先启动hive 在mydb2这个数据库中创建表: create external table mydb2.access(ip string,day string,url string,upflow string) row format delimited fields terminated by ','; 把清洗后的数据导入到刚刚创建的hive表中 load data inpath '/uvout/hive/' into table mydb2.access;

1 内置函数 测试各种内置函数的快捷方法: 1.创建一个dual表 create table dual(id string); 2.load一个文件(一行,一个空格)到dual表 3.select substr('angelababy',2,3) from dual; 2 自定义函数UDF(user-defined function)和transform 自定义函数类别 UDF  作用于单个数据行,产生一个数据行作为输出.(数学函数,字符串函数) UDAF(用户定义聚集函数):接收多个输入数据行

一.hive函数 1.内置运算符与内置函数 函数分类: 查看函数信息: DESC FUNCTION concat; 常用的分析函数之rank() row_number(),参考:https://www.cnblogs.com/wujin/p/6051768.html 常用20个内置函数: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6288516.html 常用函数:https://www.iteblog.com/archives/2258.html 完整参考官方手册:htt

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

前序: 当你把你知道的东西,写下来,让人看明白是一种境界:当你能把自己写下来的东西给人讲明白,又是另一种境界.在这个过程中,我们都需要历练. 基于hadoop集群下海量离线数据存储和挖掘分析架构: 架构图采用主流的Hadoop+Hive+Hbase集群架构平台.最简单的利用,包含了基本的基于hadoop集群下的日志分析过程.但此架构图,又不仅局限于简单的基于日志数据处理.我们可以把它定位到,把基于传统数据挖掘技术,移植到Hadoop集群平台上,提高计算效率,节省时间,降低开发成本.说到这里就必须

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

hive函数参考手册 原文见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”.

又是飞花的季节了.多愁善感的林妹妹看到柳絮说:“嫁与东风春不管,凭尔去,忍淹留.”宝姐姐看了却来一句:“好风凭借力送我上青云”. 特别羡慕情商高的人,经常在想他们是怎么做到的.从来看不出他们不喜欢谁,满眼里都是真诚.渐渐的开始能够理解所有的人.比如:有些女孩爱化很浓的妆,后来才想到不是所有的人都天生皮肤细,清水洗把脸就可以出门.现实的女孩大都是梦碎之后被碎片扎的遍体鳞伤,更应该被呵护才是.爱钱是因为不是所有的人都有不依靠别人就能活的能力,谁最先想到的不是衣食住行呢.但我还是理解不了浪费粮食的,不

Hive函数介绍HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符,使用命令show functions查看),基本能够胜任基本的hive开发,但是当有较为复杂的需求的时候,可能需要进行定制的HQL函数开发.HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数),分别是:UDF(User-Defined Function).UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

创建mysql数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `database_name` DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 创建mysql数据表 drop table if exists `table_name`; create table if not exists `table_name` ( id int auto_increment primary key comment '主键编号', `name` )

一.hive函数 1.hive内置函数 (1)内容较多,见< Hive 官方文档>            https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF        (2)详细解释:            http://blog.sina.com.cn/s/blog_83bb57b70101lhmk.html (3) 测试内置函数的快捷方式: 1.创建一个 dual 表 create table dual

Hive函数大全–完整版 现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很

什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. 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表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在YARN上 为什么使用Hive 1)直接使用hadoop所面临的问题 (1)人员学习成本太高 (2)项目周期要求太短 (3)MapReduce实现复杂查询

大数据分析处理架构图 数据源: 除该种方法之外,还可以分为离线数据.近似实时数据和实时数据.按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性: 计算层: 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算.而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实

1.limit限制调整 一般情况下,Limit语句还是需要执行整个查询语句,然后再返回部分结果. 有一个配置属性可以开启,避免这种情况---对数据源进行抽样 hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数 缺点:有可能部分数据永远不会被处理到   2.JOIN优化 1).  将大

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv

现在虽然有很多SQL ON Hadoop的解决方案,像Spark SQL.Impala.Presto等等,但就目前来看,在基于Hadoop的大数据分析平台.数据仓库中,Hive仍然是不可替代的角色.尽管它的相应延迟大,尽管它启动MapReduce的时间相当长,但是它太方便.功能太强大了,做离线批量计算.ad-hoc查询甚至是实现数据挖掘算法,而且,和HBase.Spark都能整合使用. 如果你是做大数据分析平台和数据仓库相关的,就目前来说,我建议,Hive是必须的. 很早之前整理过Hive的函数