hive数字货币怎么样
『壹』 HIVE中 drop partition时值传null会怎么样
ALTER TABLE DROP PARTITION 用于删除table中某个PARTITION和其中的数据，主要是用于历史数据的删除。如果还想保留数据，就需要合并到另一个partition中。 删除该partition之后，如果再insert该partition范围内的值
『贰』 com2us也就是HIVE 无法注册ID
1.登陆Com2us官网（用电脑登）
点击右上角“登陆”→”免费注册会员“（貌似用手机不管怎么样都会卡死在注册页面）
2.登陆APP STORE下载Google的Chrome浏览器（注意：自带的浏览器或是我们天朝渣民比较爱用的UC浏览器和COM2US的游戏有冲突会导致登陆显示Hub账号或密码错误）
3.登陆APP STORE下载COM2US的游戏（例如：钓鱼发烧友）。如果你在下载浏览器之前下载了游戏，把游戏删了重新下。
4.进游戏，登陆，开搞！
『叁』 hadoop hive系统怎么样换行
你是说hadoop还是hive？hadoop的话用java编程，里边取前100行，hive的话在语句后边加上 limit 100，跟mysql差不多。
『肆』 讲到hive showromm大家觉得怎么样
你看看就知道了，很不错，，！
『伍』 挖矿软件哪个最好用啊求推荐
哈鱼矿工啊，Windows可一键挖矿，而且还没有抽水。同时，他们也有APP，可以随时监控你的机器。
Linux系统也可以挖矿，两步设置，就可以挖矿。
Linux系统两步搞定挖矿
打开网站，输入手机号，选择你要使用多少CPU来挖矿，默认为使用50%的CPU进行挖矿，点击生成你的专属命令并复制
就是这么操作简单。
『陆』 hive not in 通过什么实现
目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含一个字段,uid。
in查询
如果要查询当天登陆的注册用户，需要用in查询，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表按天分区，字段是dt，那么查询2013年1月1号当天登陆的注册用户，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查询
如果要查询当天登陆的老用户(这里假设非当天注册用户就是老用户)，需要用not in查询，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表按天分区，字段是dt，那么查询2013年1月1号当天登陆的老用户，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优化
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由
于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异，因此，传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用。关于
hive 的优化与原理、应用的文章，前面也陆陆续续的介绍了一些，但大多都偏向理论层面，本文就介绍一个实例，从实例中一步步加深对 hive
调优的认识与意识。
1、需求
需求我做了简化，很简单，两张表做个 join，求指定城市，每天的 pv，用传统的 RDBMS SQL 写出来就这样的：
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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;
怎么样？根据 SQL 看懂需求没问题吧？
2、非等值 join 问题
然后把这条 SQL 贴到 hive 中去执行，然后你会发现报错了：
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FAILED: SemanticException [Error 10019]: Line 5:32 OR not supported in JOIN currently 'cname'
这是因为 hive 受限于 MapRece 算法模型，只支持 equi-joins（等值 join），要实现上述的非等值 join，你可以采用笛卡儿积（ full Cartesian proct ）来实现：
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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;
然后再拿着这条语句执行下。
3、优化：rece side join VS Cartesian proct
如果你真的把这条语句放到 Hive 上执行，然后恰好你有张表还非常大，那么恭喜你。。。集群管理员估计会找你的麻烦了。。。
友情提示：笛卡儿积这种语句在 Hive 下慎用，大数据场景下的 m * n 映射结果你懂的。。。对此，Hive 特意提供了一个环境变量：hive.mapred.mode=strict; 防止笛卡儿积的执行：
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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
从 2 中的观察得知我们在 on 后面跟 join
条件，走的是 rece side join，如果你在 where 后跟则是走 Cartesian proct，但是这里单条 sql
又没法实现 rece side join，还有没有其它办法呢？
4、改写非等值 join：union all
既然不允许非等值 join，那我们换一下思路，多个子查询 union all，然后汇总：
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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、优化：map side join
上述语句走的是 rece side join，从我们的需求及业务得知，tmpdb.city 是一张字典表，数据量很小，因此我们可以试试把上述的语句改写成 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、优化无极限：开启 parallel 和 控制 rece 个数
上述语句执行时，你可以看到执行计划和状态信息，以及结合你的 union all 语句可知，三个 union 语句之间没有依赖关系，其实是可以并行执行的：
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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
...
我们在 SQL 前加上如下环境变量选项：
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set mapred.rece.tasks=60;
set hive.exec.parallel=true;
让执行计划中的 Stage-11、Stage-12、Stage-13 并行执行，并控制好 rece task 个数。
完整的语句如下：
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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
最后的优化效果是：2 中的语句三个小时没出结果。。。5 比 4 快 8 倍左右，6 比 5 快 2 倍左右，最终 10min 出结果。
『柒』 com2us也就是HIVE，无法注册ID怎么办
1、首先第一步就是要登陆Com2us官网（用电脑登）。然后就是要点击右上角“登陆”→”免费注册会员“（貌似用手机不管怎么样都会卡死在注册页面）。
一、定义不同：
1.虚拟货币：
虚拟货币为指非真实的货币。
2.数字货币：
数字货币为电子货币形式的替代货币。数字金币和密码货币都属于数字货币（DIGICCY）。
3.加密货币：
加密货币为一种使用密码学原理来确保交易安全及控制交易单位创造的交易媒介。
4.代币（通证）：
一种形状及尺寸类似货币，但限制使用范围、不具通货效力的物品，其通证则为代币英文Token的谐音。
二、特点不同：
1.虚拟货币：
虚拟货币不是一般等价物，而是价值相对性的表现形式，或者说是表现符号；也可以说，虚拟货币是个性化货币。在另一种说法中，也可称为信息货币。
2.数字货币：
是一种不受管制的、数字化的货币，通常由开发者发行和管理，被特定虚拟社区的成员所接受和使用。
3.加密货币：
加密货币基于去中心化的共识机制 ，与依赖中心化监管体系的银行金融系统相对。
4.代币（通证）：
通常需要以金钱换取，用在商店、游乐场、大众运输工具等地方，做为凭证以使用服务、换取物品等。
(8)hive数字货币怎么样扩展阅读
现阶段数字货币更像一种投资产品，因为缺乏强有力的担保机构维护其价格的稳定，其作为价值尺度的作用还未显现，无法充当支付手段。数字货币作为投资产品，其发展离不开交易平台、运营公司和投资。
数字货币是一把双刃剑，一方面，其所依托的区块链技术实现了去中心化，可以用于数字货币以外的其他领域，这也是比特币受到热捧的原因之一；另一方面，如果数字货币被作为一种货币受到公众的广泛使用，则会对货币政策有效性、金融基础设施、金融市场、金融稳定等方面产生巨大影响。
『玖』 全球有哪些企业公开持有数字货币
全球29家知名公司持有超过300亿美金的数字资产
最近出现了一种新趋势，因为许多知名公司决定利用比特币（BTC）进行储备，而不是持有传统持有的资产。在Microstrategy购买了价值2.5亿美元的BTC之后，这一趋势开始逐渐流行起来。不久之后，该公司继续购买了更多的比特币。经过几次购买，Microstrategy已将其持有量增加到70,470 BTC或供应量的.336％。收购Microstrategy之后，Square Inc.等企业就开始了收购。和Ruffer投资公司加入了比特币的购买趋势。
根据门户网站bitcointreasuries.org的数据，很多公司持有超过110万个比特币或价值超过300亿美元的加密资产。在十亿美元的Microstrategy公司在八月份购买了价值2.5亿美元的比特币之后，知名公司持有的大量比特币储备开始膨胀。现在有29家公司持有加密货币代替股票和现金等传统储备。
到目前为止，在网站bitcointreasuries.org上总共列出了29家公司，该网站将所有公司划分为三个不同的部分。公开交易，私人和类似ETF的持有人。
共有15家公开交易的公司，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区块链，Cypherpunk Holdings Inc.，Bigg Digital Assets Inc.，Argo Blockchain和Frmo Corp.这15家公开交易的公司的总市值约为100,003 BTC，持有比特币资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。在所有四家公司的储备中，私人公司的总市值比上市公司多317,383 BTC。
bitcointreasuries.org列表的底部有九个类似于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的比特币ETP。
其中包括加拿大餐馆连锁店Tahini's和加拿大图形软件公司Snappa。Tahini的餐饮连锁店透露，该公司将其所有现金储备都换成了BTC，而Snappa则表示，该公司将40％的现金储备用于比特币交易。加拿大上市公司Mogo也刚刚宣布将其储备的1.5％投资于比特币，并计划明年购买更多。当Tahini决定告诉其财务顾问之后，他将立即购买比特币时，他建议使用黄金。餐馆老板说，贵金属黄金已经成为可靠的避风港。
该公司在推特上写道： “我们看着我们的财务顾问，并告诉他，由于比特币，黄金将变成骗局。” 塔希尼补充说：“他笑了，居高临下地回到了6000年的论点上。”
『拾』 怎样学习大数据
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。