从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

需要引入依赖: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.poi/poi --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>4.0.0</version> </dependency> <!-- 如果要使用 x

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id

目的很简单,就是将mongodb数据导入es建立相应索引.数据是从特定的网站扒下来,然后进行二次处理,也就是数据去重.清洗,接着再保存到mongodb里,那么如何将数据搞到ElasticSearch中呢?调研之后觉得logstash-input-mongodb插件是个不错的选择,当然了也有很多其他实现方式,具体原因: 爬虫在实时存储数据,需要进行实时同步到ElasticSearch中 支持断点续传 时间成本... 首先介绍下版本(5.0以上) logstash 5.X elasticsearch

作业讲解 下载代码: HBuilder APP和flask后端登录 链接:https://pan.baidu.com/s/1eBwd1sVXTNLdHwKRM2-ytg 密码:4pcw 如何打开APP和后端flask,请参数昨天的文章 进入flask后端程序目录,创建文件setting.py 设置MongoDB信息,以及json返回格式 import pymongo client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017) M

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

全局变量 由于多个html页面,需要引用同一个变量.这个时候,需要定义一个全局变量!如何定义呢? 默认包含了mui的html文件都导入mui.js文件.那么将变量写在mui.js中,就可以实现所有页面共享了! 由于开发环境的电脑的IP是自动获取的,隔一段时间,就需要修改一次.那么html中发送POST请求时,URL中的IP地址不能写死! 所有 JavaScript 全局对象.函数以及变量均自动成为 window 对象的成员. 修改mui.js,定义全局变量,务必使用windows * MUI核心

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

Java中double类型的数据精确到小数点后两位 多余位四舍五入,四种方法 一: double f = 111231.5585;BigDecimal b = new BigDecimal(f); double f1 = b.setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); 二: new java.text.DecimalFormat("#.00").format(3.1415926) 三: double d = 3.1415926

java中对于JSON格式数据的操作,主要是json格式字符串与JavaBean之间的相互转换.java中能够解析JSON格式数据的框架有很多,比如json-lib,jackson,阿里巴巴的fastjson,谷歌的gson,本文只要对使用时间最长的json-lib和目前应用最为广泛的jackson这两种框架的使用进行说明. 首先准备两个用于json格式字符串向JavaBean之间的相互转换的类. public class User { private int age; private Stri

目录 Java中final修饰的数据 有初始值的final域 final+基本数据类型 final+引用数据类型 final与static final 空白final域 final修饰的参数 基本数据类型的参数 引用数据类型的参数 Java中final修饰的数据 final是Java中的一个重要关键字,它可以修饰数据.方法和类,本篇将从final修饰的数据角度对final做出总结. final修饰的数据代表着:永远不变.意思是,一旦你用final修饰一块数据,你之后就只能看看它,你想修改它,没门

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

今天有一个需求需要将一份文档形式的hft与fdd的城市关系关系的数据导入到hive数仓中,之前没有在hue中进行这项操作(上家都是通过xshell登录堡垒机直接连服务器进行操作的),特此记录一下. -- step1 -- 创建表(注意表的存储格式) create table if not exists edw_public.dim_edw_pub_hft_fdd_city_rel_info( hft_city_id bigint comment '好房通城市id', hft_city_name

一.需求: 1.客户每月上传固定格式的excel文件到指定目录.每月上传的文件名只有结尾月份不同,如: 10月文件名:  zhongdiangedan202010.xlsx  , 11月文件名: zhongdiangedan202011.xlsx 2.将上传的excel文件导入hive中,在做进一步数据分析. 二.思路: 1.通过python的pandas模块将excel文件转换为txt文件: 2.编写shell脚本,使用 hdfs dfs -put 将txt文件导入指定表(方便每月执行). 三

安装hive 1.下载hive-2.1.1(搭配hadoop版本为2.7.3) 2.解压到文件夹下 /wdcloud/app/hive-2.1.1 3.配置环境变量 4.在mysql上创建元数据库hive_metastore编码选latin,并授权 grant all on hive_metastore.* to 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'weidong' with grant option; flush privileges; 5.新建hive-site.xml,内容

将数据到入hive的无分区表,再将无分区表导入hive的有分区表: --备份 create table tds_package_secinfobk as select * from tds_package_secinfo; --导入分区表 tds_package_secinfo CREATE TABLE tds_package_secinfo (package_name string,program_name string,keyhash string) PARTITIONED BY(risk_

昨日在公司收到游戏方发来一个1G多的数据文件,要求导入联运账号中.细细一看,纳尼!文件竟然是BSON格式. 哇塞,这不是去年给大家分享的NoSql中的MongoDB的备份文件吗? 于是搭好环境 1.启动服务:mongod -dbpath D:\MongoDB\data 2.进入mongoDB的命令: cmd cd d:\MongoDB mongo.exe show dbs 3.数据备份mongodump 可以用mongodump 来做MongoDB 的库或表级别的备份,下面举例说明:备份my_m

转:https://blog.csdn.net/wulantian/article/details/53064123 用python把mysql数据库的数据导入到hive中,该过程主要是通过python语言操作sqoop. #! /usr/bin/env python # coding:utf-8 # -------------------------------- # Created by coco on 16/2/23 # ---------------------------------

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr