一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

以前以为版本不同,遇到的问题就不同,后来发现,无论是新版本,还是老版本,遇到的问题大部分都是相同的.下面解决问题的方法仅供借鉴 1.拒绝连接的错误表现是什么?2.表不存在该如何解决?3.null字段填充符该如何指定?环境hive 版本hive-0.11.0sqoop 版本 sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0从hive导到mysql mysql 表 mysql> desc cps_activation; +----+-----+--+-–+---+------+ | Fie

一.安装mysql $ sudo apt-get install mysql-server 启动守护进程 $ sudo service mysql start 二.配置mysql服务与连接器 1.安装mysql连接器 $ sudo apt-get install libmysql-java 注:将/usr/share/java/下的连接器jar包copy到$HIVE_HOME/lib下 如图所示 2.设置mysql root密码 $ sudo /usr/bin/mysql_secure_inst

FROM : http://blog.csdn.net/tswisdom/article/details/41444287 hive metadata 存mysql 注释中文乱码的问题 hive metadata 存mysql 注释中文乱码的问题########### hive 中文乱码的问题############# 解决方案:数据库编码为latin1.将一下表的字段(涉及注释的字段都改)编码设定为UTF8 1.然后进入数据库执行以下5条SQL语句: (1)修改表字段注解和表注解 alter

1.先在主节点上安装阿里云配置(看别的文档) 2.把需要的两个jar包加入进来(放到hadoop用户目录下面即可即/home/hadoop/) mysql-connector-java-5.1.47.tar.gz apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz 3.解压压缩包(在hadoop用户主节点下运行) 下载地址 然后下载hive文件 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.4/ 或者这个  http://archive.apa

前期博客 你可以按照我写的这篇博客去,按照hive的mysql. 1 复习ha相关 + weekend110的hive的元数据库mysql方式安装配置(完全正确配法)(CentOS版本)(包含卸载系统自带的MySQL) 出现如下问题 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'hive'@'localhost' (using password: YES) ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'hive'

SparkSQL访问Hive源,MySQL源 一.SparkSQL访问Hive源 软件环境 SparkSQL命令行模式可以直接连接Hive的 Java程序SparkSQL连接Hive 二.SparkSQL访问MySql源 Spark环境 添加依赖 创建SparkSession 访问Mysql方式1: 访问Mysql方式2: 作者:黑暗行动 一.SparkSQL访问Hive源 软件环境 hadoop2.7.6 spark-2.3.0 scala-2.11.12 hive-2.1.1 SparkSQ

作业任务:安装Hive,有条件的同学可考虑用mysql作为元数据库安装(有一定难度,可以获得老师极度赞赏),安装完成后做简单SQL操作测试.将安装过程和最后测试成功的界面抓图提交 . 已有的当前虚拟机: 总共三台虚拟机,使用CentOS.一台是NameNode,另两台为DataNode,由于搭载虚拟机的内存不是很足,所以不打算再新增一台虚拟机来另外安装mysql,所以选择其中一台datanode虚拟机来安装mysql,由于很早时候已经安装布署了hadoop,所以不再累述hadoop如何安装使用:

目录 Hive中文乱码问题 hive和hbase的版本不一致 Ambari hive插入Hbase出错 Hive0.12和Hbase0.96不兼容,重新编译hive0.12.0 hiveserver不能正常启动 hive连接eclipse不能复杂查询,不能加where Hive中文乱码问题 众所周知,我们都是使用mysql存储hive的元数据,可以执行带有中文注释的建表文件,解决中文乱码的问题: 要把元数据库设定为latin1而把存储中文的数据表的编码设定为utf-8格式,即存储在hive里的表

版本 安装好jdk,hadoop配置好环境变量 配置 HIVE_HOME 开始安装hive, 在 /home/hadoop/apache-hive-1.2.1-bin/conf 创建文件 hive-site.xml(可以修改hive-default.xml.template,以下配置该文件都有) vi hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>

1:要想学习Hive必须将Hadoop启动起来,因为Hive本身没有自己的数据管理功能,全是依赖外部系统,包括分析也是依赖MapReduce: 2:七个节点跑HA集群模式的: 第一步:必须先将Zookeeper启动起来(HA里面好多组件都依赖Zookeeper): 切换目录,启动Zookeeper(master节点,slaver1节点,slaver2节点):./zkServer.sh start 第二步:启动HDFS(千万不要格式化了,不然肯定报错给你): 直接在slaver3节点启动:star

max 函数 在hive中max函数是一个聚合函数,所以,而且返回值是double ,而且后面必须跟group by ,这个和mysql差异很大 Built-in Aggregate Functions (UDAF) DOUBLEmax(col)Returns the maximum value of the column in the group. mysql 中 Returns the maximum value of expr. MAX() may take a string argume

本博文的主要内容是: .复习HA相关 .MySQL数据库 .先在MySQL数据库中建立hive数据库 .hive的配置 以下是Apache Hadoop HA的总结.分为hdfs HA和yarn HA. 以上,是参考<Hadoop海量数据处理  技术详解与项目实战> 强烈建议,先看          Hive的JDBC接口实现(Eclipse环境配置) Hive+mysql安装 想说的是,hive只是个工具,包括它的数据分析,依赖于mapreduce,它的数据管理,依赖于外部系统. metas

通过Sqoop将Hive表数据导入到MySQL通常有两种情况. 第一种是将hive上某张表的全部数据导入到mysql对应的表中. 第二种是将hive上某张表中的部分数据导入到mysql对应的表中. 两种方式的区别在于第二种情况需要指定要导入数据的列名称.两种情况的导入方式分别如下: 1.全部导入 Sqoop export --connect  jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dbname  --username mysql(mysql用户名) --password 123

1.启动Hadoop,hive,mysql 2.在mysql中建表(需要导入数据的) mysql> CREATE TABLE `dbtaobao`.`user_log` (`user_id` varchar(),`item_id` varchar(),`cat_id` varchar(),`merchant_id` varchar(),`brand_id` varchar(), `month` varchar(),`day` varchar(),`action` varchar(),`age_r

一.使用Sqoop将MySQL中的数据导入到HDFS/Hive/HBase watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWFyb25oYWRvb3A=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">    二.使用Sqoop将HDFS/Hive/HBase中的数据导出到MySQL 2.3 HBase中的数

mysql的设置 在要作为元数据库的mysql服务器上建立hive数据库: #建立数据库 create database if not exists hive; #设置远程登录的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION; #刷新配置 FLUSH PRIVILEGES; 或者创建专门访问hive的用户: CREATE USER 'hive'@'localhost' IDEN

hive中conf/hive-site.xml文件配置(没有该文件则新建) <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp

Sqoop Export数据到本地数据库时出现错误,命令如下: sqoop export \ --connect 'jdbc:mysql://202.193.60.117/dataweb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' \ --username root \ --password-file /user/hadoop/.password \ --table user_info_copy \ --export-dir /user/hadoop/use

HQL: group by 后面的参数一定要和select非聚集函数一致 where 1 要改成 where 1 = 1