勢。
根據門戶網站bitcointreasuries.org的數據，很多公司持有超過110萬個比特幣或價值超過300億美元的加密資產。在十億美元的Microstrategy公司在八月份購買了價值2.5億美元的比特幣之後，知名公司持有的大量比特幣儲備開始膨脹。現在有29家公司持有加密貨幣代替股票和現金等傳統儲備。
到目前為止，在網站bitcointreasuries.org上總共列出了29家公司，該網站將所有公司劃分為三個不同的部分。公開交易，私人和類似ETF的持有人。
共有15家公開交易的公司，包括Microstrategy Inc.，Galaxy Digital Holdings，Square Inc.，Hut 8 Mining Corp，Voyager Digital LTD，Riot Blockchain，Inc.，Bit Digital，Inc.，Coin Citadel Inc.，Advanced Bitcoin Technologies AG，Digitalx，Hive區塊鏈，Cypherpunk Holdings Inc.，Bigg Digital Assets Inc.，Argo Blockchain和Frmo Corp.這15家公開交易的公司的總市值約為100,003 BTC，持有比特幣資金的私人公司部分包括四家私人公司，包括Mtgox kk，Block.one，Tezos Foundation和Stone Ridge Holdings Group。在所有四家公司的儲備中，私人公司的總市值比上市公司多317,383 BTC。
bitcointreasuries.org列表的底部有九個類似於ETF的持有人，其基金包括Grayscale Bitcoin Trust，Coinshares，Ruffer Investment，3iq The Bitcoin Fund，Grayscale Digital Large Cap，Bitwise 10 Crypto Index Fund，WisdomTree Bitcoin，21shares AG ，以及ETC Group的比特幣ETP。
其中包括加拿大餐館連鎖店Tahini's和加拿大圖形軟體公司Snappa。Tahini的餐飲連鎖店透露，該公司將其所有現金儲備都換成了BTC，而Snappa則表示，該公司將40％的現金儲備用於比特幣交易。加拿大上市公司Mogo也剛剛宣布將其儲備的1.5％投資於比特幣，並計劃明年購買更多。當Tahini決定告訴其財務顧問之後，他將立即購買比特幣時，他建議使用黃金。餐館老闆說，貴金屬黃金已經成為可靠的避風港。
該公司在推特上寫道： 「我們看著我們的財務顧問，並告訴他，由於比特幣，黃金將變成騙局。」 塔希尼補充說：「他笑了，居高臨下地回到了6000年的論點上。」
『拾』 怎樣學習大數據
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。