一.创建新表 建表语句如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_collection_9( user_id string , seller_id string , product_id string , time string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ; 二.hue中向hive导入数据 首先,在文件浏览器中,将你创建表对应的文本导进来,如下图所示: 使用如下操作语句将文本数据导入到hive中.

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

hive 操作elasticsearch 一,从hive 表格向elasticsearch 导入数据 1,首先,创建elasticsearch 索引,索引如下 curl -XPUT '10.81.179.209:9200/zebra_info_demo?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "settings": { "number_of_shards":5, "number_of_replic

最近在 HUE 里面查询有中文字段相关的东西被报错警告... (1366, Incorrect string value: \\xE4\\xBA\\xAC\\xE4\\xB8\\x9C... for column search at row 1) 通过调整 HUE 使用的某些元数据表的表编码来解决这个问题: ALTER TABLE desktop_document2 modify column name varchar() CHARACTER SET utf8; ALTER TABLE desk

建表 create external table if not exists hive2hbase( id int, ---> 对应hbase的rowkey (即下面的:key) age int, ---> 按顺序对应hbase中列值的value name string ) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ( ---> 分隔形式 serde "hb

HIVE配置 修改hue.ini配置文件 [beeswax] hive_server_host=node1 hive_server_port= hive_conf_dir=/usr/hive-/conf 重启HUE build/env/bin/supervisor 启动hdfs和hiveserver2 $HIVE_HOME/bin/hiveserver2 登录Web 点击:Query Editors->Hive 然后就可以通过图形化操作Hive了!

hive与环境的交互,算是一个小知识点,但掌握不菲! 如何在hive里,也达到这样呢? 不需要这样啦,因为,hive是建立在hadoop之上,启动hive,相当于,就是,hadoop jar ** hive > dfs -ls /;      可以看看这篇,hive与依赖环境的交互

目录 1.更改hue的配置hue.ini 2.启动hive的metastore以及hiveserver2服务 3.启动hue进程,查看Hive是否与Hue集成成功 1.更改hue的配置hue.ini cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/desktop/conf vim hue.ini 不推荐vim编辑模式 [beeswax] hive_server_host=node03.hadoop.com hive_server_port=10000 hive_co

Hue的安装与部署 hadoop hue Hue 简介 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,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等等.很早以前就听说过Hue的便利与强大,一直没能亲自尝试使用,下面先通过官网给出的特性,通过翻译原文简单

Hue Web应用的架构 Hue 是一个Web应用,用来简化用户和Hadoop集群的交互.Hue技术架构,如下图所示,从总体上来讲,Hue应用采用的是B/S架构,该web应用的后台采用python编程语言别写的.大体上可以分为三层,分别是前端view层.Web服务层和Backend服务层.Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用. Hue整合大数据技术栈架构 由于大数据框架很多,为了解决某个问题,一般来说会用到多个框架,但是每个框架又都有自己的web UI监控界面,对应着不同的

1. 两者分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop. Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运行MapRedu

1.Hive 有哪些方式保存元数据,各有哪些特点. 15. Hive内部表和外部表的区别 23.hive底层与数据库交互原理Hive的Hql语句掌握情况? 36.使用Hive或自定义mr实现如下逻辑: product_no lac_id moment start_time user_id county_id staytime city_id 13429100031 22554 8 2013-03-11 08:55:19.151754088 571 571 282 571 13429100082

一.两者分别是什么:     Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop.      Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运

目录 [toc] 安装 升级 安装 nohup hive –service hiveserver & 启动: sudo nohup ./hive --service metastore &-----------Startup Hive Embedded(如果metastore配置成 remote方式 那就应该把metastore也启动) 测试standalone,必须用remote mysql那种设置 1,hive 命令行模式. 直接输入/hive/bin/hive的执行程序 或者输入 h

转载自http://blog.csdn.net/wangmuming/article/details/23954527和http://www.cnblogs.com/justinzhang/p/4273470.html 共同点:1.HBase与Hive都是架构在Hadoop之上的.都是用Hadoop作为底层存储 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 .3.想象你在操作RMD

首先官网下载tar包 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz 在安装hue之前,还需要安装各种依赖包,首先要检查是否有这些依赖包,mysql和mysql-devel已经在安装hive的时候有了 所以不必安装 添加mvn源 wget http://repos.fedorapeople.org/repos/dchen/apache-maven/epel-apache-maven.repo -O /etc/yum

1. 两者分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop. Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运行MapRedu

HIVE和HBASE区别 两者分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop. Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不

转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”.

简介 Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据.Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce.这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行. 而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据. 两者分别是什么? Apache Hive是数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然H

Hive/Phoenix + Druid + JdbcTemplate 在 Spring Boot 下的整合 http://blog.csdn.net/balabalayi/article/details/67631726 原创 2017年03月28日 09:10:05 标签: hadoop / spring boot / hive / phoenix / druid 1959 一.POM依赖 作者的hadoop集群环境为: HDFS,YARN,MapReduce2 : 2.7.3Hive :