Hive之 数据存储】的更多相关文章

Hive的数据存储(视图) Hive的数据存储(视图) 视图(view) 视图是一种虚表,是一个逻辑概念:可以跨越多张表 既然视图是一种虚表,那么也就是说用操作表的方式也可以操作视图 但是视图是建立在已有表的基础上,视图赖以建立的这些表称为基表 视图最大的好处就是可以简化复杂的查询 现在有两张表 ①部门表 ②员工表 而在关系性数据库中两张表的deptno部门号是外键的关系 现在来建立一张视图来查询员工数据 --查询员工信息:员工号.姓名.月薪.年薪.部门名称create view empinfo…
Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建…
Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt…
Hive的数据存储(分区表) Hive的数据存储(分区表) 分区表 Partition对应于数据库的Partition列的密集索引 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中 那么如果我们要查询男性的身高,那么只需要扫描gender='M'的分区就好了 ○如何建立一张基于性别的分区表 create table partition_table(sid int,sname string)partitioned by (gende…
Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库…
1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数…
目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro…
首先,Hive 没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,用户可以非常自由的组织 Hive 中的表,只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据. 其次,Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中,Hive 中包含以下数据模型:Table,External Table,Partition,Bucket. 1)表table:一个表就是hdfs中的一个目录 2)区Partition:表内的一个区就是表的目录下的一个子目录 3)桶Bucket:如果有分…
一.Hive简介 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,并提供类SQL查询功能.还可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行,通过自己的 SQL 去 查询分析需要的内容,这套 SQL 简称 HQL.使用hive的优点是学习成本低,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将元数据存储在数据库(RDBMS)中,比如MySQL.Derby中.…
HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i…
一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库…
转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中…
我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hadoop Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢? 在 Hadoop Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速…
最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105…
一.HDFS基础架构 1.HDFS特点:水平扩展.高容错性.廉价硬件.开源生态系统 2.Hadoop生态圈 1).分布式存储系统(HDFS),2).资源管理框架(YARN),3).批处理框架(MapReduce.Pig),4).数据仓库(Hive),5).NoSQL系统(HBase.Drill),6).OLAP系统(Impala.Presto.Spark(SQL)),7).实时流计算框架(Storm.Spark(Streaming).Flink),8).机器学习框架(Mahout.Spark(M…
我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name   …
这篇文章我会从业务中关注的: 1. 存储大小 2.查询效率 3.是否支持表结构变更既数据版本变迁 5.能否避免分隔符问题 6.优势和劣势总结 几方面完整的介绍下hive中数据以下几种数据格式:textfile,parquent,orc,thrift,avro,protubuf 更新中... 预计3月9日完成…
我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢?在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速度,容量,容错性.速度和容量的重要性毋庸置疑,如果容量不够大…
一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2…
转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系…
Hive的数据模型_数据存储 web管理工具察看HDFS文件系统:http://<IP>:50070/ 基于HDFS没有专门的数据存储格式,默认使用制表符存储结构主要包括:数据库,文件,表,视图可以直接加载文本文件创建表时,可以指定Hive数据的列分隔符和行分隔符. Hive数据模型表:-Table内部表-Partition分区表-External Table 外部表-Bucket Table 桶表视图:…
hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害 实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet…
使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/…
Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表…
压缩和存储 1. Hadoop压缩配置 1) MR支持的压缩编码 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFAULT 无 DEFAULT .deflate 否 Gzip gzip DEFAULT .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无 LZ4 .lz4 否 Snappy 无 Snappy .snappy 否 为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器,如下表所示 压缩格式 对应的编码/解码器 D…
文件格式 Hadoop支持多种面向数据存储的文件格式,包括纯文本和Hadoop特有的格式,如SequenceFile.还有一些更加复杂但功能更加丰富的格式可供选择,如Avro与Parquet.不同的格式具有不同的优势.任何一种格式都有适合的应用或者数据源类型.也可以在Hadoop中自己定制化文件格式 压缩格式 Hadoop上常用的压缩编解码格式具有不同的特点,比如,一些编解码格式压缩和解压的速度较快,但是压缩效果不好,而有些编解码格式能将文件压缩的更小,但是压缩和解压的时间都比较长,这种情况下…
前序: 当你把你知道的东西,写下来,让人看明白是一种境界:当你能把自己写下来的东西给人讲明白,又是另一种境界.在这个过程中,我们都需要历练. 基于hadoop集群下海量离线数据存储和挖掘分析架构: 架构图采用主流的Hadoop+Hive+Hbase集群架构平台.最简单的利用,包含了基本的基于hadoop集群下的日志分析过程.但此架构图,又不仅局限于简单的基于日志数据处理.我们可以把它定位到,把基于传统数据挖掘技术,移植到Hadoop集群平台上,提高计算效率,节省时间,降低开发成本.说到这里就必须…
hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) .SEQUENCEFILE(行式存储).ORC(列式存储).PARQUET(列式存储). 1 列式存储和行式存储 上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储. 行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少…
切换数据存储方式包括以下几种: 将文本内容存储在SqlServer.MySQL.MongoDB等数据库中 将站点配置信息存储在数据库中 将后台用户信息存储在数据库中 将会员信息存储在数据库中 将图片.视频等媒体资源存储在网站目录以外的地方 切换内容数据库 Kooboo CMS默认文本数据使用XML文件存储的方式,媒体资源使用文件夹存储的方式,在多数据情况下,我们建议开发人员在开发时使用默认的存储方式,等到部署时再整站点导入到生产环境. 切换文本内容(TextContent)的存储方式 Koobo…
1.Android数据存储的五种方法 (1)SharedPreferences数据存储 详情介绍:http://www.cnblogs.com/zhangmiao14/p/6201900.html 优点:SharedPreferences是很轻量级的应用,使用起来也很方便.简洁. 缺点:存储数据类型比较单一(只有基本数据类型),无法进行条件查询,只能在不复杂的存储需求下使用,比如保存配置信息等. (2)SQLite数据存储 详情介绍:http://www.cnblogs.com/zhangmia…