rapidminer 数据导入及几个算子简单应用 一. 数据集选择 本次实验选择的数据集为: bank-data.csv 其中有600条数据 结构如下图: 二.数据集文件格式转换 Rapidminer 支持的导入数据格式有如下图所示: 所以我们需要把下载的数据集文件格式进行转换,由于本次实验下载的文件本身已是csv格式,此处不做任何操作. 三.数据集的导入保存 1:选择 import csv file 2:选择 Next 3:选择 Next 4:选择 Next 5:选择 Next 6:选择 Fi

之前一直用thrift链接Hive,但在运行时总出现问题,一直报缺少模块的错误,装了这个模块,又报缺少那个模块,连了半天,全是泪啊! 原来thrift链接Hive的.py文件后续没人维护,是连不上的. 果断放弃thrift,直接用impala,哈哈,终于连上了,我那个兴奋啊,你懂的. 需要的亲们,直接拿去用吧. from impala.dbapi import connectconn = connect(host="10.1.2.72", port=10000,database=&qu

1. 下载hive安装包 2. 进入 conf 中  :  cp hive-default.xml.template hive-site.xml,  vi hive-site.xml 1)首行添加: <property> <name>beeline.hs2.connection.user</name> <value>hive</value></property><property> <name>beeline.

Linux:R连接hive用的Rhive 1,重要 1,sudo R CMD javareconf 2,sudo R 3, 1+1 是否为2 3.1,>install.packages("rJava") >install.packages("Rserve") >install.packages("RUnit") 4,sudo R CMD INSTALL RHive_0.0-7.tar.gz 或取 5,install.packag

IDE本地调试和spark-shell调试报错: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusUserException: The connection pool plugin of type “HikariCP” was not found in the CLASSPATH! 需要将hive-site.xml 的 HikariCP 改成 dbcp <property> <name>datanucleus.connectionPooli

看问题:beeline连接hiveserver2报错.连接串:hive  --service beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000/hive 错误:Error: Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://localhost:10000/hive: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache

http://blog.csdn.net/xubcing/article/details/8350287 http://www.centoscn.com/python/2014/0921/3801.html

写了个jdbc连接hive2的demo,结果报错:java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.thrift.transport.TTransport,实际上在解决这个问题过程中,报了很多错,事实上报什么错不重要,重要的是出错的原因. 我出错的原因是maven管理的jar包有问题,而且不是一个jar的问题,而且而且eclipse还没有报错,只是在运行后才报的错. 根据每一个错误提示,删掉可能出错的一众jar包,然后让maven重新下载jar包,换新的错

https://note.youdao.com/share/?id=75d82d9c5fab1e00de41c504a54dfcde&type=note#/

https://github.com/sdravida/hadoop2.6_Win_x64 下载winutils.exe 添加到path中

创建项目,添加jar包,hive的s上,所以也需要hadoop的一些jar 这个图片是从网上找的,我直接使用的以前hadoop的项目   创建测试类,写测试代码 //获取jdbc链接 private static Connection getConnection(){ Connection conn=null; try { //注册驱动 Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); conn/default"); /def

1:如果在将文件导入到hive表时,查询结果为null(下图) 这个是因为在创建表的时候没有指定列分隔符,hive的默认分隔符是ctrl+a(/u0001)   2.当我复制好几行sql到hive命令行时,会出现下面情况,导致复制失败 这个是因为我的sql中有tab的缩进,将tab的空格去掉即可   3.当我在使用load加载数据是,抛出filad hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/node4/Desktop/sutdent.txt' OVERWRITE I

HIVE JOIN:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/8073608 HIVE资料: 一条记录map阶段输出KV,shuffle sort,输出KV,最后reduce输出结果 https://skydrive.live.com/?mkt=zh-CN#!/view.aspx?cid=D04547F5707AF6F9&resid=D04547F5707AF6F9%21107&app=PowerPoint RCFILE:http://www.

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

关键字:Hive客户端.界面.SQuirrel SQL Client 刚看到一个可以连接Hive的客户端界面工具–SQuirrel SQL Client,试了一下,用起来还行,在这里记录一下安装及使用方法. SQuirrel SQL Client是一个用Java写的数据库客户端,用JDBC统一数据库访问接口以后,可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL.PostgreSQL.MSSQL.Oracle.Hive等等任何支持JDBC访问的数据库.使用起来非常方便.而且,SQuirrel SQL C

写在前面的话 可详细参考,一定得去看 HBase 开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) Zookeeper项目开发环境搭建(Eclipse\MyEclipse + Maven) 我这里,相信,能看此博客的朋友,想必是有一定基础的了.我前期写了大量的基础性博文.可以去补下基础. 步骤一:File  ->  New  -> Project   ->  Maven Project 步骤二:自行设置,待会创建的myHBase工程,放在哪个目录下. 步骤三: 步骤四:

目标: 通过接受 1084端口的http请求信息, 存储到 hive数据库中, osgi为hive中创建的数据库名称 periodic_report6 为创建的数据表, flume配置如下: a1.sources=r1a1.channels=c1a1.sinks=k1 a1.sources.r1.type = httpa1.sources.r1.bind = 0.0.0.0a1.sources.r1.port = 1084a1.sources.r1.handler=jkong.test.Plai

首先启动HiveServer hive --service hiveserver 10000 & 创建工程 引入包: 代码(简单的查询): package com.hive.jdbc; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class HiveJDBC { public static void m

测试flume,将数据送到hive表中,首先建表. create table order_flume( order_id string, user_id string, eval_set string, order_number string, order_dow string, order_hour_of_day string, days_since_prior_order string) clustered by (order_id) into 5 buckets stored as orc

#建表 create table sign_in (uri string , test string) row format delimited fields terminated by '|'; #假设不存在表则创建 create table if not exists mytable (id bigint,name string); #创建外部表 hive> create external table lss_sign_in  (uri string,token string)  row f

大数据篇:Hive hive.apache.org Hive是什么? Hive是Facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计,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表,并且提供类SQL查询功能,本质是将HQL转化成MapReduce程序. 数据存储在HDFS,分析数据底层实现默认是MapReduce,执行程序运行在Yarn上. 如果没有Hive 想象一下数据统计的时候写大量的MapReduce程序,那会是多么痛苦.如果是写SQL就开心多了,尤其是离线数据