背景介绍: Nginx为app打点数据,打点日志每小时滚动一次.目录结构如下 文件中的数据如下( cat -A 2019072414r.log 后的结果,-A为显示隐形的符号,下方^A为指定的分隔符.$为行尾结束符,换行的时候会自带,不用关注.) 61.140.204.111^A20190724145548^A1563951348^A^A8671a9d406bd8733bf42d9644a009660^AJYH^Awin7^A2^Ahc_GC5H6A^A^A3^A1.0^ALSEARCH^AOT

MSCK REPAIR TABLE命令主要是用来解决通过hdfs dfs -put或者hdfs api写入hive分区表的数据在hive中无法被查询到的问题.我们知道hive有个服务叫metastore,这个服务主要是存储一些元数据信息,比如数据库名,表名或者表的分区等等信息.如果不是通过hive的insert等插入语句,很多分区信息在metastore中是没有的,如果插入分区数据量很多的话,你用 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION 一个个分区添加十分麻烦.

在更改分区内的文件后刷新表 refresh table tablename ; 我们平时通常是通过alter table add partition方式增加Hive的分区的,但有时候会通过HDFS put/cp命令往表目录下拷贝分区目录,如果目录多,需要执行多条alter语句,非常麻烦.Hive提供了一个"Recover Partition"的功能. 具体语法如下: MSCK REPAIR TABLE table_name; 原理相当简单,执行后,Hive会检测如果HDFS目录下存在但

把Flume Source(netcat类型),从终端上不断给Flume Source发送消息,Flume把消息汇集到Sink(avro类型),由Sink把消息推送给Spark Streaming并处理后输出 版本信息:spark2.4.0 Flume 1.7.0 (基于pyspark) 一.Flume安装 ①.文件导入 # 将apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz解压到/usr/local目录下 sudo tar -zxvf apache-flume-1.7.0-bin.t

目标: 通过接受 1084端口的http请求信息, 存储到 hive数据库中, osgi为hive中创建的数据库名称 periodic_report6 为创建的数据表, flume配置如下: a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sinks=k1 a1.sources.r1.type = httpa1.sources.r1.bind = 0.0.0.0a1.sources.r1.port = 1084a1.sources.r1.handler=jkong.test.Plai

导读:随着大数据的进一步发展,NoSQL 数据库系统迅速发展并得到了广泛的应用.其中,Apache Cassandra 是最广泛使用的数据库之一.对于 Cassandra 的优化是大家研究的热点,而 ScyllaDB 则为其提供了一个新的思路.ScyllaDB 是一个基于 C++ 的开源的高性能的 Cassandra 的实现,较之 Cassandra 在性能上有了很大的提升.Nodetool repair 是 Cassandra 日常维护的重要一环,今天主要和大家分享一下 ScyllaDB 在这

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般都是使用alter table add partition命令将分区信息添加到新建的表中,每添加一条分区信息就执行一个alter table add partition命令,如果分区数量少还好办,但是遇到分区数量多的情况,特别是分区数量大于50的情况,如果还是使用alter命令添加分区,那是一件耗时

1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

Hive中有时候会遇到复制表的需求,复制表指的是复制表结构和数据. 如果是针对非分区表,那很简单,可以使用CREATE TABLE new_table AS SELECT * FROM old_table; 那么如果是分区表呢? 首先想到的办法可能是: 先创建一张和old_table结构相同的new_table,包括分区:可以使用CREATE TABLE new_table LIKE old_table; 接下来使用动态分区,把old_table的数据INSERT到new_table中. 这个方

Hive的基本数据类型 DDL DML: 基本数据类型 对于Hive而言String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数. 集合数据类型 数据类型 描述 语法示例 STRUCT 和c语言中的struct类似,都可以通过“点”符号访问元素内容.例如,如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用. struct()

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

1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

一.基本概念 1.什么是hive The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL. Structure can be projected onto data already in storage. A command line tool and JDBC driv

Hive中创建S3的外部表 数据在S3存放的数据是按时间纬度存放的,每天的数据存放在各自的目录下,目录结构如下截图: 每个目录下面的数据是CSV文件,现在将其导入到Hive中进行查询,通过创建对应的表结构: CREATE EXTERNAL TABLE `palmplay_log_pv_s3_csv`( `meta_id` string COMMENT 'from deserializer', `brand` string COMMENT 'from deserializer', `channel

1.jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false 2.desc (formatted) 表名: 可以查看表的描述 3.文件以逗号分隔,重命名csv结尾,可以用Excel打开 4.Linux下有一个wc -l 文件名,看文件内容数量 5.外部表,出现空值,同样内容放到外部表,出现空值,而放在分区表,却全部显示 6.一个是外部表删除了之后,集

一. 创建数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]; 字段解释: 1). IF NOT EXISTS: 避免要创建的数据库已经存在 2). COMMENT : 给数据库添加一个备注 3). LOCATION: 如果不指定路径,默认的存

所谓关联,可以理解为能够使用select查询到 1.load 这是最常用的一种方式 load data [local] inpath "数据路径" into table table_name partition(分区字段) 使用load加载数据会自动创建分区的,这样你加载的数据就会和分区表进行关联,之后select就可以了 2.修复命令 这种方式是先使用hive创建分区目录,然后用put上传数据,最后使用msck repair进行修复,所谓修复实质是创建分区,即Added partit

DDL数据库定义 创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database if not exists db_hive; 3)创建一个数据库,指定数据库在 HDFS 上存放的位置 hive (de