复合数据类型 Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取,例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域a Maps(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行,例如,一个Map M包含了一个group->gid的kv对,gid的值可以通过M['group']来获取 Arrays:array中的数据为相同类型,例如,假如array A中元素['a','b','c'],则A[1]的值为'b'  类型

1.dirver package com.kangaroo.hadoop.drive; import java.util.Map; import java.util.Properties; import com.kangaroo.hadoop.mapper.AggregateMapper; import com.kangaroo.hadoop.reducer.AggregateReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import or

更新hadoop fs 命令实现: [ss@db csv]$ hadoop fs -count /my_rc/my_hive_db/* 18/01/14 15:40:19 INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. 3 2 0 /my_rc/my_hive_db/.hive-staging_hive_2017-08-19_16-52-39_153_7217997288202811839-170149 2 0 0 /my_rc/my_hive_db/.hi

1 查询具体表分区大小,以字节展示 hadoop fs -du /user/hive/warehouse/treasury.db/dm_user_excercise > dm_user_excercise.txt 2 定义shell脚本: #!/bin/bash # size18=0 size17=0 size16=0 filename=$1 echo $filename while read line do num=` echo $line | cut -d " " -f 1`

一.准备文件 mkdir /query_hive_table_count touch query_db_name_table touch query_table_result.txt 二.编辑文件 2.1 编辑query_table_result.txt,添加以下内容 table_name ...... ...... ...... 2.2 编辑touch query_db_name_table,添加以下内容 # 清空文件 echo "" >> /query_hive_tab

翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 SQL 操作 查询示例 SELECTS 和 FILTERS GROUP BY JOIN MULTITA

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库

Hive是一个基于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数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

2.3 Hive 内部介绍: P44 $HIVE_HOME/lib 下的 jar 文件是具体的功能部分:(CLI模块) 其它组件,Thrift 服务,可以远程访问其他进程功能:也有使用 JDBC 和 ODBC 访问 Hive 的功能: 所有Hive 客户端都需要一个 metastoreservice(元数据服务),Hive 用这个服务来存储表模式信息和其他元数据信息:默认会使用内置的 Derby SQL服务器提供有限的单进程的存储服务: HWI Hive 网页界面,提供了远程访问Hive 的服务

原文:http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/939950 翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含 注: 字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的.如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看.   内容列表 Cloudera制作的Hive介绍视频 安装与配置 系统需求 安装Hive发行版 从Hive源码编译 运行Hive 配置管理概览 运行时配置 Hive, Map-Reduce 与本地模式 错误日志 DDL 操作 元数据存储 DML 操作 S

由于MySQL便于管理,在学习过程中,我选择MySQL. 一,配置元数据库. 1.安装MySQL,采用yum方式. ①yum  install  mysql-server,安装mysql服务端,安装服务端的同时,也会把mysql的客户端安装好. ②数据库字符集设置. mysql配置文件/etc/my.cnf中加入default-character-set=utf8 指令如下: vi /etc/my.cnf 加入default-character-set=utf8 ③启动mysql服务和部分指令

Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1.  简介 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数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hba

Hive简介 Hive是什么 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台. Hive是一个SQL解析引擎,将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行. Hive是HDFS的一个文件目录,一个表名对应一个目录名,若该表是分区表,则分区值对应子目录名. Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 Hive设计特征 Hive 做为Hadoop 的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统中. Hive 在加载数据过程中不会对数据进行

Hive 的简单使用及调优参考文档   HIVE的使用 命令行界面 使用一下命令查看hive的命令行页面, hive --help --service cli 简化命令为hive –h 会输出下面的这些东西 -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the d

Hive库数据导入导出 1.新建表data hive (ebank)> create table data(id int,name string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY'\t' > stored as textfile; OK Time taken: 0.257 seconds 2.向data表中插入数据 hive (ebank)> load data local inpath '/home/hive/da

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

------------------------------------------read me--方式1:适用于工具传输--方式2:适用于手动临时性传输----------------------------------------......--##########################################################################################################方式1--read me:方式1适用

def generate_csv_source(data_file): #判断文件是否存在 if not os.path.exists(data_file): # 拉取hive表数据 cmd_sql = 'hive -e "set hive.cli.print.header=true; \ select * from dw.full_d_usr_channel_sum_v3 where ds<>\'\' \ and type in (\'super\',\'9k9\',\'taoba

新集群CDH版本,刚刚搭建起来,5个节点起了1个hive服务,另外5个节点又单独起了1个hive服务,一共2个人hive服务.老哥对其中的一个hive进行了数据迁移,对hive数据库进行了替换,就这样,迁移完成没有问题.但是配置yarn参数时,需要对yarn进行重启,重启中涉及对hive的重启,完蛋,hive metastore 无法启动,报下面的错误:(ps:没有导过数据的那个hive就没有问题) com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxError

HDP 版本:2.4.0.0-169. 解决:将hive 所在 节点上的/usr/hdp/2.4.0.0-169/hive/script/metastore/upgrade/msql/hive-schema-1.2.1000.mysql.sql拷贝到HIVE所连接的数据库, 然后中HIVE库中执行这个脚本就OK 了.

1.首先需要安装Hadoop和Hive 安装的时候参考 http://blog.csdn.net/jdplus/article/details/46493553 安装的版本是apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz,解压到/usr/local目录下 然后在/etc/profile文件中添加 export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 2.修改配置文件 在bin/hive-config.sh文件