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,并提供类SQL查询功能 hive的元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql(推荐) , derby(内嵌数据库)中 hive的组成部分 :解释器.编译器.优化器.执行器 hive具有sql数据库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量数据统计分析 hive中的数据表分为内部表.外部表 当删除内部表的时候,表中的数据会跟着一块删除 删除外部表时候,外部表会被删除,外部表的数据不会被删除 使用

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-hbase-handler.jar工具类 : hive-hbase-handler.jar在hive的lib包中而不是在hbase的lib中,hive0.6版本以后: 创建hive表的同时创建hbase表,删除 hive表的同时也会删除对应的hbase表. 参见官方文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegr

一.将hive表数据查询出来转为json对象输出 1.将查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 2.使用UDF函数,将每一行数据作为string传入UDF函数中转换为json再返回 1.准备数据 2.查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 3.准备UDF函数 package com.laotou; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.json.JSONException; import org.json.JS

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

转载自http://blog.csdn.net/lgdlxc/article/details/42126225 Hive表中的数据使用hive - e"select * from table">aa.csv导出到csv文件的时候在window中用Excel打开查看的时候是乱码,而且格式也不对. 原因有下面两个: 1.乱码的原因是用excel打开csv时格式默认为gbk,但是从hive中导出来的是utf8的 2.格式不对的原因是csv文件的列分隔符是逗号或者\t,而hive中默认使

1.首先服务器节点,进入到对应的数据库.2. 然后找到要同步的表,show create table + 表名查看一下或者自己可以新建一个表,用来测试原表,如下 CREATE TABLE `wb_tmp`( `surface` string, `radiation` string, `loader_id` string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.m

SerDe * 按行存储 * 按列存储 file_format: : | SEQUENCEFILE 序列化(行存储) | TEXTFILE 文本格式(行存储)- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE 列式存储文件(列存储)- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC 常用 优化列式存储文件(列存储)- (Note: Available in

方式一: hadoop命令导出 hadoop fs -get hdfs://hadoop000:8020/data/page_views2 pv2  方式二:通过insert...directory导出 [spark暂不支持] 导出到本地: INSERT OVERWRITE LOCAL directory '/home/spark/hivetmp/' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' s

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row

一.导入数据进hive表 1.语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2...)] ## * 原始文件的存储位置 *在本地要写local *在HDFS不用写local * 'filepath' 文件路径要加引号 * 对表的数据是否覆盖 * 覆盖要写overwrite * 追加不写overwrite * 分区表要写par

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: 1. hive> create table wyp 2.     > (id int, name string, 3.     > age int,

相信很多用户都用过关系型数据库,我们可以在关系型数据库里面创建表(create table),这里要讨论的表和关系型数据库中的表在概念上很类似.我们可以用下面的语句在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int, > name string, > age int, > tele string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEX

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

package iie.hadoop.hcatalog.spark; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatInputFormat; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatOutputFormat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

摘要: 下文将分享三种不同的数据去重方法数据去重:需根据某一字段来界定,当此字段出现大于一行记录时,我们就界定为此行数据存在重复. 数据去重方法1: 当表中最在最大流水号时候,我们可以通过关联的方式为每条重复的记录获取唯一值 数据去重方法2:为表中记录,按照指定字段进行群组,并获取最大流水号,然后再进行去重操作  数据去重方法3:采用分组后,重复数据组内排名,如果排名大于1代表是重复数据行数据 三种去重方法效率对比: 方法3 > 方法2 > 方法1 ), info )) go ---方法1 t