一.前述 Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能.基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎.一般公司选择使用CDH部署集群,可以考虑下Impala. 二.具体原理 优点: 1.基于内存进行计算,能够对PB级数据进行交互式实时查询.分析 2.无需转换为MR,直接读取HDFS数据 3.C++编写,LLVM统一编译运行 4.兼容HiveSQL 5.具有数据仓库的特性,可

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.

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou

用户报在Hue中执行一条sql:select admission_date, discharge_date,birth_date from hm_004_20170309141149.inpatient_visit limit 20; 返回的结果中date类型的列全部显示为null,可是在hive客户端中能正常显示. 验证一下:beeline -u jdbc:hive2://0.0.0.0:10000 -e "select admission_date, discharge_date,birth

大概逻辑是先上传hdfs数据,然后创建hive外部表,关联到hdfs上传数据的位置. 截图比较概要,但是用起来很简单 1.创建路径和上传文件 2.创建外部表

1 创建表 hive命令行操作 CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp( name STRING, salary FLOAT, subordinates ARRAY<STRING>, deductions MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:STRING,city:STRING,province:STRING,zip:INT> ) PARTITIONED BY (province STRING,city

1 测试集群 内存:256GCPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz)Disk(系统盘):300GDisk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 [set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;][yarn 200g*3] hive-2

目录 简介 HIVE 基本操作 获取 HIVE 源码 编译 HIVE 源码 启动 HIVE 停止 HIVE 监听对 HIVE 元数据的操作 参考文档 简介 公司有个元数据管理平台,会定期同步 HIVE 中的元数据.但这样做有个问题,就是如果在 HIVE 中插入了一张新表或者新库等 HIVE 元数据变更的操作,元数据管理平台不能及时与 HIVE 表中的数据进行同步.因此需要调研下 HIVE 中有没有类似的监听机制,可以实现 HIVE 中有元数据更改时,能及时发通知给 元数据平台.整体的需求图如下所

  目标是为测试impala presto SparkSql谁的性能更佳,以下结果底层查询的都是普通textfile snappy压缩后数据,规模为15台机器,若以orcfile.parquet速度能快数倍 impala与presto性能相当,SparkSql逊色不少. 目前看presto相比impala 1.与hive实时共享元数据,impala需要用另外定时任务广播元数据,新生成的数据,用impala不能立即查询. 2.没有出现操作大数据集有时挂掉的情况 3.presto与hive都由fac

  一.Schema SCM 表结构梳理(对应生产BAOFOO_SCM) AUDITS 登录信息.服务,角色重启.配置更改 PROCESSES 进程信息.这里面有很多信息.开放的web端口. HOSTS 主机信息,包括IP地址,所在机架,内存,CPU等信息 CLIENT_CONFIGS 客户端配置,里面有下载客户端配置的路径. CONFIGS_AUD 配置审计表. CLIENT_CONFIGS_TO_HOSTS 客户端配置文件与节点的对应关系 CLUSTERS 群集信息,CM管理多少个群集,就会

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

一:意义 1.意义 如果可以实现这个功能,就可以使用spark代替sqoop,功能程序就实现这个功能. 二:hive操作 1.准备数据 启动hive 否则报错,因为在hive与spark集成的时候,配置过配置项. 后来,又看见这个文档,感觉很好的解释了我存在的问题:https://blog.csdn.net/freedomboy319/article/details/44828337 2.新建部门员工表 ->创建员工表 create table emp( empno int, ename str

    今天在看oozie时发现能在hue中执行hive 脚本,主要是hue 和 oozie结合使用,下面介绍下怎么使用的,挺恶心的,哈哈(在这里就不哔哔了) 提交oozie定时作业 1.进入hue界面,点击workflows工作流,编辑workflows 2.创建工作流 本文以hive2作业sql任务为例,拖拽hive2到action区域. 3.创建sql脚本,主要就是随随便便创建个表玩玩,别烦我哦 CREATE TABLE if NOT EXISTS dw_serv_checi_query_

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 0.13.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

本文介绍Hive元数据库中一些重要的表结构及用途,方便Impala.SparkSQL.Hive等组件访问元数据库的理解. 1.存储Hive版本的元数据表(VERSION) 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 1.1.0 Set  by MetaStore 如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli.比如该表不存在,当启动Hive-Cli时候,就会报错”Table ‘hive.version

Hive实现自增序列 在利用数据仓库进行数据处理时,通常有这样一个业务场景,为一个Hive表新增一列自增字段(比如事实表和维度表之间的"代理主键").虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能,但它本身可以通过函数来实现自增序列功能:利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence. 示例:table_src是我们经过业务需求处理的到的中间表数据,现在我们需要为table_src新增一列自增序列字段auto_increment_id,并将最