1.概述 HBase是一款非关系型.分布式的KV存储数据库.用来存储海量的数据,用于键值对操作.目前HBase是原生是不包含SQL操作,虽然说Apache Phoenix可以用来操作HBase表,但是需要集成对应的Phoenix依赖包到HBase集群中,同时需要编写对应的Schema才能实现SQL操作HBase. 本篇博客,笔者将为大家介绍另一位一种SQL方式来操作HBase,那就是Hive. 2.内容 2.1 使用场景 熟悉大数据的同学应该都知道,Hive是一个分布式的数据仓库,它能够将海量数

Hive 外部表的练习 hive创建库和表操作 hive加载数据,4种发放 1.数据放在Linux创建表结构 进行加载 2.先定义表结构.将一个查询select语句结果插入到表中 3.数据先放在hdfs \ 创建表结构\ 进行加载(hive 只能加载目标文件的上级目录) 4.外部数据 external 内部表和外部表 使用上没有任何区别,删除时则有差别 数据: 创建表,以及添加数据: create external table if not exists my_course( courseid

hive外部表删除遇到的一个坑 操作步骤 创建某个表(create external table xxx location xxx) 插入数据(insert xxx select xxx from xxx) 删除表(drop table xxx) 重新创建 插入数据 查询数据 现象 查询数据发现部分第一次插入的数据 查询数据量发现大于第二次插入的数量 原因 与其说是坑,不如说是自己忽略了一点: 插入的是外部表,当drop表之后,数据并没有删除 第二次创建表location指向的还是原来的位置 也

HIVE外部表 分区表    外部表        创建hive表,经过检查发现TBLS表中,hive表的类型为MANAGED_TABLE. 在真实开发中,很可能在hdfs中已经有了数据,希望通过hive直接使用这些数据作为表内容.        此时可以直接创建出hdfs文件夹,其中放置数据,再在hive中创建表管来管理,这种方式创建出来的表叫做外部表. #创建目录,上传已有文件        hadoop fs -mkdir /data        hadoop fs -put stude

  之前主要研究oracle与mysql,认为hive事实上就是一种数据仓库的框架,也没有太多另类,所以主要精力都在研究hadoop.hbase,sqoop,mahout,近期略微用心看了下hive.事实上hive还是比我想象中好用的多,心里有点点暗爽,不论是与hadoop的衔接,还是在对外查询分析,定期hsql生成报表方面,都很方便.能够不用mapreduce.直接用hive生成报表. 真是方便.  Hive 提供两者表的两种使用方式,一种是内部表(托管表),第二种就是外部表. 对于两种表的使

1.建立hive的外部表匹配hdfs上的数据 出现如下报错: hive (solar)> ; OK Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Not a file: hdfs://f04/sqoop/open/third_party_user/dt=2016-12-12 Time taken: 0.043 seconds 再来看一下这个表的结构: hive (solar)> show create table

标题比较笼统,实际情况是: 对于Hive 的分区外部表的已有分区,在对表新增或者修改字段后,相关分区不生效. 原因是:表元数据虽然修改成功,但是分区也会对应列的元数据,这个地方不会随表的元数据修改而修改. 处理办法: 有两种 第一种:修改表,然后对于需要生效的分区,先drop 再 add. (或者说:先drop 表在重新建表再添加分区) 第二种:修改表,对需要生效的分区也执行添加或者修改字段的操作,比如:alter table tablename partition(year='2017') a

Hive内部表和外部表区别 1.创建内部表时,内部表的数据文件是保存在指定的路径的:如若创建外部表,则只记录数据所在的路径,不会对数据位置做改变. 2.删除表的时候,内部表元数据和数据会跟着一起删除.外部表只删除元数据 内部表和外部表使用场景 外部表:每天将收集到的网站日志定期流入 HDFS 文本文件. 内部表:在外部表(原始日志表)的基础上做大量的统计分析,用到的中间表.结果表使用内部表存储 转换 内部表转外部表 alter table xm_testA set TBLPROPERTIES (

1.外部表 关键字:EXTERNAL 外部表创建时需要指定LOCATION 删除外部表时,数据不被删除 CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING COMMENT 'country of origination') COMMEN

创建外部表.数据从HDFS获取  只是建立了链接,hdfs中的数据丢失,表中数据也丢失;hdfs数据增加,表中数据也增加 上传文件 创建外部表 删除文件 执行查询语句,发现少了

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

hive 内部表: hive> create table soyo55(name STRING,addr STRING,money STRING) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; hive> load data local inpath '/home/soyo/桌面/4.txt' into table soyo55; 表中的数据到底存放在HDFS的什么地方?其实在Hive的${HIVE_HOME

外部表介绍 ORACLE外部表用来存取数据库以外的文本文件(Text File)或ORACLE专属格式文件.因此,建立外部表时不会产生段.区.数据块等存储结构,只有与表相关的定义放在数据字典中.外部表,顾名思义,存储在数据库外面的表.当存取时才能从ORACLE专属格式文件中取得数据,外部表仅供查询,不能对外部表的内容进行修改(INSERT.UPDATE.DELETE操作).不能对外部表建立索引.因为创建索引就意味着要存在对应的索引记录.而外部表其实在没有存储在数据库中.故在外部是无法建立索引的.

0. 说明 已经安装好Hadoop和hive环境,hive把元数据存储在mysql数据库.这里仅讨论外部表和HDFS的关联,并且删掉外部表之后,对HDFS上的文件没有影响. 1. 在HDFS创建分区,并存有文件 手工创建或者由程序在HDFS上生成了分区目录,每个分区目录下有相应的文件.本例中根据day分了两个分区,如下所示: /test/in/day=20/20.txt /test/in/day=21/21.txt 文件里面的内容格式如下: 2;Lily;1991;Shanghai 3;Jack

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

在hive中创建外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_hbase_table(key string, name string,desc string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,columfamily:name,columnfamily:desc&qu

一. Hive 建内部表,链到hbase :特点:Hive drop表后,Hbase 表同步删除 drop table if exists hbase_kimbo_test1;CREATE TABLE hbase_kimbo_test1(id string comment '主键ID',name string comment '名称',cate_name string comment '类目')STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorag

1.创建HBase外部表 CREATE EXTERNAL TABLE `ods_women`( `rowkey` string COMMENT 'from deserializer', `article` string COMMENT 'from deserializer', `url` string COMMENT 'from deserializer', `web` string COMMENT 'from deserializer', `keyword` string COMMENT 'f

hive通过外部表读写elasticsearch数据,和读写hbase数据差不多,差别是需要下载elasticsearch-hadoop-hive-6.6.2.jar,然后使用其中的EsStorageHandler: Connect the massive data storage and deep processing power of Hadoop with the real-time search and analytics of Elasticsearch. The Elasticsea

知识点1:创建关联Hbase的Hive表 知识点2:Spark访问Hive 知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表 两种方式创建,内部表和外部表 内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除:不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作 外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响: hive使用的还是存储在hbase中的数据. 这里创建外部表. CREATE EXTERNAL TABLE tdatafromhbase(key s