先在hive里面创建一个表 create table mydb2.t3(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; 接下来创建数据文件 把本地的数据文件导入到hive表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE t3;  接下来把hdfs上的文件导入到hive表中 现在在

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

用SQLSERVER里的bcp命令或者bulkinsert命令也可以把dat文件导入数据表 下面的内容的实验环境我是在SQLSERVER2005上面做的 之前在园子里看到两篇文章<C# 读取纯真IP数据库QQWry.dat获取地区信息> <C#如何读取QQ纯真IP数据库> 里面写了很多C#代码来读取纯真ip数据库里的数据,纯真ip地址数据库实际上就一个dat文件,用到的代码有多复杂,进制转换,什么块操作,移位 万一数据库改变了,这些代码就不能用了 我发现QQ也是使用这个ip地址数据

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

1.将txt文本文件放置hdfs目录下 2.登录hive并进入到指定数据库 3.创建表 create external table if not exists fun_user_external ( tid INT, userid STRING, pwd STRING, create_time BIGINT, email STRING ... ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '`' STORED AS TEXTFILE 建表语句中主要的是最

# 导入 load data local inpath '/root/mr/The_Man_of_Property.txt' insert into table article; # 提示 FAILED: ParseException line 1:58 extraneous input 'insert' expecting INTO near '<EOF>' # 查找半天没发现哪里有问题,怎么试都没用,把表重新建还是一样的问题. # 于是把 insert 改为 overwrite 就可以了.

根据出错信息是找不到hive的位置,所以想到的解决方法是: 在sqoop的workflow中添加job-xml,属性写hive-site.xml在hdfs上的位置. (fail) 直接配置一个hive-home的属性,类似于下面的 (fail) <configuration> <property> <name>HIVE_HOME</name> <value>/usr/local/hive/<value> </property&g

imp bizinfo_qy/bizinfo_qy@orcl161 file=D:\收付费核算系统\分线\bizinfo_qy.dmp log=bizinfo_qy.log  TABLES=(al_import_list)

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

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/

将csv文件导入hive后出现了所有的字段只显示在新建的表的第一个字段中,后面的字段全是null. 出现这种的原因是hive以行分隔数据,需要修改为按逗号'  ,  ‘ 进行分隔读取, 具体操作如下, 首先在hive中创建自己的table,  并且设置以逗号分隔. create table IP(ip varchar(30), country varchar(30), province varchar(30), city varchar(30), district varchar(30), li

本案例使用的数据均来源于Oracle自带的emp和dept表 创建表 语法: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED

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

本文环境说明 centos服务器 jupyter的scala核spylon-kernel spark-2.4.0 scala-2.11.12 hadoop-2.6.0 本文主要内容 spark读取hive表的数据,主要包括直接sql读取hive表:通过hdfs文件读取hive表,以及hive分区表的读取. 通过jupyter上的cell来初始化sparksession. 文末还有通过spark提取hdfs文件的完整示例 jupyter配置文件 我们可以在jupyter的cell框里面,对spar

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

外部文件导入到Hive的例子: [training@localhost ~]$ cd ~[training@localhost ~]$ pwd/home/training[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ vim customers.txt[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ cat customers.txt001 Ali us002 Bsb ca003 Carls mx [t

Hive是Hadoop的常用工具之一,Hive查询语言(HiveQL)的语法和SQL类似,基本实现了SQL-92标准. 1. 表的建立 编写以下的文件: USE test; DROP TABLE IF EXISTS student2; CREATE TABLE student2( id INT, name STRING, age INT, course ARRAY<STRING>, body MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:S

Sqoop将mysql数据导入到hive表中 先在mysql创建表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` varchar() DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 fz dx test test_add test_add- test_add_2 在hive中创建表,表结构和mysql中一样 hive> c

一.导入数据进hive表 1.语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2...)] ## * 原始文件的存储位置 *在本地要写local *在HDFS不用写local * 'filepath' 文件路径要加引号 * 对表的数据是否覆盖 * 覆盖要写overwrite * 追加不写overwrite * 分区表要写par