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

Scala进阶之路-统计商家id的标签数以及TopN示例案例分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.项目需求 将“temptags.txt”中的数据进行分析,统计出商家id的评论标签数量,由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我),如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:https://pan.baidu.com/s/1daRiwOVe6ohn42fTv6ysJg 密码:h6er. 我之前使用Had

大数据开发--Hbase协处理器案例 1. 需求描述 在社交网站,社交APP上会存储有大量的用户数据以及用户之间的关系数据,比如A用户的好友列表会展示出他所有的好友,现有一张Hbase表,存储就是当前注册用户的好友关系数据,如下 需求 使用Hbase相关API创建一张结构如上的表 删除好友操作实现(好友关系双向,一方删除好友,另一方也会被迫删除好友) 例如:uid1用户执行删除uid2这个好友,则uid2的好友列表中也必须删除uid1 2.需求分析实现 2.1 考虑到需求是个双向删除,第一想法是

@ 目录 概述 定义 MPP和Lambda补充说明 概述 特征 适用场景 不适用场景 横向对比 部署 单机部署 入门示例 概述 定义 Apache Druid 官网地址 https://druid.apache.org/ Apache Druid 官网最新文档地址 https://druid.apache.org/docs/latest/design/ Apache Druid源码地址 https://github.com/apache/druid Apache Druid是一个集时间序列数据库

前言:老刘不敢说写的有多好,但敢保证尽量用大白话把自己复习的内容详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的了解! 1. hive知识点(2) 第12点:hive分桶表 hive知识点主要偏实践,很多人会认为基本命令不用记,但是万丈高楼平地起,基本命令无论多基础,都要好好练习,多实践. 在hive中,分桶是相对分区进行更加细粒的划分.其中分区针对的是数据的存储路径,而分桶针对的是数据文件,老刘用两张相关的图对比一下,就能明白刚刚说的区别了. 第一张是表进行分区后变化: 第二张是表进行分桶后的

前言:老刘不敢说写的有多好,但敢保证尽量用大白话把自己复习的内容详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的了解! 1. hive知识点(3) 从这篇文章开始决定进行一些改变,老刘在博客上主要分享大数据每个模块的重点知识点,对这些重点内容进行详细解释,每个模块的完整知识点分享在公众号:努力的老刘.等有机会了,用视频的方式先对每次分享的知识点进行一次分析和总结,再发文章进行详细的解释. 现在开始正文,还是那句话,虽然这些都是hive的常用函数,很多人不在意,但是日常开发中会遇到很多业务需要用到

Hive出现的背景 Hadoop提供了大数据的通用解决方案,比如存储提供了Hdfs,计算提供了MapReduce思想.但是想要写出MapReduce算法还是比较繁琐的,对于开发者来说,需要了解底层的hadoop api.如果不是开发者想要使用mapreduce就会很困难.... 另一方面,大部分的开发者都有使用SQL的经验.SQL成为开发者必备的技能... 那么可以不可以使用SQL来完成MapReduce的过程呢?-- 答案就是,Hive Hive能够解决的问题 Hive可以帮助开发者从现有的数

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第

百篇博客系列篇.本篇为: v33.xx 鸿蒙内核源码分析(消息队列篇) | 进程间如何异步传递大数据 | 51.c.h .o 进程通讯相关篇为: v26.xx 鸿蒙内核源码分析(自旋锁篇) | 自旋锁当立贞节牌坊 | 51.c.h .o v27.xx 鸿蒙内核源码分析(互斥锁篇) | 比自旋锁丰满的互斥锁 | 51.c.h .o v28.xx 鸿蒙内核源码分析(进程通讯篇) | 九种进程间通讯方式速揽 | 51.c.h .o v29.xx 鸿蒙内核源码分析(信号量篇) | 谁在负责解决任务的同步

构建在Hadoop之上的数据仓库,数据计算使用MR,数据存储使用HDFS         由于数据计算使用mapreduce.因此通经常使用于进行离线数据处理 Hive 定义了一种类 SQL 查询语言--HQL         类似SQL,但不全然同样 可觉得是一个HQL-->MR的语言翻译器. 简单,easy上手 有了Hive,还须要自己写MR程序吗?         Hive的HQL表达的能力有限                 迭代式算法无法表达                 有些复杂运

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

iplocation需求 在互联网中,我们经常会见到城市热点图这样的报表数据,例如在百度统计中,会统计今年的热门旅游城市.热门报考学校等,会将这样的信息显示在热点图中. 因此,我们需要通过日志信息(运行商或者网站自己生成)和城市ip段信息来判断用户的ip段,统计热点经纬度. 练习数据 链接:https://pan.baidu.com/s/14IA1pzUWEnDK_VCH_LYRLw 提取码:pnwv package org.apache.spark import org.apache.spar

这篇文章主要介绍Hive的概念. 简介: Hive中文名叫数据仓库管理系统,之前我们操作MapReduce必须通过编写代码或者通过特殊命令来实现,有了Hive我们通过常用的SQL语句就能操作MapReduce集群了.是不是感觉很方便. 这也是方便不懂MapReduce原理,懂SQL语句的人用的. 有好几个公司都推出了自己的Hive,其中比较出名的是Apache Hive,CDH Hive,HDP Hive和MapR Hive,大家刚开始学习大部分都用的Apache Hive,但是公司中却很少使用

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 DECIMA

一.Flume安装 参考:Flume 简介及基本使用 二.Sqoop安装 参考:Sqoop简介与安装 三.Flume和Sqoop结合使用案例 日志分析系统整体架构图: 3.1配置nginx环境 请参考菜鸟教程: https://www.runoob.com/linux/nginx-install-setup.html 按照上述步骤安装完后,需要对nginx配置下访问日志格式: 编辑nginx.conf,默认安装路径在/etc/nginx下 cd /etc/nginx vim nginx.conf

@ 目录 架构 核心架构 外部依赖 核心内容 roll-up预聚合 列式存储 Datasource和Segments 位图索引 数据摄取 查询 集群部署 部署规划 前置条件 MySQL配置 HDFS配置 Zookeeper配置 启动集群 导入HDFS示例 架构 核心架构 Druid servers建议将它们组织为三种服务器类型:Master主服务器.Query查询服务器和Data数据服务器. Master:Master管理数据摄入和可用性,负责启动新的摄入作业,并协调"数据服务器"上的

第一部分:Hive简介 什么是Hive •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. •本质是将SQL转换为MapReduce程序    第二部分:为什么使用Hive 面临的问题   人员学习成本太高   项目周期要求太短   我只是需要一个简单的环境   MapReduce  如何搞定   复杂查询好难   Join如何实现 为什么要使用Hive •操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力 •避免了去写MapReduce

本博客主要介绍Hive和MySql的搭建:  学习视频一天就讲完了,我看完了自己搭建MySql遇到了一堆坑,然后花了快两天才解决完,终于把MySql搭建好了.然后又去搭建Hive,又遇到了很多坑,就这样一直解决问题,加上网上搜索和个人排查检查日志.搜索百度,百度不行搜索Bing,看了csdn,看strackflow,最后终于功夫不负有心人,成功把MySql和Hive跑起来了.这里我将还原最初状态,并把遇到的坑一并记录下,同时防止后人采坑. 搭建环境: Centos7,MySql14.14,Hiv

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

前言:老刘不敢说写的有多好,但敢保证尽量用大白话把自己复习的知识点详细解释出来,拒绝资料上的生搬硬套,做到有自己的了解! 01 hive知识点(1) 第1点:数据仓库的概念 由于hive它是基于hadoop的一个数据仓库工具,老刘先讲讲数据仓库的一些东西,再开始讲hive. 数据仓库,听名字就知道它是用来存放数据的一个仓库,仓库不同于工程,仓库只用来存放东西,不生产,也不消耗. 精简的讲,数据仓库它本身不生产数据,也不会消耗数据,数据从外部来,供给外部使用,主要用于数据分析,对企业的支持决策做一