标签: hadoophivealtertable 2014-11-19 10:45 4219人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: hadoop(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. SerDe SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称,目的是用于序列化和反序列化.序列化的格式包括: 分隔符(tab.逗号.CTRL-A) Thrift 协议 反序列化(内存内): Java Integer/String/ArrayList/HashMap Hado

在使用Hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具. 要想还原建表DDL就必须从元数据入手,我们知道,hive的元数据并不存放在hdfs上,而是存放在传统的RDBMS中,典型的如MySQL,derby等,这里我们以mysql为元数据库,结合0.4.2版本的hive为例进行研究. 连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个,其中和表结构信息有关的有9张,其余的10多张或为空,或只有简单的几条记录,以下是部分主要

Hive--元数据表含义 1.VERSION   -- 查询版本信息   Field Type Comment   VER_ID bigint(20) ID主键   SCHEMA_VERSION varchar(127) Hive版本   VERSION_COMMENT varchar(255) 版本说明 2.DBS -- 存储Hive中所有数据库的基本信息   Field Type Comment   DB_ID bigint(20) 数据库ID   DESC varchar(4000) 数据

目录 简介 HIVE 基本操作 获取 HIVE 源码 编译 HIVE 源码 启动 HIVE 停止 HIVE 监听对 HIVE 元数据的操作 参考文档 简介 公司有个元数据管理平台,会定期同步 HIVE 中的元数据.但这样做有个问题,就是如果在 HIVE 中插入了一张新表或者新库等 HIVE 元数据变更的操作,元数据管理平台不能及时与 HIVE 表中的数据进行同步.因此需要调研下 HIVE 中有没有类似的监听机制,可以实现 HIVE 中有元数据更改时,能及时发通知给 元数据平台.整体的需求图如下所

hive的元数据存放在关系型数据库中,元数据中存储了hive中所有表格的信息,包括表格的名字,表格的字段,字段的类型,注释.这些信息分散的存放在各个表中,给定一个hive中的表格名字,查询这个表中含有的所有字段,使用如下的SQL语句: mysql> select COLUMNS_V2.* from COLUMNS_V2,SDS, TBLS where COLUMNS_V2.CD_ID = SDS.CD_ID and SDS.SD_ID = TBLS.SD_ID and TBLS.TBL_NAME

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

org.apache.thrift.transport.TTransportException: Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0.0.0.0:9083. at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TServerSocket.java:109) at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TSe

Hive实现自增序列 在利用数据仓库进行数据处理时,通常有这样一个业务场景,为一个Hive表新增一列自增字段(比如事实表和维度表之间的"代理主键").虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能,但它本身可以通过函数来实现自增序列功能:利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence. 示例:table_src是我们经过业务需求处理的到的中间表数据,现在我们需要为table_src新增一列自增序列字段auto_increment_id,并将最

这一篇介绍Hive的安装及操作.版本是Hive3.1.2. 调整部署节点 在Hadoop篇里,我用了5台虚拟机来搭建集群,但是我的电脑只有8G内存,虚拟机启动之后卡到没法操作,把自己坑惨了. Hive的运行是基于Hadoop集群的,为了操作的流畅性,我把Hadoop集群全部重新搭建了,一共只有3台虚拟机. 主机 NN RM ZKFC DN NM JN ZK MySQL Hive服务端 Hive客户端 server01  •  •   •  •  •  •  •       server02  •

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 0.13.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

本文介绍Hive元数据库中一些重要的表结构及用途,方便Impala.SparkSQL.Hive等组件访问元数据库的理解. 1.存储Hive版本的元数据表(VERSION) 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 1.1.0 Set  by MetaStore 如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli.比如该表不存在,当启动Hive-Cli时候,就会报错”Table ‘hive.version

如果不小心删除了了hive的元数据文件(/user/hive/warehouse),只要先前core-site.xml文件中设置了fs.trash.interval属性就可以找回.hdfs会为用户创建一个回收站的目录,通过shell删除的文件会在该回收站中停放一定的时间,最终才被删除.该回收站目录是/user/用户名/.Trash/Current/user/hive/warehouse,如果短时间删除多个,/user/用户名/.Trash/Current/user/hive目录下会有多个ware

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS

Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job,执行Hive的SQL语句,浏览HBase数据库等等.      Hue在数据库方面,默认使用的是SQLite数据库来管理自身的数

序列化与反序列化的作用 1,序列化是对象转化为字节序列的过程: 2,反序列化是字节码恢复为对象的过程: 序列化的作用主要有两个: (1),对象向的持久化:即把对象转换成字节码后保存文件: (2),对象数据的传输: 反序列化的主要作用: 对<key,value>反序列化成Hive table的每一列的值:Hive可以方便的将数据加载到表中而不需要对数据进行转换,这样在海量数据处理时,可以节省大量的时间. 在Hive的HQL语句中,select时将会用到序列化操作, insert 时会用到反序列化

不多说,直接上干货! [bigdata@s201 conf]$ vim hive-site.xml [bigdata@s201 conf]$ pwd /soft/hive/conf [bigdata@s201 conf]$ ll total -rw-r--r--. bigdata bigdata Jun beeline-log4j2.properties.template -rw-r--r--. bigdata bigdata Jan : hive-env.sh -rw-r--r--. bigd

今天配置hive 犯了一个问题:下载的hive tar.gz 里的conf文件夹仅仅有一个 hive-default.xml.template,于是我就cp  了一份命名为:hive-default.xml 结果弄上去总是出现一个问题.就是我在 bin/ 执行hive 创建的database和在 随意其它文件夹执行hive 创建的database (已配置好环境变量) 在两个地方出现的并不同样,这个让我十分头疼. 经过排查,必需要把 hive-default.xml.template 复制一份命

<configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://master:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.Connectio

Hive字符串分割函数 split(str, regex) - Splits str around occurances that match regexTime taken: 0.769 seconds, Fetched: 1 row(s) 返回值为一个数组 a.基本用法: 例1: split('a,b,c,d',',') 得到的结果: ["a","b","c","d"] b.截取字符串中的某个值: 当然,我们也可以指定取结