内置的两个聚合函数(UDAF) collect_list():多行字符串拼接为一行collect_set():多行字符串拼接为一行并去重多行字符串拼接为一行并相邻去重UDAF:Concat() concat_udaf.jar package com.tcc.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; public class Concat

hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一种压缩算法,会对数据进行压缩的比较厉害 实际工作当中,很多时候,列式存储的数据格式都是选择orc或者parquet

hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) .SEQUENCEFILE(行式存储).ORC(列式存储).PARQUET(列式存储). 1 列式存储和行式存储 上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储. 行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快. 列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

Hive的数据存储(视图) Hive的数据存储(视图) 视图(view) 视图是一种虚表,是一个逻辑概念:可以跨越多张表 既然视图是一种虚表,那么也就是说用操作表的方式也可以操作视图 但是视图是建立在已有表的基础上,视图赖以建立的这些表称为基表 视图最大的好处就是可以简化复杂的查询 现在有两张表 ①部门表 ②员工表 而在关系性数据库中两张表的deptno部门号是外键的关系 现在来建立一张视图来查询员工数据 --查询员工信息:员工号.姓名.月薪.年薪.部门名称create view empinfo

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt

Hive的数据存储(分区表) Hive的数据存储(分区表) 分区表 Partition对应于数据库的Partition列的密集索引 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中 那么如果我们要查询男性的身高,那么只需要扫描gender='M'的分区就好了 ○如何建立一张基于性别的分区表 create table partition_table(sid int,sname string)partitioned by (gende

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

Hive中数据加载失败:inode=:root:supergroup:drwxr-xr-x 在执行hive,数据加载的时候,遇到了一个错误,如下图: 在执行程序的过程中,遇到权限问题很正常,背后原理也不是很懂,但是通过修改配置,问题已经解决了. 解决方法:hadoop 的hdfs-site文件中添加以下内容,关闭权限检查 ,然后重启Hadoop集群,即解决了上述问题. <property> <name>dfs.permissions</name>         <

0. 说明 Hive 插入数据的方法 && Hive 插入数据的顺序 && 插入复杂数据的方法 && load 命令详解 1. Hive 插入数据的方法 Hive 插入数据不是使用 insert,而是 load 2. Hive 插入数据的顺序 2.1 先定义好表结构 create table employee(name string, work_place array<string>, sex_age struct<sex:string,

继上一篇文章介绍如何使用Pig处理HDFS上的数据,本文将介绍使用Apache Hive进行数据查询和处理. Apache Hive简介 首先Hive是一款数据仓库软件 使用HiveQL来结构化和查询存放的数据 执行环境:MapReduce, Tez, Spark 数据存放:HDFS, HBase 使用场景:数据挖掘和分析,机器学习,即席查询等 Hive使用示例 还是使用passwd作为操作文件 beeline> !quit [cloudera@quickstart ~]$ hdfs dfs -

我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name   

这篇文章我会从业务中关注的: 1. 存储大小 2.查询效率 3.是否支持表结构变更既数据版本变迁 5.能否避免分隔符问题 6.优势和劣势总结 几方面完整的介绍下hive中数据以下几种数据格式:textfile,parquent,orc,thrift,avro,protubuf 更新中... 预计3月9日完成

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

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地,这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的.数据导入至本地的HQL语法如下: INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A,使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码,同时,后续提取字段值时需要指定这个特殊的分隔符,在python中使用line.split('\x01')来进行切分在java中split("\\u000

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12673.html 一.需求描述 客户需要每周周一接收特定的活动数据,生成Excel或是CSV文件,并通过邮件发送给指定接收者.需求初步分析得出如下结论: 1.客户所要的数据并不太复杂,无须通过特殊处理,可以简单的认为就是SQL查询结果输出 2.查询结果输出CSV文件,及邮件发送技术相对成熟,通用性强 3.Linux系统的Crond服务支持定时任务 二.系统环境要求 Linux CentOS6.x Hadoop2.x P

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的