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

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

1. 迁移hdfs,使用hadoop 命令 hadoop distcp -pugp  hdfs://localhost:9000/ hdfs://localhost:9000/ 此处示例仅作说明用 2. 迁移hive.hive的metastore使用的是PostgreSQL,迁移后使用 MySQL. 在迁移 hdfs 的过程中,hive的实际的数据实际已经迁移了,剩下要迁移的是 metastore.

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据读取 http://hbasefly.com/2018/05/02/timeseries-database-7/  2018年5月2日  范欣欣  时序数据库 任何一个数据库系统内核关注的重点无非:数据在内存中如何存储.在文件中如何存储.索引结构如何存储.数据写入流程以及数据读取流程.关于InfluxDB存储内核,笔者在之前的文章中已经比较全面的介绍了数据的文件存储格式.倒排索引存储实现以及数据写入流程,本篇文章重点介绍InfluxD

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

HDFS写入和读取流程 一.HDFS HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合. 目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有,Thrift.C.FUSE.WebDAV.HTTP等.HDFS是以block-sized chunk组织其文件内容的,默认的block大小为64MB,对于不足64MB的文件,其会

我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name   

HDFS写入过程方法调用逻辑 & 源码注释解读 前一篇介绍HDFS模块的博客中,我们重点从实践角度介绍了各种API如何使用以及IDEA的基本安装和配置步骤,而从这一篇开始,将会正式整理HDFS的读写原理分析,由于全部一次性整理篇幅过长,本人会将这一部分的内容拆分成多篇,这一篇将会从宏观上把控整个写入过程的框架,并啃一啃源码中的注释部分,好了,废话不多说,直接开始吧! 1. 框架图展示 上图摘录自<Hadoop权威指南>,从这张图可知,整个写入过程被分成了七大步骤,在第一篇源码分析博客中

一般Hive依赖关系型数据库Mysql,故先安装Mysql $: yum install mysql-server mysql-client [yum安装] $: /etc/init.d/mysqld start [启动mysql服务] $: mysql [登录mysql客户端] mysql> create database hive; 安装配置Hive $: tar zvxf apache-hive-2.1.1-bin.tar 1. 配置环境变量 export HIVE_HOME=/usr/l

转自http://shiyanjun.cn/archives/962.html 我们可以从java.io.InputStream类中看到,抽象出一个read方法,用来读取已经打开的InputStream实例中的字节,每次调用read方法,会读取一个字节数据,该方法抽象定义,如下所示:public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑,如果我们清楚了如何从HDFS中读取一个文件

HDFS写入过程注释解读 & 源码分析 此篇博客承接上一篇未讲完的内容,将会着重分析一下在Namenode获取到元数据后,具体是如何向datanode节点写入真实的数据的 1. 框架图展示 在开始前,还是老规矩,先上图 本篇内容将会重点介绍HDFS写入流程七大步骤中的4,5步骤,即数据包写入和数据包确认(write packet & ack packet) 2. 源码分析 2.1 文档注释翻译 在讲解这部分内容时会涉及到的类是DFSPacket DFSPacket类 DFSPacket i

sparkStreaming: package hive import java.io.File import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSe

1.(fs.createReadStream)当文件比较大时,建议使用文件流读取,不会出现卡顿现象,demo如下. const fs = require('fs'); //流的方式读取文件 var readStream = fs.createReadStream("fs/input.txt"); var str = ""; ; //读取次数 //流每次读取一块,都会广播一次data事件,通过on来接受广播事件 readStream.on('data',functio

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

问题描述: 使用java的jxl包创建.写入excel表格数据 问题解决: (1)说明 (2)写入execel数据 注: 以上是写入数据需要调用的函数接口 注: 具体接口调用过程,如上所示 (3)读取execel文件 注: 以上是读取execel文件,需要调用的接口 注: 具体接口调用流程如上图所示 实现上述接口,需要引入jxl.jar 文件 具体源代码:

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

前面讲过了怎么通过mapreduce把mysql的一张表的数据放到另外一张表中,这次讲的是把mysql的数据读取到hdfs里面去 具体怎么搭建环境我这里就不多说了.参考 通过mapreduce把mysql的一张表的数据导到另外一张表中 也在eclipse里面创建一个mapreduce工程 具体的实现代码 package com.gong.mrmysql; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOE

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-