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/

Result文件数据说明: Ip:106.39.41.166,(城市) Date:10/Nov/2016:00:01:02 +0800,(日期) Day:10,(天数) Traffic: 54 ,(流量) Type: video,(类型:视频video或文章article) Id: 8701(视频或者文章的id) 文件部分如下: 1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551 1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20 1

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; 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 or

背景:hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍.如果文件太小,浪费namnode的元数据存储空间以及内存,如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率. 本例中将小文件的文件名作为key,其内容作为value生成SequenceFile 1.生成文件 //将目标目录的所有文件以文件名为key,内容为value放入SequenceFile中 //第一个参数是需要打包的目录,第二个参数生成的文件路径和名称 private static void combineToSequenceF

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

安装hive 1.下载hive-2.1.1(搭配hadoop版本为2.7.3) 2.解压到文件夹下 /wdcloud/app/hive-2.1.1 3.配置环境变量 4.在mysql上创建元数据库hive_metastore编码选latin,并授权 grant all on hive_metastore.* to 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'weidong' with grant option; flush privileges; 5.新建hive-site.xml,内容

Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive-hbase-handler.jar工具类 : hive-hbase-handler.jar在hive的lib包中而不是在hbase的lib中,hive0.6版本以后: 创建hive表的同时创建hbase表,删除 hive表的同时也会删除对应的hbase表. 参见官方文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegr

我们使用的 mariadb, 用的这个审计工具 https://mariadb.com/kb/en/library/mariadb-audit-plugin/ 这个工具一点都不考虑后期对数据的处理, 因为他的日志是这样的 20180727 11:40:17,aaa-main-mariadb-bjc-001,user,10.1.111.11,3125928,6493942844,QUERY,account,'select id, company_id, user_id, department, t

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

一.需求: 1.客户每月上传固定格式的excel文件到指定目录.每月上传的文件名只有结尾月份不同,如: 10月文件名:  zhongdiangedan202010.xlsx  , 11月文件名: zhongdiangedan202011.xlsx 2.将上传的excel文件导入hive中,在做进一步数据分析. 二.思路: 1.通过python的pandas模块将excel文件转换为txt文件: 2.编写shell脚本,使用 hdfs dfs -put 将txt文件导入指定表(方便每月执行). 三

上次简单介绍了下Qbuild的特点和配置,其实实现一个自动化工具并不复杂,往简单里说,无非就是筛选文件和处理文件.但Qbuild的源码也并不少,还是做了不少工作的. 1. 引入了插件机制.在Qbuild中称作模块,分为任务处理模块(如合并.压缩等处理)和文本处理模块(如内容添加和替换等处理),一个任务处理模块可以有多个文本处理模块.任务和文本处理模块均可以按指定的顺序执行,可以指定要执行的模块.每个任务的配置可以继承或覆盖全局配置,既保证了简洁,也保证了灵活. 2. 文件筛选支持通配符(*和**

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

1.背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们选择一种适合的方案来解决本项目的小文件问题 2.介绍 本地 D:\data目录下有 2012-09-17 至 2012-09-23 一共7天的

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,

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