欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 关于hive学习笔记系列 <hive学习笔记>系列保持了作者一贯的风格,即通过实战学习和了解: 作…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第三篇,要学习的是各种类型的表及其特点,主要内容如下:…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第四篇,要学习的是hive的分区表,简单来说hive的分…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第五篇,前文学习了分区表,很容易发现分区表的问题: 分区字段…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第六篇,前面的文章咱们对数据类型.表结构有了基本了解,接…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第七篇,前文熟悉了HiveQL的常用语句,接下来把常用的…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第九篇,前面学习的内置函数尽管已经很丰富,但未必能满足各种场…

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第十篇,前文实践过UDF的开发.部署.使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写: 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg.sum都是多进一出,这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregat…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第十一篇,截至目前,一进一出的UDF.多进一出的UDAF咱们都学习过了,最后还有一进多出的UDTF留在本篇了,这也是本篇的主要内容: 一进多出的UDTF,名为用户自定义表生成函数(User-Defined Table-Generating Funct…

紧接着<Hadoop入门学习笔记---part3>中的继续了解如何用java在程序中操作HDFS. 众所周知,对文件的操作无非是创建,查看,下载,删除.下面我们就开始应用java程序进行操作,前提是按照<Hadoop入门学习笔记---part2>中的已经在虚拟机中搭建好了Hadoop伪分布环境:并且确定现在linux操作系统中hadoop的几个进程已经完全启动了. 好了,废话不多说!实际的例子走起. 在myeclipse中新建一个java工程: 在项目工程中新建一个lib包用于存放…

2015年元旦,好好学习,天天向上.良好的开端是成功的一半,任何学习都不能中断,只有坚持才会出结果.继续学习Hadoop.冰冻三尺,非一日之寒! 经过Hadoop的伪分布集群环境的搭建,基本对Hadoop有了一个基础的了解.但是还是有一些理论性的东西需要重复理解,这样才能彻底的记住它们.个人认为重复是记忆之母.精简一下: NameNode:管理集群,并且记录DataNode文件信息: SecondaryNameNode:可以做冷备份,对一定范围内的数据作快照性备份: DataNode:存储数据:…

在<Hadoop入门学习笔记---part1>中感觉自己虽然总结的比较详细,但是始终感觉有点凌乱.不够系统化,不够简洁.经过自己的推敲和总结,现在在此处概括性的总结一下,认为在准备搭建hadoop环境时,需要在linux机器上做一些设置,在搭建Hadoop集群环境前,需要在本地机器上做以下设置: 修改ip地址: 关闭防火墙: Hostname的修改: Ssh自动登陆的设置(也即:免密码登录): **关于以上操作的详细命令可以查看上一篇博客<Hadoop入门学习笔记---part1>…

随着毕业设计的进行,大学四年正式进入尾声.任你玩四年的大学的最后一次作业最后在激烈的选题中尘埃落定.无论选择了怎样的选题,无论最后的结果是怎样的,对于大学里面的这最后一份作业,也希望自己能够尽心尽力,好好做.正是因为选题和hadoop有关,现在正式开始学习hadoop.将笔记整理于此,希望与志同道合的朋友共同交流. 作者:itRed 邮箱:it_red@sina.com 个人博客链接:http://www.cnblogs.com/itred 好了,废话不多说.进入正题!开始hadoop的学习.…

Week2 学习笔记 Hadoop核心组件 Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 安装hadoop环境 集群角色规划 服务器 运行角色 node1 namenode datanode resourcemanager nodemanager node2 secondarynamenode datanode nodemanager n…

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…

1.Hive是个什么玩意? 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(有规律的数据)文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 一句话暴力总结:通过写SQL语句的方式,代替原来的写MapReduce程序. 下边几点还需要留意一下: Hive处理的数据存储在HDFS : Hive分析数据底层的实现是MapReduce : 执行程序运行在Yarn上 : 这就相当于Hive是Hadoop的客户端,不是分布式的…

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1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite…

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 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制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map…

1.首先需要安装Hadoop和Hive 安装的时候参考 http://blog.csdn.net/jdplus/article/details/46493553 安装的版本是apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz,解压到/usr/local目录下 然后在/etc/profile文件中添加 export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 2.修改配置文件 在bin/hive-config.sh文件…

1. Load的使用 //在1.x版本中定义long数据类型会报错(用bigint代替) create table t_load_stu(name string,age bigint) row format delimited fields terminated by ','; 1.1本地在本地导入数据,本地数据不会删除(相当于复制) //overwrite覆盖表中所有的数据 load data local inpath 文件路径 [overwrite] into table 表名 eg:loa…

Hive中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格.”\t”.”\x001″).行分隔符 (”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile).由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中.而在数据库中,不同的…

1.什么是Hive 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制.Hive 定义了简单的类SQL查询语言,称为QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. Hive是SQL解析引擎,它将SQL…

Hive是如何解析SQL的呢,首先拿hive的建表语句来举例,比如下面的建表语句 create table test(id int,name string)row format delimited fields terminated by '\t'; 然后使用hive的show create table语句来查看创建的表结构,这是一张text表 CREATE TABLE `test`( `id` int, `name` string) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.h…

Hive安装配置及基本操作 1. Hive安装及配置 (1). 上传文件到Hadoop102节点,解压到/opt/moudle (2). 修改/opt/module/hive/conf目录下的hive-env.sh.template名称为hive-env.sh [simon@hadoop102 conf]$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh (3). 配置hive-env.sh文件 ​ (a). 配置HADOOP_HOME路径 : export HADOOP…

一.概述 1. Hive是Apache提供的基于Hadoop的数据仓库管理工具2. Hive提供了类SQL语言来操作Hadoop,底层会将SQL转化为MapReduce来执行,所以效率会比较低3. Hive适应于离线处理4. 要求安装Hive的节点要先安装Hadoop,解压完成之后,在启动Hive的时候自动去找环境变量中的HADOOP_HOME 二.数据仓库和数据库比较 数据库 数据仓库数据量 <=GB >=TB数据种类 单一 - 结构化 多样 - 结构化.半结构化.非结构化数据来源 相对单一…

目录 函数 一.系统自带函数 二.自定义函数 三.自定义UDF函数开发案例 压缩和存储 一.Hadoop源码编译支持Snappy压缩 1.资源准备 2.jar包安装 3.编译源码 二.Hadoop压缩配置 1.MR支持的压缩编码 2.压缩参数配置 三.开启Map输出阶段压缩 四.开启Reduce输出阶段压缩 五.文件存储格式 1.列式存储和行式存储 2.TextFile格式 3.Orc格式 4.Parquet格式 5.主流文件存储格式对比实验 5.存储文件的查询速度测试: 六.存储和压缩结合 1…

如图…

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X概述第一章的笔记 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点.后面因为8月比较忙,就主要看案例那一部分了,应用及基础部分笔记基本没怎么做. 基本上是3/4屏幕放视频,1/4开着马克飞象 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归http://www.cnblogs.com/weibaa…

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破…