写在前面 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,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.Hive的运行原理--实际上是mapreduce的客户端,最终转换为mapreduce程序放到yarn上面执行. 常见问题 1.什么是metastore. metadata即元数据.包含database.tabel.column names.partitions信息.bucketing信息等的元数据信息. 元数据默认是

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

Java,面试题,简历,Linux,大数据,常用开发工具类,API文档,电子书,各种思维导图资源,百度网盘资源BBS论坛系统 ERP管理系统 OA办公自动化管理系统 车辆管理系统 家庭理财系统 各种后台系统 一.面试题.简历资源 二.各类思维导图 三.大数据学习 四.Linux 五.各类常用开发工具类 六.百度网盘各类资源,包含java开发,项目实战,MYSQL,框架学习,大数据,Linux等等,应有尽有 百度网盘面试题资源 MySQL数据库 七.管理系统 程序员的道路,是一个不断不断不断学习的

下载地址.请联系群主 第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop

第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop的对比.Spark开发

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

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

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

已经自学了好几个月的大数据了,第一个月里自己通过看书.看视频.网上查资料也把hadoop(1.x.2.x).spark单机.伪分布式.集群都部署了一遍,但经历短暂的兴奋后,还是觉得不得门而入. 只有深入大数据开发才能逐步掌握大数据.而首先要搭开发环境,对于一个像我这样之前只做过plsql开发的人来说,确实走了很多弯路.一开始目标设得很高,直接下源代码编译成jar包进行使用,后来发现其实没什么必要,受到一些非技术因素尤其是天朝特色社会主义网络的影响,sbt基本无法使用,直接下官方编译好的版本就行了

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

文本文件进行统计分析:id, name, age, city1001,zhangsan,45,beijing1002,lisi,35,shanghai1003,wangwu,29,tianjin....... table定义:personcolumn定义: id:int name:string age: int city:stringhive:load data sql: query.... Hive: 类似于sql的Hive QL语言, sql==>mapreduce 特点:mapreduce

课程整套CDH相关的软件下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ cdh-5.7.0 生产或者测试环境选择对应CDH版本时,一定要采用尾号是一样的版本   http://hadoop.apache.org/ 对于Apache的顶级项目来说,projectname.apache.org Hadoop: hadoop.apache.org Hive: hive.apache.org Spark: spark.apache.org HBase: hbas

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

1.3 Hive的安装(前提是:mysql和hadoop必须已经成功启动了) 在之前博客中我有记录安装JDK和Hadoop和Mysql的过程,如果还没有安装,请先进行安装配置好,对应的随笔我也提供了百度云下载连接. 安装JDK: https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12014368.html 安装Hadoop https://www.cnblogs.com/wyh-study/p/12043948.html 安装Mysql https://www.cnblog

一.SQL代码规范: 1.头部 --************************************************************************** --所属主题:xxx --功能说明:xx --作者 时间:xx xx --备 注: --修改历史: --**************************************************************************

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-

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

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

用户行为日志:用户每次访问网站时所有的行为数据(访问.浏览.搜索.点击...)     用户行为轨迹.流量日志   日志数据内容: 1)访问的系统属性: 操作系统.浏览器等等 2)访问特征:点击的url.从哪个url跳转过来的(referer).页面上的停留时间等 3)访问信息:session_id.访问ip(访问城市)等   2013-05-19 13:00:00     http://www.taobao.com/17/?tracker_u=1624169&type=1      B58W4