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数据库开发工具有哪些?
1、CBuilder/Delphi 都是基于VCL库的可视化开发工具。在组件技术的支持、数据库支持、系统底层开发支持、网络开发支持、面向对象特性等各方面都有相当不错的表现。
2、SQL开发工具包括以下几种：NineData：一款免费的云原生数据库SQL开发产品，支持在线查询和管理数据，并具有AI协作、智能SQL、完整的语法高亮、自动补全、对象类型识别等功能。
3、Navicat：是一款功能强大的数据库管理和开发工具，支持多种数据库类型，提供了直观的用户界面以及丰富的功能，如数据可视化、数据同步和备份等。
4、分析五种数据库开发工具的相同点：能够连接到数据库并执行查询，通常使用图形化用户界面（GUI）来方便用户执行操作，支持 SQL 语言。
自定义UDF函数,从hive保存到mongodb
自定义函数、实现UDTF一进多出功能，我们主要关心的是要继承什么类，实现什么方法。
function my_lower as com.example.hive.udf.Lower；上面主要描述了实现一个udf的过程，首先自然是实现一个UDF函数，然后编译为jar并加入到hive的classpath中，最后创建一个临时变量名字让hive中调用。转载，仅供参考。
Hive UDF函数，功能是将从Hive数据仓库查询出来的字符串进行大小写转换。Hive在GenericUDFBridge的initialize（ObjectInspector[] arguments）中通过argumentTypeInfos获得UDF对应的evaluate方法。
新建一个java项目，新建lib项目。将hive集群下面的lib文件夹下面的所有jar（除开php，py）拷贝到lib下面。将jar添加到依赖管理。新建udf类。将项目打成。
通过java实现一个UDF—在linux下如何将该UDF打包成一个jar—在hive中如何引入这个jar—以及在此基础上定义函数。相信读者读完本文，一定可以自己实际定义任何所需的UDF。
大数据核心技术有哪些
1、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。
3、大数据基础阶段 大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
4、大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。
5、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。
大数据技术核心内容有哪些?
1、大数据的核心在于处理和分析大量分布式数据，以提取价值信息、支持决策和推动创新。大数据技术涉及数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面。
2、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。
3、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
