一.WordCount原理 初学MapReduce编程,WordCount作为入门经典,类似于初学编程时的Hello World.WordCount的逻辑就是给定一个/多个文本,统计出文本中每次单词/词出现的次数.网上找的一张MapReduce实现WordCount的图例,基本描述清楚了WordCount的内部处理逻辑.本文主要是从Hive使用的角度处理WordCount,就不赘述,之前的一篇博文有MapReduce实现WordCount的代码,可参考 https://www.cnblogs.c

Hive实现WordCount计数 在没学习Hive之前,我们学习MapReduce去实现WordCount计数的时候,就要去编写80多行的java代码,现在我们学习了Hive,我们只需要一行Sql语句就可以实现. 准备数据 在hive中创建表 使用本地导入的命令进行导入数据 select 查看一下 将每一行数据进行分割 select split(line,',') from wc; 将行转为列 select explode(split(line,',')) from wc; 将相同的进行分组统

1.启动hadoop 打开所有命令:start-all.sh 2.Hdfs上创建文件夹 创建名为PGOne到user/hadoop 3.上传文件至hdfs 创建和修改508.txt文件,里面尽量多写一下,可写一些重复的内容,以便后面的查重. 4.启动Hive 打开hiv,不解释 5.创建原始文档表 这里要注意一下,前面创建完之后,一定要先查看是否已经存入到相应的文件夹,同时,txt里面是否有数据,否则就会报错. 6.导入文件内容到表docs并查看 7.用HQL进行词频统计,结果放在表word_c

1．创建一张表,记录文件数据,使用换行符作为分隔符 create table file_data(content string) row format delimited fields terminated by '/n' 2．将准备的数据(/home/hadoop/wordcount.tx)添加到file_data 表中 load data local inpath '/home/hadoop/wordcount.tx' into table file_data 3．根据＂ ＂切分数据,切分出

创建表: create table hive_wordcount(context string); load data local inpath '/home/hadoop/files/helloworld.txt' into table hive_wordcount; 执行查询SQL: select word, count(*) from hive_wordcount lateral view explode(split(context,'\t')) wc as word group by w

一.Hive基本概念.安装部署与初步使用 1. 后续课程 Hive 项目:hadoop hive sqoop flume hbase 电商离线数据分析 CDH Storm:分布式实时计算框架 Spark: 2. 如何学习大数据技术 上课时候,认真听,勤做笔记: 遇到难理解的概念,马上记录下来: 课后多动手,操作过程遇到问题,多思考: 不要遇到问题,首先就问别人: 珍惜问问题的机会: 讲究问题的技巧与方式,提出自己的大概思考思路: 多总结: 总结成文档,作为以后的参考: 归档成自己的知识库: 每个

通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 以上的要求实现如下: start-all.sh hdfs dfs -put ~/wordcount.txt input/wordcount.txt hive > create database test02; > create table test02(

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.需求:统计出掉线率最高的前10基站 数据: record_time:通话时间 imei:基站编号 cell:手机编号 drop_num:掉话的秒数 duration:通话持续总秒数 1.建表 --数据表 create table cell_monitor( record_time string

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

1.实现struct数据结构例子 1.1创建student表 create table student( id int, info struct<name:string,age:int> ) row format delimited fields terminated by ',' collection items terminated by ':'; 1.2向这个student表中插入数

1-请详细描述将一个有结构的文本文件student.txt导入到一个hive表中的步骤,及其关键字 假设student.txt 有以下几列:id,name,gender三列 1-创建数据库 create database student_info; 2-创建hive表 student create external table student_info.student( id string comment '学生id', name string comment '学生姓名', gender st

通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

Hive--环境搭建 相关hadoop和mysql环境已经搭建好.我博客中也有相关搭建的博客. 一.下载Hive并解压到指定目录(本次使用版本hive-1.1.0-cdh5.7.0,下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/) tar zxvf ./hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app/ 二.Hive配置:参考官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Ge

通过hadoop上的hive完成WordCount 启动hadoop Hdfs上创建文件夹 上传文件至hdfs 启动Hive 创建原始文档表 导入文件内容到表docs并查看 用HQL进行词频统计,结果放在表word_count里 查看统计结果 start-all.sh hdfs dfs -put ~/wordcount.txt input/wordcount.txt hive > create database test02; > create table test02(content str

HDFS HDFS架构 1.Master(NameNode/NN) 对应 N个Slaves(DataNode/NN)2.一个文件会被拆分成多个块(Block)默认:128M例: 130M ==> 128M + 2M3.NameNode.DataNode负责内容:NN:1)负责客户端请求的响应2)负责元数据(文件名称.副本系数.Block存放的DN)的管理DN:1)存储用的文件对应的数据块(Block)2)定期向NN发送心跳信息(默认3秒),汇报本身及其所有的Block信息,健康状况4. 重要提示

看hive目录下就可以了,程序在hdfs里创建一个hive的大文件夹,相当于数据库吧.上面就是一个完整的利用hive来做单词统计,其中的优劣也能看出一点.

一直想抽个时间整理下最近的所学,断断续续接触hive也有半个多月了,大体上了解了很多Hive相关的知识.那么,一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段: 为什么会出现?解决了什么问题? 如何搭建?如何使用? 如何精通? 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题,然后给一些相关的资料.第三个问题,就得慢慢靠实践和时间积累了. 如果有什么问题,可以直接留言! 为什么出现?解决了什么问题? 背景 说到这个问题,还得先说个小故事,在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司,他们内部搭建了数据

我们都安装完Hadoop之后,按照一些案例先要跑一个WourdCount程序,来测试Hadoop安装是否成功.在终端中用命令创建一个文件夹,简单的向两个文件中各写入一段话,然后运行Hadoop,WourdCount自带WourdCount程序指令,就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数.但是这不是这篇博客主要讲的内容,主要是想通过一个简单的Wordcount程序,来认识Hadoop的内部机制.并通过此来深入了解MapReduce的详细过程.在Thinking in BigDate(八)大数据H