import org.apache.flink.table.api.*; import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog; /** * @Auther WeiJiQian * @描述 */ public class FlinkReadHiveAndWriteHive { public static void main(String[] args) throws Exception { EnvironmentSettings setti

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

sparkStreaming: package hive import java.io.File import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSe

flume的配置文件如下: a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=s1 a1.sources.r1.type=netcat a1.sources.r1.bind=master a1.sources.r1.port=44444 a1.sinks.s1.type=hive a1.sinks.s1.hive.metastore=thrift://master:9083 a1.sinks.s1.hive.database=bd14 a1.sinks.s1.hive.

线上hive使用环境出现了一个奇怪的问题,跑一段时间就报如下错误: FAILED: SemanticException MetaException(message:Exception thrown when executing query : SELECT A0.PART_NAME,A0.PART_NAME AS NUCORDER0 FROM PARTITIONS A0 LEFT OUTER JOIN TBLS B0 ON A0.TBL_ID = B0.TBL_ID LEFT OUTER JOI

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 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

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:

本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器,Flink可以读取和写入Hive数据,以替代Hive的批处理引擎.确保遵循说明在您的应用程序中包括正确的依赖项.

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

对hive中的表进行批量处理,如下是一个简单的脚本 #给定一个hive数据库名,生成它的所有表的create SQL语句,并导出到文件 create_fun(){ hive -e } #显示一个表中所有的分区 show_partitions(){ hive -e } #将一个表中所有分区重命名 rename_partition(){ start_day=$ end_day=$ while [ ${start_day} -le ${end_day} ] do day_int=`date +"%Y%

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) sqoop在export的时候 只能通过--export-dir参数来指定hdfs的路径.而目前的需求是需要将hive中某个表中的多个分区记录一次性导出到oracle数据库中,由于不支持通配符,又不想设置多个workflow.为了替代蹩脚的sqoop,准备使用java来开发通用包来替代这个导出功能. 通过给java程序提供具体的参数,完成数据的拉取. 为了与sqoop传参方式一致,使用了--开头(在java程序中其实是将--过滤掉了),相关

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

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) 前一篇介绍了java程序的如何编写.使用以及引用到的依赖包.这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序. 在我的业务中,分为两段: 1. 查询hive表中的信息,通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件. 2. 将hive查询到的信息写入到oracle中. 对应oozie中的workflow文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

1.认识hive:  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和redu

  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数据,然后通过ajax技术向后台一般处理程序传递JSON,后台又是如何获取传来的JSON,并对JSON数据转换,然后将转换后的数据写入数据库的! 介绍这些步骤实现前,先说说自己的辛酸:絮叨辛酸,是因为为了实现这个功能,我真的用了很

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

摘自:http://blog.csdn.net/mazhaojuan/article/details/8592015 通过js获取前台数据向一般处理程序传递Json数据,并解析Json数据,将前台传来的Json数据写入数据库表中  先看一下我要实现的功能界面:   这个界面的功能在图中已有展现,课程分配(教师教授哪门课程)在之前的页面中已做好.这个页面主要实现的是授课,即给老师教授的课程分配学生.此页面实现功能的步骤已在页面中有所体现,这里不再赘述,此篇文章主要介绍:我是如何通过js从前台获取数