1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个…

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这…

mysql原来还能这么导出数据,涨知识了. 方式1: select ....(sql语句) INTO OUTFILE   '/var/lib/mysql/msg_data.csv ' (导出的文件位置)  ---需要开通 file 权限,否则报错 方式2:mysql -utest -p  --default-character-set=utf8(编码 可选)  -e  "SELECT....(sql语句)"  open_jiangsu(数据库名称) > test.txt (导出的…

在这里提供2中方式: 建议:可以使用方式二,就不使用方式一. 方式一: 在linux下支持,window下不支持. 进入到mysql的bin目录,或者已经给mysql配置了环境变量就不用进入bin目录. 原理: 通过mysql工具的-e参数,可以执行select.update.delete.insert语句. 通过mysql  -u用户名 –p密码  数据库 –esql语句  > 文件路径/文件名 利用linux的>写入操作,将mysql通过-e参数执行的语句结果输出到文件中去. 通过mysq…

版本 elasticsearch==5.5.0 python==3.7 说明 用python查询es上存储的状态数据,将查询到的数据用pandas处理成excel code # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/7/22 10:41 # @Author : Skyell Wang # @FileName: es_data_get.py from elasticsearch import Elasticsearch import pandas as pd i…

1.phoenix安装 ------------------ 1.安装phoenix a)下载apache-phoenix-4.10.0-HBase-1.2-bin.tar.gz   下载网址:https://phoenix.apache.org/download.html b)tar 解压压缩包 c)复制xxx-server.jar到hbase的lib目录,并且分发 ,删除以前的phoenixjar包. d)重启hbase 2.使用phoenix的命令行程序 $>/apps/phoenix-4…

Oracle11g 数据导入到oracle10g 中:1.在oracle11g 服务器命令行中用expdp 导出数据expdp ts/ts@orcl directory=expdp_dir dumpfile=tianshan.dmp logfile=tianshan.log version=10.2.0.1.0 (schemas=ccense) 2.在oracle10g 服务器DOS 命令行中用IMPDP 导入数据:把oracle11g 的备份文件放到oracl10g 服务器的impdp_dir…

这两个月经常使用postgresql,总结一些经常使用的语句: --创建表 CREATE TABLE customers ( customerid SERIAL primary key , companyname character varying, contactname character varying, phone character varying, country character varying ) --修改字段 ALTER TABLE ticket_report_group_t…

其中flxuser为用户名,flxuser为密码,file值为导入到数据库中的备份文件. oracle10g和oracle11g导入导出数据的命令方式大有不同: oracle10g导入数据: imp flxuser/flxuser file=test.dmp log=test_20140507.log full=y oracle10g导出数据: Exp flxuser/flxuser owner =flxuser buffer=102400000 file=test.dmp Log=test_2…

如果数据有20几万以上的时候,下面的方法很实用 导出数据 1.into outfile select * from table into outfile 'C:/a.sql'; 2.mysqldump,按条件导出 mysqldump -uroot -p1234 dbname a –where "tag='88′"> c:\a.sql 导入数据 1.source(批模式) show databases; use table; source C:/a.sql; source命令导入多…

一.MySQL扩展具体的实现方式 随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量. 关于数据库的扩展主要包括:业务拆分.主从复制.读写分离.数据库分库与分表等.这篇文章主要讲述数据库分库与分表 (1)业务拆分 在 大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二 一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分. 业务起步初始,为了加快应用上线和快速迭代,很多应用都采用集中式的架构.随着业务系统的扩大,系统变得越来越复杂,越来越难以维护,开发效率变得越…

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,…

1. 学科最受欢迎老师解法补充 day21中该案例的解法四还有一个问题,就是当各个老师受欢迎度是一样的时候,其排序规则就处理不了,以下是对其优化的解法 实现方式五 FavoriteTeacher5 package com._51doit.spark04 import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD import scala.collection.muta…

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系…

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex…

文章目录 一.Linux入门概述 1.1 概述 1.2 下载地址 1.3 Linux特点 1.4 Linux和Windows区别 二.VM安装相关 2.1 安装VMWare虚拟机 2.2 安装CentOS 2.3 安装VMTools工具 2.4 虚拟机屏幕保护设置 2.5 IVT虚拟化支持 三.Linux目录结构 3.1 概览 3.2 树状目录结构 四.VI/VIM编辑器 4.1 概述 4.2 测试数据准备 4.3 一般模式 4.4 编辑模式 4.5 指令模式 五.系统管理操作 5.1 查看网络…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

这几年的大数据热潮带动了一激活了一大批hadoop学习爱好者.有自学hadoop的,有报名培训班学习的.所有接触过hadoop的人都知道,单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境.修改配置文件测试等过程.对于我们这些入门级新手来说简直每个都是坑.国内的发行版hadoop那么多,似乎都没有来填这样的坑?不知道是没法解决,还是没有想到? 安装运行环境这样的坑,那些做国产大数据底层开发的,如果不能解决这个问题的话,我觉得不是一个合格的大数据底层开发机构.不过比较幸运的是,三月的时候申请拿到了一个D…

hadoop生态系统 zookeeper负责协调 hbase必须依赖zookeeper flume 日志工具 sqoop 负责 hdfs dbms 数据转换 数据到关系型数据库转换 大数据学习群119599574 hbase简介 hadoop database 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩.实时读写的分布式数据库 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce 来处理Hbase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式系统服务 主要用来存储非结…

变量的定义 val a: Int = 1 var b = 2 方法和函数 区别:函数可以作为参数传递给方法 方法: def test(arg: Int): Int=>Int ={ 方法体 } val fun = (test _: Int =>(Int=>Int))=>函数体 逻辑执行语句 val a = if(条件){ 执行逻辑 返回值 }else{ 执行逻辑 } while(条件){ 执行逻辑 } val arr = Array(1,2,3,4,5) for(i <- 0…

1. Hbase基础 1.1 hbase数据库介绍 1.简介 hbase是bigtable的开源java版本.是建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写nosql的数据库系统. 它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作). 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据. Hbase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) Hb…

Hadoop编程实战——Mapreduce基本功能实现 此篇博客承接上一篇总结的HDFS编程实战,将会详细地对mapreduce的各种数据分析功能进行一个整理,由于实际工作中并不会过多地涉及原理,因此,掌握好mapreduce框架将会有助于了解sql语句在大数据场景下的底层实现原理,从而能够帮助开发人员优化sql语句,提高查询速度,废话不多说,现在正式开始吧! 1. Mapreduce入门——word count实现 一个基本的mapreduce程序一般要写三个类,Mapper类,Reducer…

大数据学习之BigData常用算法和数据结构 1.Bloom Filter     由一个很长的二进制向量和一系列hash函数组成     优点:可以减少IO操作,省空间     缺点:不支持删除,有误判     如果要支持删除操作: 改成计数布隆过滤器 2.SkipList(跳表)     核心思路: 由多层组成,每层都是一个有序链表,最底层包含所有元素,元素数逐层递减.每个节点包含两个指针,一个->,一个向下. 并行编程情况下可以用锁或者CAS操作.     CAS:     compare…

文章目录 大数据概论 一.大数据概念 二.大数据的特点 三.大数据能干啥? 四.大数据发展前景 五.企业数据部的业务流程分析 六.企业数据部的一般组织结构 Hadoop(入门) 一 从Hadoop框架讨论大数据生态 1.1 Hadoop是什么 1.2 Hadoop发展历史 1.3 Hadoop三大发行版本 1.4 Hadoop的优势 1.5 Hadoop组成 1.5.1 HDFS架构概述 1.5.2 YARN架构概述 1.5.3 MapReduce架构概述 1.6 大数据技术生态体系 1.7 推…

一.存储引擎 1.含义 存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建.查询.更新和删除数据.不同的存储引擎提供不同的存储机制.索引技巧.锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能.现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎.MySQL的核心就是存储引擎. 2.常用存储引擎 (1)InnoDB(MySQL5.1版本之后的版本默认的是InnoDB):优势在于提供了良好的事务处理,崩溃修复能力和并发控制,缺点是读写效率较差,占用数据空间较大.…

HBase读写流程 在网上找了一张图,这个画的比较简单,就拿这个图来说吧. 写流程 1.当Client发起一个Put请求时,首先访问Zookeeper获取hbase:meta表. 2.从hbase:meta表查询即将写入数据的Region位置. 3.Client向目标RegionServer发出写命令,同时写WAL(WAL叫预写日志,类似binlog,先写入内存,HLog每秒一次刷入磁盘)和MemStore. 4.MemStore默认满128M时,溢写入HDFS,生成StoreFile文件. 5…

从这一篇起,开始介绍HBase相关知识.还是一样,大数据的学习,获取官网知识很重要.官网看这里Apache HBase HBase简介 Apache HBase is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. Use Apache HBase when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal…

前面提到了Hive的知识点非常零散,我不知道该怎么把这些知识点分类,跟SQL关系没那么大的就放在这一篇吧. Hive Serde 参考Hive Serde Serde是啥 Serde是序列化和反序列化的简称.为啥这么说?序列化是Serializer,反序列化是Deserializer,各取前几个字母一拼就成了.Hive里的序列化和反序列化干嘛用的?简单的说,就是在HDFS文件和表数据之间做转换. Hive使用Serde(还有文件格式化)来读写表记录. 读数据:HDFS文件->输入文件格式->键…

1. Redis Redis是目前一个非常优秀的key-value存储系统(内存的NoSQL数据库).和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set有序集合)和hash(哈希类型). 1.1 redis的安装(源码安装方式,官网供下载的redis,没有编译的,需要自己编译) (1)下载redis4的稳定版本 (2)上传redis-4.0.14.tar.gz到Linux服务器 (3)解压re…

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM…