转载 https://www.jianshu.com/p/849db358ec61…

昨天面对某客户域做表关联的时候发现了. 有两张相同内容的主表.但是表的设计结构并不相同: (每个领域都有主表,每次往这个领域(库)添加新表的时候一般都会join 主表,从而有唯一的主键id) 这两个表提供了这个领域的主键(id). 在这个 +------------+------------+----------+--+| col_name | data_type | comment |+------------+------------+----------+--+| id | int | |…

hive数据仓库建设 1.设计原生日志表 原生日志表用来存放上报的原始日志,数据经过清洗加工后会进入到各个日志表中. 1.1 创建数据库 #创建数据库 $hive>create database umeng_big11 ; 1.2 创建原生日志表 原生表使用分区表设计,分区字段为ym/d/hm,hive使用动态分区表,分区采用非严格模式,即所有分区都可以是动态分区.hive命令行终端打开显式表头设置: #临时设置,只在当前回话有效 $hive>set hive.cli.print.header…

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的…

@ 目录 概述 定义 本质 特点 Hive与Hadoop关系 Hive与关系型数据库区别 优缺点 其他说明 架构 组成部分 数据模型(Hive数据组织形式) Metastore(元数据) Compiler(编译器) Optimizer(优化器) 安装 内嵌模式 本地 MetaStore 远程 MetaStore hiveserver2 metastore 概述 定义 Hive 官网 https://hive.apache.org/ Hive 官网Wiki文档 https://cwiki.apac…

一.Hive介绍 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单SQL查询功能,SQL语句转换为MapReduce任务进行运行. 优点是可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.缺点是Hive不适合在大规模数据集上实现低延迟快速的查询. 二.安装Hive 环境:Docker(17.04.0-ce).镜像Ubuntu(16.04.3).JDK(1.8.0_144).…

1. hive是什么? Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: 1.       hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储: 2.       hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序: 3.       hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度: 4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能. 2. hive和Hadoop关系 Hive利用HDF…

Author: kwu 高速查询hive数据仓库中的条数.在查询hive表的条数,通常使用count(*).可是数据量大的时候,mr跑count(*)往往须要几分钟的时间. 1.传统方式获得总条数例如以下: select count(*) from ods.tracklog; 执行时间为91.208s 2.与关系库一样hive表也能够通过查询元数据来得到总条数: select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_ID,p.PART_ID,p.PART_NAME,a.PARAM_VAL…

在工作中我们经常使用的数据库,数据库一般存放的我们系统中常用的数据,一般为百万级别.如果数据量庞大,达到千万级.亿级又需要对他们进行关联运算,该怎么办呢? 前面我们已经介绍了HDFS和MapReduce了,它俩结合起来能够进行各种运算,可是MapReduce的学习成本太高了,如果有一种工具可以直接使用sql将hdfs中的数据查出来,并自动编写mapreduce进行运算,这就需要使用到我们的hive数据仓库. Hive基本概念 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结…

学习内容:数据导入,要求将CSV格式或者EXCEL格式的文件导入到HIVE数据仓库中: ①hive建表:test1 create table test1 (InvoiceNo String, StockCode String, Description String, Quantity String, InvoiceDate String, UnitPrice String, CustomerID String, Country String) ROW format delimited field…

数据仓库:数据仓库全面接收源系统数据,ETL进程对数据进行规范化.验证.清洗,并最终装载进入数据集市,通过数据集市支持系统进行数据查询.分析,整个数据仓库包含四大层次. 1.数据仓库的四个操作       ETL(extractiontransformation loading)负责将分散的.异构数据源中的数据抽取到临时中间层后进行清洗.转换.集成,最后加载到数据仓库或数据集市中.ETL 是实施数据仓库的核心和灵魂,ETL规则的设计和实施约占整个数据仓库搭建工作量的 60%-80%.     …

Hive 是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的数据仓库架构,同时依赖于MapReduce.适用于大数据集的批处理,而不适用于低延迟快速查询. Hive将用户的HiveQL语句转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上,监控执行过程,最后返回结果给用户.由于Hive的元数据(Hive仓库本身的数据信息)需要不断更新.修改.读取,而由于Hadoop存在较高的延时以及作业调度的开销,因此将Hive元数据存在关系型数据库Mysql.derby中.…

Hive建表: CREATE TABLE records (year STRING,temperature INT, quality INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; 每行三列数据通过tab分隔,数据如果是以tab分隔的可被hive直接识别. 查看表结构信息: desc records; 加载数据: LOAD DATA LOCAL INPATH'/home/data/sample.txt' OVERWRITE INTO TA…

Hive定位:ETL(数据仓库)工具 将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的工具,如像:kettle 有关Hive数据导入导出mysql的问题请查看<如何利用sqoop将hive数据导入导出数据到mysql> DML 批量插入/批量导入LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partco…

Joins: Inner  joins: hive> SELECT * FROM sales; Joe 2 Hank 4 Ali 0 Eve 3 Hank 2 hive> SELECT * FROM things; 2 Tie 4 Coat 3 Hat 1 Scarf 两个表Inner joins: hive> SELECT sales.*, things.* > FROM sales JOIN things ON (sales.id =things.id); Joe 2 2 Ti…

分区和桶:   分区:可以提高查询的效率,只扫描固定范围数据,不用全部扫描 CREATE TABLE logs (ts BIGINT, lineSTRING) PARTITIONED BY (dt STRING, country STRING); 通过关键字PARTITIONED BY 定义分区表 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/data/file1' INTO TABLE logs PARTITION (dt='2001-01-01',country='GB');…

层次说明: 每一级中函数都是为而且只为  上(高)一层  的文件服务的 最底层: AmemoMySql   基础数据库函数:AmemoConfig  数据库信息配置文件  再高一层: 一个文件对应一个数据库,针对此数据库的基本数据库操作函数, AmemoAppMySql 再高一层: 模块类,一个文件对应一个模块,对应相关的几张数据表.AmemoUserHttp  再高一层(最高层):以数据表为基础,一个文件只操作(操作的意思是 对数据表进行 插入 删除 修改,对其他的表进行选择操作不算操作此表)…

1. 原因:hive版本过高.我用的是3.1.1最高版本,所以报此错.…

1.在线安装mysql服务 #下载安装mysql yum install mysql mysql-server mysql-devel #启动mysql服务 cd /etc/ init.d/mysqld start #mysql连接并登录 mysql #修改登录mysql用户名及密码 USE mysql; UPDATE user SET Password=PASSWORD('password') WHERE user='root'; #设置允许远程登录 GRANT ALL PRIVILEGES…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机…

一.什么是 Apache Hive? Apache Hive 是一个基于 Hadoop Haused 构建的开源数据仓库系统,我们使用它来查询和分析存储在 Hadoop 文件中的大型数据集.此外,通过使用 Hive,我们可以在 Hadoop 中处理结构化和半结构化数据. 换句话说,Hive 是一个数据仓库基础设施,便于查询和管理驻留在分布式存储系统中的大型数据集.它提供了一种类 SQL 的查询语言 HiveQL(Hive Query Language)查询数据的方法. 此外,编译器在内部将 Hi…

首先我们得明白什么是数据仓库?   数据仓库,英文名称为Data warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support).它出于分析性报告和决策支持目的而创建. 数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因. 数据仓库的主要特征:数据仓库是 面向主题的(Subject-Oriented ). 集成的(In…

数据仓库与hive hive--数据仓库建模工具之一 一.数据库.数据仓库 1.1 数据库 关系数据库本质上是一个二元关系,说的简单一些,就是一个二维表格,对普通人来说,最简单的理解就是一个Excel表格.这种数据库类型,具有结构化程度高,独立性强,冗余度低等等优点,一下子就促进了计算机的发展. 1.2操作型数据库和分析型数据库 随着关系数据库理论的提出,诞生了一系列经典的RDBMS(关系数据库),如Oracle,MySQL,SQL Server等.这些RDBMS被成功推向市场,并为社会信息化的…

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrate).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策. (1) 面向主题:指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织. (2)集成:指对原有分散的数据库数据经过系统加工, 整理得到的消除源数据中的不一致性. (3)相对稳定:指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载.刷新. (4)反映历史变化:指通过这些信息,对…

本文源码:GitHub || GitEE 一.Hive基础简介 1.基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取.转化.加载,是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件,Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,使用成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门的MapReduce应用程序.…

Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口.那么,hive是什么呢? Hive简介 简单的说:hive是基于hadoop的数据仓库.…

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上…

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之Hive环境搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据仓库(理论性知识大多摘自百度百科) 1>.什么是数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 2>.数据仓库的特点 第一:数…

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开…