HIVE表中默认将NULL存为\N,可查看表的源文件(hadoop fs -cat或者hadoop fs -text),文件中存储大量\N, 这样造成浪费大量空间.而且用java.python直接进入路径操作源数据时,解析也要注意. 另外,hive表的源文件中,默认列分隔符为\001(SOH),行分隔符为\n(目前只支持\n,别的不能用,所以定义时不需要显示声明).元素间分隔符\002,map中key和value的分隔符为\003. 举例,如源文件中一条记录为: 10000042SOH77SOH

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变

本文目录:1.集合的特征2.集合的无序性3.表中记录的无序性4.集合的"序"和物理存储顺序之间的关系5.查询结果(虚拟表)的无序性.随机性6.为什么总是强调"无序"?7.什么时候的结果是有序的?8.索引的"序" 1.集合的特征 关系型数据库,一方面它是数据库,可以存储数据,另一方面,它是关系的,也就是基于关系模型的.在关系型数据库中,专门为关系模型设计了对应的"关系引擎",关系引擎中包含了语句分析器.优化器.查询执行器.语句分

Hive与关系型数据库的比较     使用Hive的CTL(命令行接口)时,你会感觉它很像是在操作关系型数据库,但是实际上,Hive和关系型数据库有很大的不同.       1)Hive和关系型数据库存储文件的系统不同.          Hive使用HDFS(hadoop的分布式文件系统),关系型数据库则是服务器本地的文件系统: 2)Hive使用的计算模型是MapReduce,而关系型数据库则是自己设计的计算模型. 3)Hive是为海量数据做数据挖掘设计的,实时性差:而关系型数据库是为实时查询

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

两种方式加载hbase中的表到hive中,一是hive创建外部表关联hbase表数据,二是hive创建普通表将hbase的数据加载到本地 1. 创建外部表 hbase中已经有了一个test表,内容如下 hbase(main):012:0* scan 'test' ROW COLUMN+CELL 001 column=info:age, timestamp=1526563694645, value=18 001 column=info:name, timestamp=1526563629119,

环境: hadoop-2.7.5 sqoop-1.4.7 zookeeper-3.4.10 hive-2.3.3 (使用mysql配置元数据库) jdk1.8.0_151 oracle 11.2.0.3.0 经过一番baidu,总算初步成功,现在记录一下中间过程. 1.拷贝hive/conf/hive_site.xml到sqoop/conf目录2.配置sqoop-evn.sh,将变量设置为对应的目录. export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/hadoop-2

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

这个demo是有一个Excel中的数据,我需要读取其中的数据然后导入到关系型数据库中,但是为了向数据库中插入更多的数据,循环N次Excel中的结果. 关于JDBC的批处理还可以参考我总结的如下博文: http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/5757693.html 此外用到了读取Excel文件的jxl.jar包 下载地址:http://files.cnblogs.com/files/DreamDrive/jxl.rar 附代码: import java.io.Fi

ORM这个字眼在我们操作数据库的时候,是我们使用频率最高的.它到底是个什么东西呢,我们先来看看一些对它的含义解释. 对象/关系数据库映射(object/relational mapping(ORM))这个术语表示一种技术,用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据库结构中去.ORM,即Object- Relational Mapping(对象关系映射),它的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射,这样,我们在具体的操作业务对象的时候,就不需要再去和复杂的 SQL语句打交道,

刚接触关系型数据库的同学,会听过主键和外键的概念.这是关系型数据库的基本概念,需要清楚理解.今天我就以简洁的语言总结一下这个概念. 主键.一句话概括:一张表中,可以用于唯一标识一条记录的字段组(或者说是属性组).给你一个主键的值,你就可以找到一条确定的记录.如: 学生表:学号,姓名,性别,课程.这里学号就是主键.给你一个学号,就可以找到一条学生记录. 课程表:课程编号,课程名称,学分.这里课程编号就是主键.给你一个课程编号,就可以找到一条课程记录. 成绩表:学号,姓名,课程编号,成绩.这里学号,

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

在实际的开发中,可能会有根据一定的规则生成流水号的需求(比如根据根据公司编码和日期生成4位流水号)我们可以把公司和日期联合起来作为一个业务编码,把这个业务编码和序列的值存储到数据库中,每次需要生成流水号的时候根据公司和日期联合起来生成的这个业务编码去数据库里边去查,若有记录的话就把记录的话就把对应的序列值返回,然后序列的值加一,若根据对应的业务编码查询不到相应的记录就把流水号对应的最小的值返回,然后在数据库中插入相应的记录 缺点:在集群环境下可能导致在两台服务器上生成的流水号一致的情况(解决方法

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

在前面的文章中,介绍了可以把Hive当成一个"数据库",它也具备传统数据库的数据单元,数据库(Database/Schema)和表(Table). 本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. 二.Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个"数据库",在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组

问题一: 在上传过程中遇到这种问题: ERROR tool.ExportTool: Encountered IOException running export job: java.io.IOException: No columns to generate for ClassWriter  解决方式: 在网上搜索的时候很多博客说时驱动版本的过低导致的,其实在尝试这个方法的时候我们可以先进行这样:加一行命令,--driver com.mysql.jdbc.Driver \   然后问题解决!!!