1. hdfs 文件   {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

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

1. 通过Hive view CREATE EXTERNAL TABLE if not exists finance.json_serde_optd_table ( retCode string, retMsg string, data array<struct< secid:string,="" tradedate:date,="" optid:string,="" ticker:string,="" secsh

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

安装完CDH后,发现里面的东东实在是太多了,对于一个初学大数据的来说就犹如刘姥姥进了大观园,很新奇,这些东东每个单拿出来都够喝一壶的. 接来来就是一步一步地学习了,先大致学习了每个模组大致做什么用的,然后再按模组一个一个细致学习,并实际演练. 我给自已的第一个课题是如何将Sql Server的一个表数据导入到HDFS中,网上有很多这样的教程,不过我觉得最有用的还是官网的User Guide,网上的教程直接把命令列出来,后面的参数基本没有用,因此可以考虑官网User Gruide进行详细了解. 步

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

#创建表人信息表  person(String name,int age) hive> create table person(name STRING,age INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ESCAPED BY '\\' STORED AS TEXTFILE; OK Time taken: 0.541 seconds#创建表票价信息表 ticket(int age,float price) hive> create tab

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

准备环境 (个人使用记录,方便下次使用查阅~~) 首先保证PAI是登陆状态: 进入GitHub项目所在地址: https://github.com/Microsoft/pai/ 然后切换分支到  具体 使用文档再这里: https://github.com/Microsoft/pai/tree/pai-0.5.y/pai-fs 将代码clone下来后执行: `python pai-fs.py --config host=xxx.xxx.234.79 port=50070 user=root`(配

背景:根据业务需要需要把60张主子表批量入库到hive表. 创建测试数据: def createBatchTestFile(): Unit = { to ) { val sWriter = new PrintWriter(new File("D:\\server_" + layer + ".txt")) val nWriter = new PrintWriter(new File("D:\\neighour_" + layer + ".

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

Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

1新建一个数据库 create database db3; 2创建一个外部表 --外部表建表语句示例: create external table student_ext(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) row format delimited fields terminated by ',' location '/stu'; 3添加数据 vi student.txt ,李勇,男,,CS ,刘晨,女,,IS ,王敏,女

1 建表 create table student(id int,name string ,age int) row format delimitedfields terminated by ','; 2 创建一个student.txt 添加数据 ,zhangsan, ,lisi, ,wnagwu, 3 上传 hdfs dfs -put student.txt /user/hive/warehouse/student 4 select * from student; 5 通常不会通过put方式加

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数

一.上传数据 二.下载数据 三.读写时的节点位置选择 1.网络节点距离(机架感知) 下图中: client 到 DN1 的距离为 4 client 到 NN 的距离为 3 DN1 到 DN2 的距离为 2 2.Block 的副本放置策略 NameNode 通过 Hadoop Rack Awareness 确定每个 DataNode 所属的机架 ID 简单但非最优的策略 将副本放在单独的机架上 这可以防止在整个机架出现故障时丢失数据,并允许在读取数据时使用来自多个机架的带宽. 此策略在群集中均匀分

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景