Mongodb同步数据到hive(二) 1.            概述 上一篇文章主要介绍了mongodb-based,通过直连mongodb的方式进行数据映射来进行数据查询,但是那种方式会对线上的数据库产生影响,所以今天介绍第二种方式—BSON-based,即使用mongoexport将所需要的表导出到本地文件,文件个是默认为bson.然后将导出的bson文件put到HDFS文件系统里面,最后在hive里面创建相应的表来使用hive sql进行查询. 2.            导出bson

上一篇提到的 find() 的方法,细心的伙伴会发现查询的结果都是显示了集合中全部的字段,实际应用中,显然是不够用的.那么有没有办法指定特定的字段显示出文档呢?答案是肯定的,MongoDB 中用映射实现这种功能. 1.映射 MongoDB 中限制字段的显示,可以利用 0 或 1 来设置字段列表.1 用于显示字段,0 用于隐藏字段. 格式 db.COLLECTION_NAME.find({},{KEY:1}) 范例 查询文档时,只显示文档中的 name.首先查询出 user 集合中的所有文档,然后

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",    "

问题: 将MongoDB数据导入Hive,按照https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51471248文章,在hive建外部表与mongodb做映射后,执行后出现 FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. com/mongodb/util/JSON 建表语句如下: CREATE EXTERNAL TABLE m

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(二) 主要内容: 更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关注),写确认(写关注) 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档. 3.2版本新增特性. db.collection.updateMany(

实现目标 Hive可以实时查询Hbase中的数据. hive中的表插入数据会同步更新到hbase对应的表中. 可以将hbase中不同的表中的列通过 left 或 inner join 方式映射到hive 中的一个视图中. Hive map hbase 1,启动hive hbase 在hive hbase服务启动的情况下, $HIVE_HOME/bin/hive --auxpath $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-1.1.0-cdh5.7.1.jar,$HIVE

转自: 十个 MongoDB 使用要点    从 mongodb 阶段性技术总结 中抽取并整理了对大家有帮助的十个要点:   1.mongodb 表名和字段名统一用小写字母 mongodb 是默认区分大小写的,为了避免以前在 mysql 下遇到的大小写敏感导致程序访问频频出错, 建立规范,mongodb 的表名和字段名都用小写字母命名.   2.尽可能的缩短字段名的长度 mongodb 的 schema free 导致了每笔数据都要存储它的 key 以及属性,这导致了这些数据的大量冗余. 开发人

//hive与hbase整合create table lectrure.hbase_lecture10(sname string, score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' whth serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ':key,cf1:score')tblproperties("hbase.table.name"

从 mongodb 阶段性技术总结 中抽取并整理了对大家有帮助的十个要点:   1.mongodb 表名和字段名统一用小写字母 mongodb 是默认区分大小写的,为了避免以前在 mysql 下遇到的大小写敏感导致程序访问频频出错, 建立规范,mongodb 的表名和字段名都用小写字母命名.   2.尽可能的缩短字段名的长度 mongodb 的 schema free 导致了每笔数据都要存储它的 key 以及属性,这导致了这些数据的大量冗余. 开发人员也许考虑到,从易读性出发设计的 key 名,

http://blog.csdn.net/vah101/article/details/22597341 这篇文章最初是基于介绍HIVE-705.这个功能允许Hive QL命令访问HBase表,进行读(select).写(insert)操作.它甚至可以基于join.union操作对hbase表和hive原生的表进行混合访问. 这个功能还在不断的完善中,欢迎提出建议. 存储handler 在开始介绍之前,首先请阅读StorageHandlers,对存储处理程序的框架有个初步的认识,可以帮助读者理解

最近对 MongoDB 产生兴趣,在网上找的大部分都是 2.X 版本,由于 2.X 与 3.X 差别还是很大的,所以自己参考官网,写了本系列.MongoDB 的知识还是很多的,本系列会持续更新,本文作为目录篇,方便阅读,有问题大家一块交流哈.多谢大家关注,转载请注明出处,谢谢! MongoDB基础教程系列--第一篇 进入MongoDB世界 MongoDB基础教程系列--第二篇 MongoDB基本操作(一) MongoDB基础教程系列--第三篇 MongoDB基本操作(二) MongoDB基础教程

hive是Apache的一个顶级项目,由facebook团队开发,基于java开发出面向分析师或BI等人员的数据工具(常用作出具仓库),它将文件系统映射为表,使用SQL实现mapreduce任务完成分析.即使不知道它的内部机制,却不影响你的使用. 这里主要以CLI使用为主并假设对SQL没大问题,材料来源<Hive权威指南>.个人工作和网上讨论.在阅读前,希望你能先了解一下hive的安装(上一篇博客有),这对理解hive的运行机制有一定帮助.如有疑问或问题,欢迎沟通讨论. 目录 shell执行h

Hive架构图: 一般用户接口采用命令行操作, hive与hbase整合之后架构图: 使用场景 场景一:通过insert语句,将文件或者table中的内容加入到hive中,由于hive和hbase已经整合,因此也会加入到hbase当中 场景二:hbase不支持join或者gruop等,可以通过这种方式,让hbase支持sql语句等 场景三,使用Hbase加载数据,然后用Hive查询数据,这样既有了Hbase的高速读写数据,也有了Hive的sql语句方便查询: 部署hive整合hbase环境: 先

0. 说明 serde 是序列化和反序列化 serialize & deserialize 是将文件中的字段映射成 Hive 中的列 1. 验证 1.1 openCSVSerde CSV 为逗号分隔的文件 create table serde_csv (id int, name string , age int) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde' stored as textfile; create tab

最近对 MongoDB 产生兴趣,在网上找的大部分都是 2.X 版本,由于 2.X 与 3.X 差别还是很大的,所以自己参考官网,写了本系列.MongoDB 的知识还是很多的,本系列会持续更新,本文作为目录篇,方便阅读,有问题大家一块交流哈.多谢大家关注,转载请注明出处,谢谢! MongoDB基础教程系列--第一篇 进入MongoDB世界 MongoDB基础教程系列--第二篇 MongoDB基本操作(一) MongoDB基础教程系列--第三篇 MongoDB基本操作(二) MongoDB基础教程

摘要 Hive提供了与HBase的集成,使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询.同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中.     应用场景 2.1 将ETL操作的数据存入HBase              2.2 HBase作为Hive的数据源         2.3 构建低延时的数据仓库 环境准备         3.1 hive与hbase整合环境配置 修改hive-site.xml文件,添加配置属性(zookeeper的地

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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.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和Hbase有各自不同的特征

一.Hbase集成hive https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration 1.说明 Hive与HBase整合在一起,使Hive可以读取HBase中的数据,让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合,使用Hive读取Hbase中的数据. 我们可以使用HQL语句在HBase表上进行查询.插入操作:甚至是进行Join和Union等复杂查询. 整合后的目标: (1). 在hive中创建的表能直接创建保存到hba

hive是Apache的一个顶级项目,由facebook团队开发,基于java开发面向分析师或BI等人员的数据工具(常用作数据仓库),它将hdfs文件组织成表,使用hive-sql调用mapreduce任务完成计算.即使你不知道它的内部机制也不懂java,却不影响你使用. 这里主要以CLI使用为主,材料来源<Hive权威指南>.个人工作和网上讨论.在阅读前,希望可以先了解一下hive的安装(上一篇博客有),这对理解hive的运行机制有一定帮助.如有疑问或问题,欢迎沟通讨论. shell执行hi

"_id" : "639d8a50-7864-458f-9a7d-b72647a3d226","ParentGuid" : "00000000-0000-0000-0000-000000000000","Name" : "汉字","Describe" : "","Enable" : true,"Level"

1. hive表的数据压缩 1.1 数据的压缩说明 压缩模式评价 可使用以下三种标准对压缩方式进行评价 1.压缩比:压缩比越高,压缩后文件越小,所以压缩比越高越好 2.压缩时间:越快越好 3.已经压缩的格式文件是否可以再分割:可以分割的格式允许单一文件由多个Mapper程序处理,可以更好的并行化 常见压缩格式 压缩方式 压缩比 压缩速度 解压缩速度 是否可分割 gzip 13.4% 21 MB/s 118 MB/s 否 bzip2 13.2% 2.4MB/s 9.5MB/s 是 lzo 20.5