一.hive概述 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数据库表,并提供简单的 sql 查询功能,可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行.使用SQL来快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce 应用,学习成本低,十分适合数据仓库的统计分析. [数据仓库]英文名称为 Data Warehouse,可简写为 DW 或 DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它

一.创建新表 建表语句如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_collection_9( user_id string , seller_id string , product_id string , time string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ; 二.hue中向hive导入数据 首先,在文件浏览器中,将你创建表对应的文本导进来,如下图所示: 使用如下操作语句将文本数据导入到hive中.

操作步骤: 1. 修改.hiverc文件 在hive的conf文件夹下面,如果没有.hiverc文件,手工自己创建一个. 参照如下格式添加: add jar /usr/local/hive/external_lib/gw-hive-udf.jar; create temporary function myexp as 'com.gw.hive.udf.udtf.ExplodeEx'; 第一行为自定义jar包存放的路径. 第二行为定义的funtion全类名,并且指定函数名为myexp; 2.上传j

这里所说的在Java中运行Hive命令或HiveQL并非指Hive Client通过JDBC的方式连接HiveServer(or HiveServer2)运行查询,而是简单的在部署了HiveServer的server上运行Hive命令.当然这是一个简单的事情.寻常我们通过Hive做简单的数据分析实验的时候,都是直接进入Hive运行HiveQL,那我们为什么还要在程序中运行呢? 这里涉及到了一个问题.通过进入Hive运行HiveQL.我们仅仅能将分析结果打印到屏幕或是存入暂时表,那假设我们想吧分析

一..hbase与hive的兼容版本: hive0.90与hbase0.92是兼容的,早期的hive版本与hbase0.89/0.90兼容,不需要自己编译. hive1.x与hbase0.98.x或则更低版本是兼容的,不需要自己编译. hive2.x与hbase1.x及比hbase1.x更高版本兼容,不需要自己编译. hive 1.x 与 hbase 1.x整合时,需要自己编译 二..hbase与hive的整合过程: 1.修改 hive 的conf目录下 hive-site.xml文件 <pro

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表.本文将主要从项目的设计架构.最新进展.使用说明等方面来介绍这一功能. Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景,为了完善 Flink 的生态,发掘 Flink 在批处理方面的潜力,我们决定增强 FlinkSQL 的功能,从而让用户能够通过 Flink 完成更多的任务. Hive 是大数据领域最早出现的 S

1. 描述 Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,Hive是基于hadoop的数据分析工具.一般来说我们对Hive的操作都是通过cli来进行,也就是Linux的控制台,但是,这样做本质上是每个连接都存放一个元数据,各个之间都不相同,这样的模式用来做一些测试比较合适,并不适合做产品的开发和应用. 因此,就产生了Hive的JDBC连接的方式.本文介绍报表开发工具FineReport中,hadoop.hive数据库连接方法. 2. 步骤 Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以连接Hive并进行

sqoop job --create incretest -- import --connect jdbc:mysql://10.8.2.19:3306/db --table table1 --username op_root --password root -m 1 --hive-import --incremental lastmodified --check-column dtTime --last-value '2015-11-30 16:59:43.1'; 注意: 1. – impor

一.安装mysql $ sudo apt-get install mysql-server 启动守护进程 $ sudo service mysql start 二.配置mysql服务与连接器 1.安装mysql连接器 $ sudo apt-get install libmysql-java 注:将/usr/share/java/下的连接器jar包copy到$HIVE_HOME/lib下 如图所示 2.设置mysql root密码 $ sudo /usr/bin/mysql_secure_inst

连接Hive 新建interpreter default.driver = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver default.url = jdbc:hive2://hostname:10000 default.user = zeppelin (默认是你们账号:anonymous,zeppelin账号需要新创建,方便做数据权限管理) 连接Impala 1. 我所用的zeppelin版本没有impala jdbc包,下载地址: https://downloads.clo

参考这里http://grokbase.com/t/cloudera/scm-users/12aayq5cyh/what-is-gateway-in-cloudera-manager 实际上Gateway就是一个hive客户端节点,会将hadoop/hbase/mapreduce之类的配置文件推送到客户端节点中.  我们可以在配置的客户端节点提交hive程序脚本运行.

错误信息: warning: here-document at line 58 delimited by end-of-file (wanted `EOF') 业务场景,使用hive对数据进行批量清洗,hive语句放到shell脚本中方便执行. #定义hql sql=$(cat <<!EOF hive的hql语句块 !EOF) #执行hql $HIVE_HOME/bin/hive -e "$sql" 以上代码执行时总是出现警告信息, 这里的EOF结束标记有问题. 注意: 结

使用oozie来调度操作,用shell的action执行命令,其中shell里包含着hive -e 操作执行时,oozie窗口报 WARN ShellActionExecutor: - SERVER[host1] USER[root] GROUP[-] TOKEN[] APP[shellwf] JOB[--oozie-root-W] ACTION[--oozie-root-W@shellnode] LauncherMapper died, check Hadoop LOG :job_153310

1.直接执行.sql脚本 import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from pandas import DataFrame from sklearn.model_selection import train_test_split from io import StringIO import gc import sys import os hive_cmd = "hive -f ./sql/sql.sql"

用 hortonworks(V3.1.0.0) 部署了 ambari (V2.7.3),用 ambari 部署了 hadoop 及 hive. 1.  启动 kylin(V2.6)时,遇到如下问题: Retrieving hadoop conf dir... KYLIN_HOME is set to /opt/programs/kylin (Not all processes could be identified, non-owned process info will not be show

在hive上建表与普通分区表创建方法一样: CREATE TABLE `dwa_m_user_association_circle`( `device_number` string, `oppo_number` string, `prov_id_oppo` string, `area_id_oppo` string, `dealer_oppo` string, `short_call_nums` bigint, `long3_call_nums` bigint, `long5_call_nums

spark 2.4 spark sql中执行 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; 后再执行sql依然会报错: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Number of dynamic partitions created is 1001, which is more than 1000. To solve this try to set hive.exec.max.dynamic.p

 用途: 根据查询到结果数量来判断,是否需要再执行下个脚本. 1. 查询语句script.q脚本如下: ) as count from test; 2. shell脚本如下: 这里注意hive语句需要包裹在``(左上角~按键)里面,然后可以把输出的结果赋值给一个变量. #!/bin/sh count=`beeline --silent=true --outputformat=csv2 \ --showHeader=false --showWarnings=false \ -u 'jdbc:hiv

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{