hive SerDe的简介 https://www.jianshu.com/p/afee9acba686 问题 数据文件为文本文件,每一行为固定格式,每一列的长度都是定长或是有限制范围,考虑采用hive提供的RegexSerDe来实现记录解析,使用后发现hive查询出的数据中文字段乱码 解决过程 serialization.encoding=GBK Hadoop中文件默认utf8编码,hive序列化操作时,默认按照utf8来解析,所以肯定会乱码,从网上查了下,解决方案是建表是指定serde的"s…

DRF中的序列化器详细应用   视图的功能:说白了就是接收前端请求,进行数据处理 (这里的处理包括:如果前端是GET请求,则构造查询集,将结果返回,这个过程为序列化:如果前端是POST请求,假如要对数据库进行改动,则需要拿到前端发来的数据,进行校验,将数据写入数据库,这个过程称为反序列化) 最原始的视图可以实现这样的逻辑处理,但是针对不同的请求,需要在类视图中定义多个方法实现各自的处理,这样是可以解决问题,但是存在一个缺陷,那就是每个函数中一般的逻辑都差不多:读请求,从数据库拿数据,写东西到数据…

<kafka权威指南> Customer.java public class Customer { private int customId; private String customerName; public Customer(int customId, String customerName) { this.customId = customId; this.customerName = customerName; } public int getCustomId() { return…

Hive的自定义的函数的步骤: 1°.自定义UDF extends org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2°.需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 3°.把程序打包放到目标机器上去 4°.进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar jar路径 5°.创建临时函数:hive> create temporary function 自定义名称 AS '自定义UDF的全类名' 6°.执行HQL语句: 7°.销毁临时函数:hive&…

在此之前定义一个序列化工具:     views中的的代码 from rest_framework.viewsets import ModelViewSet from .models import BookInfo from .serializers import BookInfoSerializers class BookInfoViewSet(ModelViewSet): queryset = BookInfo.objects.all() # 取序列化模型 serializer_class…

1. 引言 拦截器(Interceptor)实现对每一个请求处理前后进行相关的业务处理,类似于Servlet的Filter. 我们可以让普通的Bean实现HandlerIntercpetor接口或继承HandlerInterceptorAdapter类来实现自定义拦截器. 通过重写WebMvcConfigurerAdapter的addIntercetors方法来注册一个计算每一次请求的处理时间的拦截器. 2. 自定义拦截器的实现 2.1 定义拦截器 新建LogInterceptor类,并继承Ha…

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能…

标签: hadoophivealtertable 2014-11-19 10:45 4219人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: hadoop(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. SerDe SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称,目的是用于序列化和反序列化.序列化的格式包括: 分隔符(tab.逗号.CTRL-A) Thrift 协议 反序列化(内存内): Java Integer/String/ArrayList/HashMap Hado…

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明.使用Python开发(如果使用Java开发,请看这里). 开发环境: python:2.7.5 hive:2.3.0 hadoop:2.8.1 一.map与reduce脚本 map脚本(mapper.py) #!/usr/bin/python import sys import re while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not…

函数如何使用: hive> desc concat_test;OKa       intb       string hive> select * from concat_test;OK1       good2       other1       nice1       hello hive> select a,concat(b,',') from concat_test group by a; OK1       good,nice,hello2       other 函数实现:…