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/

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0

环境: 服务端:RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4 目录: 一. 创建外部表 1.1 创建外部表需要的目录 1.2 创建外部表 1.3 创建外部表源文件 1.4 查询外部表 二. 加载外部表数据到普通表 2.1 创建普通表 2.2 直接插入 2.3 直接路径插入 三.References 一. 创建外部表 1.1 创建外部表需要的目录 create or replace directory admin as '/u01/jingyu'; 1.2 创建外部表 drop table

1.在test数据库下创建表格 hive> create table vod_record_all( > watch_time date, > device_id string, > program_id string, > program_name string,program_type string, > watch_duration bigint, > program_ProviderName string) > ROW FORMAT DELIMITE

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,

Loading external data into greenplum database table using different ways... Greenplum 有常规的COPY加载方法,有基于分布式的并行的gpfdist加载方法:COPY方式适合用于加载小数据:gpfdist适合大数据量加载:下文中将讨论这两种数据加载方式. gp_sydb=# select current_database(),current_user,current_schema(),session_user,c

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row

Hive中数据加载失败:inode=:root:supergroup:drwxr-xr-x 在执行hive,数据加载的时候,遇到了一个错误,如下图: 在执行程序的过程中,遇到权限问题很正常,背后原理也不是很懂,但是通过修改配置,问题已经解决了. 解决方法:hadoop 的hdfs-site文件中添加以下内容,关闭权限检查 ,然后重启Hadoop集群,即解决了上述问题. <property> <name>dfs.permissions</name>         <

Spark SQL 的数据源------通用的数据 加载/保存功能 Spark SQL支持通过DataFrame接口在各种数据源上进行操作.DataFrame可以使用关系变换进行操作,也可以用来创建临时视图.将DataFrame      注册为临时视图允许您对其数据运行SQL查询.本节介绍使用Spark Data Sources加载和保存数据的一般方法,然后介绍可用于内置数据源的特定选        项. 1, 常用的加载和保存功能. 最简单的形式,默认的数据源(parquet除非另有配置 s

我们大家都知道ListView,GridView加载数据项,如果数据项过多时,就会显示滚动条.ScrollView组件里面只能包含一个组件,当ScrollView里面嵌套listView,GridView时,由于ScrollView,ListView,GridView都有滚动条,系统默认ScrollView的滚动条,ListView,GridView的滚动条会被忽略,就会出现数据加载不全的问题.解决这种问题,要利用自定义布局的知识解决,具体实现如下所示: 一.ListView数据加载不全问题的解

多种格式数据加载.处理与存储 实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n

之前的EF Code First系列讲了那么多如何配置实体和数据库表的关系,显然配置只是辅助,使用EF操作数据库才是每天开发中都需要用的,这个系列讲讲如何使用EF操作数据库.老版本的EF主要是通过ObjectContext来操作数据库的,一看是Object打头的,自然相当庞大,方法也比较多.到了经典的4.1版本,EF小组推出了一些更简单好用的API,就是DbContext,它包括更常用的方法.看看EF小组是怎么说的,原话:The Entity Framework 4.1 release also

结构: /www | |-- /static |....|-- jquery-3.1.1.js |....|-- echarts.js(echarts3是单文件!!) | |-- /templates |....|-- index.html | |-- app.py | |-- create_db.py 一.先准备数据 # create_db.py # 只运行一次!!! import sqlite3 # 连接 conn = sqlite3.connect('mydb.db') c = conn.

数据加载分为延迟加载和预加载 EF的关联实体加载有三种方式:Lazy Loading,Eager Loading,Explicit Loading,其中Lazy Loading和Explicit Loading都是延迟加载. (一)Lazy Loading使用的是动态代理,关闭Lazy Loading,可以将LazyLoadingEnabled设为false,如果导航属性没有标记为virtual,Lazy Loading也是不起作用的. (二)Eager Loading使用Include方法关联

在很多项目中都会涉及到数据加载.数据加载有时可能会是2-3秒,为了给一个友好的提示,一般都会给一个[数据加载中...]的提示.今天就做了一个这样的提示框. 先去jQuery官网看看怎么写jQuery插件,然后就开始写了.写下来这么一个插件,稍作优化,就在项目中使用了.下面贴的是我写这个插件时的测试图: 这张图模拟数据加载前提示框的展示,这个表格是一个写在页面上的.蓝色的底纹就是遮罩层. (function($){ $.fn.extend({ /** * 打开遮罩,并显示一段文字. * @para

简述如何评估大型ETL数据加载时间. 答:评估一个大型的ETL的数据加载时间是一件很复杂的事情.数据加载分为两类,一类是初次加载,另一类是增量加载. 在数据仓库正式投入使用时,需要进行一次初次加载,而这次初次加载需要的时间一般较难预料.在数据仓库的日常使用和维护中,每天需要对数据仓库进行增量加载.增量加载的数据量要比初次加载小很多. 下面以初次加载为例来谈谈如何评估大型ETL的数据加载时间. 对初次加载的加载时间进行预估,需要将整个ETL过程分成抽取.转换和加载三部分,分别对这三部分进行评估.

如果你还没有接触过或者根本不了解什么是Entity Framework,那么请看这里http://www.entityframeworktutorial.net/EntityFramework-Architecture.aspx,其中的一系列文章以非常简单易懂的形式一步步介绍了Entity Framework的一些基本概念和操作方法.一句话,Entity Framework是微软新的数据操作框架,在项目中引入Entity Framework可以极大的方便开发人员完成程序与数据库的各种操作.在早期

实现虚拟模式的即时数据加载Windows窗体DataGridView控件 .net 4.5 原文地址 :http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms171624.aspx  译 Q:77811970    实现虚拟模式的原因之一 DataGridView控制只检索数据,因为它是必要的. 这就是所谓的 即时数据加载 . 如果你正在与一个非常大的表在一个远程数据库,例如,您可能希望避免启动延迟,只检索所需的数据显示和检索额外的数据只有当用户新行滚动到视图. 如

Android Volley和Gson实现网络数据加载 先看接口 1 升级接口 http://s.meibeike.com/mcloud/ota/cloudService POST请求 参数列表如下 mainversion 1.0 commoninfo {"timestamp":"1450772874213","clientversion":"6.0","clientdescription":"g

Echarts(3.x版)官网实例的数据都是静态的,实际使用中往往会要求从服务器端取数据进行动态显示,官网教程里给出的异步数据加载很粗略,下面就以官网最简单的实例为例子,详细演示如下过程:1.客户端通过ajax发送请求:2.服务器端Servlet接收请求:3.生成json数据并返回给客户端:4.客户端接收数据后显示. 1.客户端通过ajax发送请求 先绘制一个最简单的Echarts图表: (这里就直接贴上代码了,直接用的是官网教程里异步数据加载和更新里的代码) <!DOCTYPE html PU

我们看到的APP,往往有着华丽的启动界面,然后就是漫长的数据加载等待,甚至在无网络的时候,整个处于不可用状态.那么我们怎么处理好界面交互中的加载设计,保证体验无缝衔接,保证用户没有漫长的等待感,而可以轻松自在的享受等待,对加载后的内容有明确的预期呢?今天这篇文章,会介绍6种常见的加载模式设计,和3种减少等待感的具体手法,希望对追求极致体验的产品人有帮助. 一.6种常见的数据加载模式 目前APP设计中,合理的数据加载方式,主要分如下六种: 全屏加载 优先加载 整页加载 自动加载 智能加载 离线加载