前言 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取.转化.加载,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数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,下面来介绍如何将结构化文档数据导入hive. 一.安装Hive 1.1 官网下载或到本章最后地址下载hive 安装包 /opt/software 下新建hive 目录 并将安装包解压至此 tar -xzvf /opt/

目标: 通过接受 1084端口的http请求信息, 存储到 hive数据库中, osgi为hive中创建的数据库名称 periodic_report6 为创建的数据表, flume配置如下: a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sinks=k1 a1.sources.r1.type = httpa1.sources.r1.bind = 0.0.0.0a1.sources.r1.port = 1084a1.sources.r1.handler=jkong.test.Plai

大概逻辑是先上传hdfs数据,然后创建hive外部表,关联到hdfs上传数据的位置. 截图比较概要,但是用起来很简单 1.创建路径和上传文件 2.创建外部表

[From]https://www.cnblogs.com/areyouready/p/9795442.html package com.css.hdfs04; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException

package com.css.hdfs04; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

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. 第二篇:Hive中数据的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552806.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552901.ht

对于数据集文件,在将其中的数据存入hive之前,需要将数据进行预处理. 1.删除文件第一行记录,即字段名称 sed -i '1d' raw_user //1d表示删除第1行,同理,3d表示删除第3行,nd表示删除第n行 2.对字段进行预处理 主要是通过sh文件对csv文件进行字段的逐行处理,然后将处理后的数据储存在文本文档中: 下面举例sh文件的代码(sh文件需要与需要处理的csv文件放在同一目录下): #!/bin/bash #下面设置输入文件,把用户执行pre_deal.sh命令时提供的第一

我在MapReduceInput下创建CFItemSet文件夹,下面有itemSet.txt. 我想上传到cf下,然后想着hdfs上会显示cf/itemSet.txt. hdfs dfs -put itemSet.txt /cf 但是发现hdfs上只有cf文件,注意并不是文件夹,好奇怪,只能先删除(否则提示cf已存在)再重新上川. hdfs dfs -rm /cf 然后进入到MapReduceInput文件夹下 hdfs dfs -put CFItemSet /cf 然后cf是文件夹,下面有it

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs6; import java.io.IOException;import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;import org.apa

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myWholeHadoop.HDFS.hdfs5; import java.io.IOException; import java.net.URI;import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.ha

源代码: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class UploadFile { public static void main(String[]

package linlintest; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSta

这篇文章主要介绍了使用hadoop的API对HDFS上的文件访问,其中包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,需要的朋友可以参考下hdfs文件操作操作示例,包括上传文件到HDFS上.从HDFS上下载文件和删除HDFS上的文件,大家参考使用吧 复制代码 代码如下:import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.File;import ja

当使用 hadoop fs -put localfile /user/xxx 时提示: put: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user/shijin":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x 表明:权限不够.这里涉及到两个方面的权限.一个是本地文件系统中localfile 文件的权限,一个是HDFS上 /user/xxx目录的权限. 先看看 /user/xxx目录的权限:drwxr-xr-x  

首先在网上找了好久没有找到从本地文件系统上传整个目录到hdfs文件系统的程序,权威指南上也没有,都是单个文件上传,所以这里自己编写了一个程序,封装成jar包执行能够复制. 先说明一下代码:须要手动输入两个路径,一个本地文件/目录路径,第二个是hdfs目录路径.好直接上代码: import java.io.BufferedInputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStr

在本地文件上传至HDFS过程中,很多情况下一个目录包含很多个文件,而我们需要对这些文件进行筛选,选出符合我们要求的文件,上传至HDFS.这时就需要我们用到文件模式. 在项目开始前,我们先掌握文件模式 1.文件模式 在某个单一操作中处理一系列文件是很常见的.例如一个日志处理的MapReduce作业可能要分析一个月的日志量.如果一个文件一个文件或者一个目录一个目录的声明那就太麻烦了,我们可以使用通配符(wild card)来匹配多个文件(这个操作也叫做globbing). Hadoop提供了两种方法

1.上传本地文件到HDFS //上传本地文件到HDFS public class CopyFile { public static void main(String[] args) { try { Configuration conf = new Configuration(); String str_src = "/usr/local/myjar/mongo/地图数据/Zhengye_Drive_Testing_Data/solu" + "/solu_Yanming_Dri

至HDFS上传文件.假定从datanode开始上传文件,上传的数据将导致目前的当务之急是全datanode圆盘.这是一个分布式程序的执行是非常不利. 解决方案: 1.从其他非datanode节点上传 可以hadoop文件夹复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也能够,可是这样不太好.会添加namenode的负担.而且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动不论什么hadoop进程,可是能够当作client使用. 上传文件到

HDFS原理 首先说明下,hadoop的各种搭建方式不再介绍,相信各位玩hadoop的同学随便都能搭出来. 楼主的环境: 操作系统:Ubuntu 15.10 hadoop版本:2.7.3 HA:否(随便搭了个伪分布式) 文件上传 下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,