一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的Storm流处理程序被称为Storm topology(拓扑).它是一个是由Spouts 和Bolts通过Stream连接起来的有向无环图,Storm会保持每个提交到集群的topology持续地运行,从而处理源源不断的数据流,直到你将主动其杀死(kill)为止. 1.2 Streams(流) Stream是Storm中的核心概念.一个Stream是一个无界的.以分布式方式并行创建和处理的Tuple序列.Tuple可以包含大多…

Hive学习之路 (一)Hive初识 https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html 讨论QQ:1586558083 目录 Hive 简介 什么是Hive 为什么使用 Hive Hive 特点 Hive 和 RDBMS 的对比 Hive的架构 1.用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface 2.跨语言服务 : thrift server 提供了一种能力,让用户可以使用多种不…

Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon…

一.视图 1.1 简介 Hive 中的视图和RDBMS中视图的概念一致,都是一组数据的逻辑表示,本质上就是一条SELECT语句的结果集.视图是纯粹的逻辑对象,没有关联的存储(Hive 3.0.0引入的物化视图除外),当查询引用视图时,Hive可以将视图的定义与查询结合起来,例如将查询中的过滤器推送到视图中. 1.2 创建视图 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name -- 视图名称 [(column_name [COMMENT column_…

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次 汇总,产生十几个 jobs,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di…

Hive的下载 下载地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/ 选择合适的Hive版本进行下载,进到stable-2文件夹可以看到稳定的2.x的版本是2.3.3 Hive的安装 1.本人使用MySQL做为Hive的元数据库,所以先安装MySQL. MySql安装过程http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8294876.html 2.上传Hive安装包 3.解压安装包 [hadoop@hadoop3 ~]$ tar -zxvf ap…

一.Hive 执行过程概述 1.概述 (1) Hive 将 HQL 转换成一组操作符(Operator),比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 (2)操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元 (3)每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业 (4)Hive 通过 ExecMapper 和 ExecReducer 执行 MapReduce 程序,执行模式有本地模式和分 布式两种模式 2.Hive 操作符列表 3.Hive 编译器的…

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no…

一.求单月访问次数和总访问次数 1.数据说明 数据字段说明 用户名,月份,访问次数 数据格式 A,, A,, B,, A,, B,, A,, A,, A,, B,, B,, A,, A,, B,, B,, B,, 2.数据准备 (1)创建表 use myhive; create external table if not exists t_access( uname string comment '用户名', umonth string comment '月份', ucount int comm…

一.CLI连接 进入到 bin 目录下,直接输入命令: [hadoop@hadoop3 ~]$ hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class…

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2…

一.加载文件数据到表 1.1 语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL关键字代表从本地文件系统加载文件,省略则代表从HDFS上加载文件: 从本地文件系统加载文件时, filepath可以是绝对路径也可以是相对路径(建议使用绝对路径): 从HDFS加载文件时候,filepath为文件完整的UR…

一.Hive CLI 1.1 Help 使用hive -H或者 hive --help命令可以查看所有命令的帮助,显示如下: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --定义用户自定义变量 --database <databasename> Specify the database to use --…

1.hive简介 logo 是一个身体像蜜蜂,头是大象的家伙,相当可爱. Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 参考:官网hive操作手册 一.DDL 1.数据类型 data_type : primitive_type | array_type | map_type | struct_type | union_type -- (Note: Available and later) primitive_typ…

Hive 优化 1.核心思想: 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 以下SQL不会转为Mapreduce来执行 select仅查询本表字段 where仅对本表字段做条件过滤   Explain 显示执行计划 EXPLAIN [EXTENDED] query 2.Hive运行方式: 本地模式 集群模式   2.1开启本地模式: set hive.exec.mode.local.auto=true; 2.2注意: hive.exec.mode.local.auto.inputbyt…

一.Zookeeper简介 Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,目前由Apache进行维护.Zookeeper可以用于实现分布式系统中常见的发布/订阅.负载均衡.命令服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等功能.它具有以下特性: 顺序一致性:从一个客户端发起的事务请求,最终都会严格按照其发起顺序被应用到Zookeeper中: 原子性:所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上都是一致的:不存在部分机器应用了该事务,而另一部分没有应用的情况: 单一视图…

一.Zookeeper简介 Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务,目前由 Apache 进行维护.Zookeeper 可以用于实现分布式系统中常见的发布/订阅.负载均衡.命令服务.分布式协调/通知.集群管理.Master 选举.分布式锁和分布式队列等功能.它具有以下特性: 顺序一致性:从一个客户端发起的事务请求,最终都会严格按照其发起顺序被应用到 Zookeeper 中: 原子性:所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上都是一致的:不存在部分机器应用了该事务,而另一部分没有应用的情…

1.简介 Docker是一个开源的应用容器引擎:是一个轻量级容器技术: Docker支持将软件编译成一个镜像:然后在镜像中各种软件做好配置,将镜像发布出去,其他使用者可以直接使用这个镜像: 运行中的这个镜像称为容器,容器启动是非常快速的. 什么是镜像?举个例子,当我们的Windows系统出现问题需要重装系统时,我们通常使用U盘或者光盘里的镜像系统进行安装,如下图所示 什么是容器?如果把.exe文件比作镜像,那我们的电脑就是安装后启动的容器 Linux中docker的示意图如下 2.核心概念 do…

简介 Apache NiFi 是一个易于使用.功能强大而且可靠的数据拉取.数据处理和分发系统,用于自动化管理系统间的数据流. 它支持高度可配置的指示图的数据路由.转换和系统中介逻辑,支持从多种数据源动态拉取数据. NiFi原来是NSA(National Security Agency [美国国家安全局])的一个项目,目前已经代码开源,是Apache基金会的顶级项目之一 NiFi基于Web方式工作,后台在服务器上进行调度. 用户可以为数据处理定义为一个流程,然后进行处理,后台具有数据处理引擎.任务…

一.简介 Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL查询功能,用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业,然后提交到Hadoop上运行. 特点: 简单.容易上手(提供了类似sql的查询语言hql),使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析: 灵活性高,可以自定义用户函数(UDF)和存储格式: 为超大的数据集设计的计算和存储能力,集群扩展容易; 统一的元数据管理,可与presto/impala/sparksql…

Hive简介 什么是Hive Hive由Facebook实现并开源 是基于Hadoop的一个数据仓库工具 可以将结构化的数据映射为一张数据库表 提供HQL(Hive SQL)查询功能 底层数据是存储在HDFS上 Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行 使不熟悉MapReduce的用户很方便地利用HQL处理和计算HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据计算 为什么使用Hive ​ 直接使用MapReduce所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapRedu…

一.分区表 1.1 概念 Hive中的表对应为HDFS上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为HDFS上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的where字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并Hive独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的Oracle数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,这时也可以对表进行分区…

一.安装DbVisualizer 下载地址http://www.dbvis.com/ 也可以从网上下载破解版程序,此处使用的版本是DbVisualizer 9.1.1 具体的安装步骤可以百度,或是修改安装目录之后默认安装就可以 二.配置DbVisualizer里的hive jdbc 1.在DbVisualizer的安装目录jdbc文件夹下新建hive文件夹 D:\Program Files\DbVisualizer\jdbc 2.拷贝Hadoop的相关jar包放入新建的hive文件夹里面 jar…

1.什么是数据倾斜? 由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点 2.Hadoop 框架的特性 A.不怕数据大,怕数据倾斜 B.Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 C. sum,count,max,min 等聚集函数,通常不会有数据倾斜问题 3.主要表现 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近,查看任务监控页面,发现只有少量 reduce 子任务未完成,因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大. 单一 reduce 处理的记录数和平均记…

案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy, 共有3883条数据对应字…

一.负责数据类型 1.array 现有数据如下: 1 huangbo guangzhou,xianggang,shenzhen a1:30,a2:20,a3:100 beijing,112233,13522334455,500 2 xuzheng xianggang b2:50,b3:40 tianjin,223344,13644556677,600 3 wangbaoqiang beijing,zhejinag c1:200 chongqinjg,334455,15622334455,20 建…

数学函数 Return Type Name (Signature) Description DOUBLE round(DOUBLE a) Returns the rounded BIGINT value of a. 返回对a四舍五入的BIGINT值 DOUBLE round(DOUBLE a, INT d) Returns a rounded to d decimal places. 返回DOUBLE型d的保留n位小数的DOUBLW型的近似值 DOUBLE bround(DOUBLE a) Re…

Hive注释中文乱码 创建表的时候,comment说明字段包含中文,表成功创建成功之后,中文说明显示乱码 create external table movie( userID int comment '用户ID', movieID int comment '电影ID', rating int comment '电影评分', timestamped bigint comment '评分时间戳', movieName string comment '电影名字', movieType string…

库操作 1.创建库 语法结构 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] //关于数据块的描述 [LOCATION hdfs_path] //指定数据库在HDFS上的存储位置 [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]; //指定数据块属性 默认地址:/user/hive/warehouse/db_name.d…