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

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

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

使用mysql存放Ambari元数据的配置案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.环境准备   详情请参考我之前的笔记:离线方式部署Ambari2.6.0.0 中关于第三步和第四步的操作.   二.安装ambari-server(需要配置好本地yum源哟-也就是第一步骤) [root@node101 ~]# yum -y install ambari-server Loaded plugins: fastestmirror, priorities Loadin

一.Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据  students.txt 1001 zhangsan 1002 lisi 1003 wangwu 显示有多少数据库: show databases; 使用某个数据库: use 数据库名称; 显示当前数据库下的表: show tables; 创建数据表 : create table student (id int,name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS

MySQL安装 ①官网下载mysql-server(yum安装) wget http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 若wget不可用,下载安装wget:yum -y install wget ②解压rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm ③安装yum install mysql-community-server ④重启mysql服务:servic

一,mysql 安装mysql5.7完整教程1. yum -y install mysql-server直接执行语句后等待就好已安装: mysql-community-server.x86_64 0:5.7.23-1.el7 作为依赖被安装: mysql-community-client.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-common.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-libs.x86_64 0:5.7.23-1

hive的元数据存放在关系型数据库中,元数据中存储了hive中所有表格的信息,包括表格的名字,表格的字段,字段的类型,注释.这些信息分散的存放在各个表中,给定一个hive中的表格名字,查询这个表中含有的所有字段,使用如下的SQL语句: mysql> select COLUMNS_V2.* from COLUMNS_V2,SDS, TBLS where COLUMNS_V2.CD_ID = SDS.CD_ID and SDS.SD_ID = TBLS.SD_ID and TBLS.TBL_NAME

今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

org.apache.thrift.transport.TTransportException: Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0.0.0.0:9083. at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TServerSocket.java:109) at org.apache.thrift.transport.TServerSocket.<init>(TSe

在使用Hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具. 要想还原建表DDL就必须从元数据入手,我们知道,hive的元数据并不存放在hdfs上,而是存放在传统的RDBMS中,典型的如MySQL,derby等,这里我们以mysql为元数据库,结合0.4.2版本的hive为例进行研究. 连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个,其中和表结构信息有关的有9张,其余的10多张或为空,或只有简单的几条记录,以下是部分主要

                                            mysql-->hive     0 参考文档: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md   1.配置文件:mysql2hive.json {     "job": {         "content": [             {               

查看所有mysql数据库表和索引大小 mysql查看当前所有的数据库和索引大小 ,),' mb') as data_size, concat(,),'mb') as index_size from information_schema.tables group by table_schema order by data_length desc; mysql查看当前某个数据库和数据库下所有的表的大小 ,),' mb') as data_size, concat(,),' mb') as index

一.Hive下查看数据表信息的方法方法1:查看表的字段信息desc table_name; 方法2:查看表的字段信息及元数据存储路径desc extended table_name; 方法3:查看表的字段信息及元数据存储路径desc formatted table_name; 方法4:查看建表语句及其他详细信息的方法show create table table_name; 备注:查看表元数据存储路径时,推荐方法3,信息比较清晰. 二.查看表容量大小方法1:查看一个hive表文件总大小时(单位为

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp

在安装Hadoop,mysql,hive之前,首先要保证电脑上安装了jdk 一.配置jdk 1. 下载jdk http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2. 配置环境变量 (1)在终端使用 sudo su 命令进入root用户模式: (2)使用 vim /etc/profile 命令打开profile文件,按下大写“I”进入编辑模式,在文件中添加以下信息: JAVA_HO

Hive是什么? Hive是基于Hadoop之上的数据仓库: Hive是一种可以存储.查询.分析存储在hadoop中的大规模数据 Hive定义了简单的类SQL查询语言,成为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据 允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作 Hive没有专门的数据格式 Hive:数据仓库. Hive:解释器,编译器,优化器等. Hive运行时,元数据存储在关系型数据库里面. 1. 为什么

这一篇介绍Hive的安装及操作.版本是Hive3.1.2. 调整部署节点 在Hadoop篇里,我用了5台虚拟机来搭建集群,但是我的电脑只有8G内存,虚拟机启动之后卡到没法操作,把自己坑惨了. Hive的运行是基于Hadoop集群的,为了操作的流畅性,我把Hadoop集群全部重新搭建了,一共只有3台虚拟机. 主机 NN RM ZKFC DN NM JN ZK MySQL Hive服务端 Hive客户端 server01  •  •   •  •  •  •  •       server02  •

使用MySQL时,需要了解当前数据库的情况,例如当前的数据库大小.字符集.用户等等.下面总结了一些查看数据库相关信息的命令   1:查看显示所有数据库 mysql> show databases; +--------------------+ | Database           | +--------------------+ | information_schema | | INVOICE            | | mysql              | | performance