目录 对比 整合 需求一 步骤 一.将HBase的五个jar包拷贝到Hive的lib目录下 二.修改hive的配置文件 三.在Hive中建表 四.创建hive管理表与HBase映射 五.在HBase中查看hbase_score 需求二 步骤 一.在HBase中创建表并插入数据 二.建立hive外部表,映射HBase中的表及字段 对比 整合 需求一 将hive分析结果的数据,保存到HBase当中 步骤 一.将HBase的五个jar包拷贝到Hive的lib目录下 HBase的jar包在/export

一.正常按照数据库和表导入 \\前面介绍了通过底层文件得形式导入到hive的表中,或者直接导入到hdfs中,\\现在介绍通过hive的database和table命令来从上层操作.sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table payment --where "payment_id<=8000" --hive

在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

数据导入的时候出现: at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:) at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:) at java.lang.Class.getMethod(Class.java:) at org.apache.hadoop.util.ProgramDriver$Pr

对于数据集文件,在将其中的数据存入hive之前,需要将数据进行预处理. 1.删除文件第一行记录,即字段名称 sed -i '1d' raw_user //1d表示删除第1行,同理,3d表示删除第3行,nd表示删除第n行 2.对字段进行预处理 主要是通过sh文件对csv文件进行字段的逐行处理,然后将处理后的数据储存在文本文档中: 下面举例sh文件的代码(sh文件需要与需要处理的csv文件放在同一目录下): #!/bin/bash #下面设置输入文件,把用户执行pre_deal.sh命令时提供的第一

一.HBase整合MapReduce环境搭建 1. 搭建步骤1)在etc/hadoop目录中创建hbase-site.xml的软连接.在真正的集群环境中的时候,hadoop运行mapreduce会通过该文件查找具体的hbase环境信息. -cdh5.-cdh5.3.6/etc/hadoop/hbase-site.xml 2)将hbase需要的jar包添加到hadoop运行环境中,其中hbase需要的jar就是lib文件夹下面的所有*.jar文件. 在hadoop中添加其他第三方的jar有多种方式

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

背景:需要将HBase中表xyz(列簇cf1,列val)迁移至Hive 1. 建立Hive和HBase的映射关系     1.1 运行hive shell进入hive命令行模式,运行如下脚本 CREATE EXTERNAL TABLE hbase_student(key int, value string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.colum

Hive集成HBase可以有效利用HBase数据库的存储特性,如行更新和列索引等.在集成的过程中注意维持HBase jar包的一致性.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. 整合hive与hbase的过程如下: 1.将HBASE_HOME下的 hbase-common-0.96.2-hadoop2.jar 和 zookeeper-3.4.5.jar 拷贝(覆盖)到HIVE_HOME/l

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础

相信很多人都试过通过OleDB读取Excel文件,这种方法效率十分高,只是有一点会让人十分头痛,就是当一列中既有混合型数据,又有纯数据时,往往容易丢失数据. 百度过后,改连接字符串 “HDR=YES;IMEX=1”,再甚者改注册表,TypeGuessRows设置更大的数字或为0,然而丢失数据的问题始终解决不了. 在我试过多次后,发现其实采用ACE 引擎读取Excel文件比使用Jet引擎好很多, 首先说明一下Microsoft.Jet.OLEDB.4.0和Microsoft.ACE.OLEDB.1

/* 字符流和字节流: 字节流两个基类: InputStream OutputStream 字符流两个基类: Reader Writer 既然IO流是用于操作数据的, 那么数据的最常见体现形式是:文件. 那么先以操作文件为主来演示. 需求:在硬盘上,创建一个文件并写入一些文字数据. 找到一个专门用于操作文件的Writer子类对象.FileWriter. 后缀名是父类名. 前缀名是该流对象的功能. */ import java.io.*; class FileWriterDemo { public

工具原料: Windows 7,Visual Studio 2010, Microsoft Office 2007 创建解决方案 菜单>新建>项目>Windows窗体应用程序: 添加相关组件: 添加两个DataGridView,一个TextBox,两个按钮 ,如下图: 添加Excel资源: C#创建Excel文件,这里实际上是从资源中提取一个事先创建好的Excel文件,文件提取成功后,使用OleDb方法连接Excel,向Excel文件中写入数据. 先在文件夹中新建一个Excel文件,在S

关于文件存储,Activity提供了openFileOutput()方法可以用于把数据输出到文件中,具体的实现过程与在J2SE环境中保存数据到文件中是一样的. 文件可用来存放大量数据,如文本.图片.音频等. 默认位置:/data/data/<包>/files/***.***. 代码示例: public void save() { try { FileOutputStream outStream=this.openFileOutput("a.txt",Context.MODE

环境: SSMS sql-server2016 一.为数据库添加数据文件 添加日志数据文件 以下是添加数据文件和日志文件的代码 ALTER DATABASE [joinbest] ADD FILE ( NAME = N'joinbest_2', FILENAME = N'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\joinbest_2.ndf' , SIZE = 8192KB , FILEGROWTH

在Linux下,基于开源的数据恢复工具有很多,常见的有debugfs.R-Linux.ext3grep.extundelete等,比较常用的有ext3grep和extundelete,这两个工具的恢复原理基本一样,只是extundelete功能更加强大: Extundelete能够利用inode信息结合日志去查询该inode所在的block位置,以次来查找和恢复所需的数据,该工具最给力的一点就是支持ext3/ext4双格式分区恢复,基于整个磁盘的恢复功能较为强大. 注意事项 在数据被误删除后,第

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