Hive学习之路 (一)Hive初识 https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html 讨论QQ:1586558083 目录 Hive 简介 什么是Hive 为什么使用 Hive Hive 特点 Hive 和 RDBMS 的对比 Hive的架构 1.用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface 2.跨语言服务 : thrift server 提供了一种能力,让用户可以使用多种不…

Hive出现的背景 Hadoop提供了大数据的通用解决方案,比如存储提供了Hdfs,计算提供了MapReduce思想.但是想要写出MapReduce算法还是比较繁琐的,对于开发者来说,需要了解底层的hadoop api.如果不是开发者想要使用mapreduce就会很困难.... 另一方面,大部分的开发者都有使用SQL的经验.SQL成为开发者必备的技能... 那么可以不可以使用SQL来完成MapReduce的过程呢?-- 答案就是,Hive Hive能够解决的问题 Hive可以帮助开发者从现有的数…

Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon…

一 Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inm…

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理…

Hive本质上是一个数据仓库,但不存储数据(只存储元数据(metadata),Hive中的元数据包括表的名字,表的列和分区及分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等),用户可以借助Hive使用sql对存储在分布式文件系统中的大数据集进行读写 Hive查询语言(HiveQL)是一种查询语言,Hive处理在Metastore(元数据存储)分析结构化数据. SELECT语句用来从表中检索的数据.WHERE子句中的工作原理类似于一个条件.它使用这个条件过滤数据,并返回给出一个有限的结…

根据用户的需求创建视图.可以将任何结果集数据保存为一个视图.视图在Hive的用法和SQL视图用法相同.它是一个标准的RDBMS概念.我们可以在视图上执行所有DML操作. 创建一个试图 可以创建一个试图,在执行SELECT语句的时候,语法如下: CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COMMENT column_comment], ...) ] [COMMENT table_comment] AS SELECT ... 示例 举个…

Hive分区 Hive组织表到分区.它是将一个表到基于分区列,如日期,城市和部门的值相关方式.使用分区,很容易对数据进行部分查询. 表或分区是细分成桶,以提供额外的结构,可以使用更高效的查询的数据.桶的工作是基于表的一些列的散列函数值. 例如,一个名为Tab1表包含雇员数据,如id,name,dept和yoj(加盟年份).假设需要检索所有在2012年加入,查询搜索整个表所需的信息员工的详细信息.但是,如果用年份分区雇员数据并将其存储在一个单独的文件,它减少了查询处理的时间.下面的示例演示如何分区…

LOAD DATA语句 一般来说,在SQL创建表后,我们就可以使用INSERT语句插入数据.但在Hive中,可以使用LOAD DATA语句来插入数据. LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION(partcol1=val1,partco2=val2...)] LOCAL是标识符指定本地路径.它是可选的. OVERWRITE是可选的,覆盖表中的数据. PARTITION这是可选的.…

Hive简介 什么是Hive Hive由Facebook实现并开源 是基于Hadoop的一个数据仓库工具 可以将结构化的数据映射为一张数据库表 提供HQL(Hive SQL)查询功能 底层数据是存储在HDFS上 Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行 使不熟悉MapReduce的用户很方便地利用HQL处理和计算HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据计算 为什么使用Hive ​ 直接使用MapReduce所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapRedu…

Hive学习之路 (一)Hive初识 目录 Hive 简介 什么是Hive 为什么使用 Hive Hive 特点 Hive 和 RDBMS 的对比 Hive的架构 1.用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface 2.跨语言服务 : thrift server 提供了一种能力,让用户可以使用多种不同的语言来操纵hive 3.底层的Driver: 驱动器Driver,编译器Compiler,优化器Optimizer,执行器Exec…

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…

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理…

由facebook 开源用以帮用户解决海量数据etl,构建于hadoop的 数据仓库. 使用hql作为查询接口 使用hdfs作为底层存储 使用mr作为执行层   1.为什么使用hive?      1)在大数据的挑战下,传统的数据库不堪负重      2)使用mr编程繁琐      3)人员成本考虑   2.hive和hbase的区别    hive是基于hadoop的数据仓库工具,是为简化mr编程而生的  hive非常适合数据仓库的统计分析  HBASE 是一个分布式的开源的数据库,为查询而生…

本文前提是Hadoop & Java & mysql 数据库,已经安装配置好,并且 环境变量均已经配置到位   声明:本笔记参照 学习<Hive 编程指南>而来,如果有错误之处还望大家留言指出!望与大家共同进步! 一.Hive 基本介绍     Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品,Hive最大的特点就是提供了类SQL的语法,封装了底层的MapReduce过程,让有SQL基础的业务人员,也可以直接利用Hadoop进行大数据的操作.就是这一个点,解决了原数据分析人员对于大…

Hive是构建于Hadoop上的数据仓库基础框架,它提供了以下功能: 可通过SQL轻松的访问数据,从而实现数据仓库的任务.如提取/转换/加载,报告和数据分析. 对各种数据格式施加结构. 访问存储在HDFS或是其他数据存储系统上文件. 可使用MapReduce或是Spark作为执行层. 通过Hive LLAP,YARN和Slider进行亚秒级查询检索. Hive架构与基本组成 Hive的体系结构可以分为以下几部分: Hive对外提供的接口主要包括CLI,WebUI和基于JDBC/ODBC协议的数据…

之前更完了<Kafka从入门到放弃>系列文章,本人决定开新坑--hive从入门到放弃,今天先认识一下hive. 没看过 Kafka 系列的朋友可以点此传送阅读: <Kafka从入门到放弃>系列 hive介绍 hive是一个开源的用于大数据分析和统计的数据库工具,它的存储基于HDFS,计算基于MapReduce或Spark,可以将结构化数据映射成表,并提供类SQL查询功能. 特点 提供类SQL查询,容易上手,开发方便 封装了很多方法,尽量避免了开发MapReduce程序,减少成本 支…

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     …

初识hadoop入门介绍 Hadoop一直是我想学习的技术,正巧最近项目组要做电子商城,我就开始研究Hadoop,虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目,但是我会继续研究下去,技多不压身. <Hadoop基础教程>是我读的第一本Hadoop书籍,当然在线只能试读第一章,不过对Hadoop历史.核心技术和应用场景有了初步了解. ·        Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch,Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全…

Hi,博友: 我是解耀伟,笔名是虾皮,最近我在极客学院录制Hive系列教程,也是督促自己学习一种方式,可以把自己的学习积累有方向,星期天也能做点有意义的事情.在做每一期的过程中,需要找资料,总结,先自己融合才能讲出来.由于是自己第一次做网上视频课,里面会有错误,还请把错误发给我(xieyaowei1986@163.com),我在日后的视频中注意调整.以前是看别人视频,现在也轮到自己录制了,心中有些期许.我会尽力把每期做好. 红:已经上线:蓝:在制作中:黑:未开始做: 备注:未做的会根据看的资料进…

搞什么东西之前,第一步是要知道What(是什么),然后是Why(为什么),最后才是How(怎么做).但很多开发的朋友在做了多年项目以后,都习惯是先How,然后What,最后才是Why,这样只会让自己变得浮躁,同时往往会将技术误用于不适合的场景.       ----转自某博文 Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase.Hive等,这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来…

大数据测试之初识Hadoop POPTEST老李认为测试开发工程师是面向测试的开发,也就是说,写代码就是为完成测试任务服务的,写自动化测试(性能自动化,功能自动化,安全自动化,接口自动化等等)的case或者开发测试工具完成不同类型的测试.其实自动化测试涉及面非常之广,目前来讲,case基本都可以写成自动化,而性能测试的脚本开发要围绕业务和协议特点来完成开发,并测试完成后依靠软件分析工具对被测试系统进行评估测试. 未来的技术趋势是云测试,大数据测试,安全性测试,这些要完成测试都需要自动化来完成,而…

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数…

初识hadoop 前言 之前在学校的时候一直就想学习大数据方面的技术,包括hadoop和机器学习啊什么的,但是归根结底就是因为自己太懒了,导致没有坚持多长时间,加上一直为offer做准备,所以当时重心放在C++上面了(虽然C++也没怎么学),计划在大四下有空余时间再来慢慢学习.现在实习了,需要这方面的知识,这对于我来说,除去校招时候投递C++职位有少许影响之外,无疑是有很多的好处. 所以,接下来的很长日子,我学习C++之外的很多时间都必须要花在大数据上面了. 那么首先呢,先来认识一下这处理大数据…

Spark--初识spark 一.Spark背景 1)MapReduce局限性 <1>仅支持Map和Reduce两种操作,提供给用户的只有这两种操作 <2>处理效率低效 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据 任务调度和启动开销大: mr的启动开销一,客户端需要把应用程序提交给resourcesManager,resourcesManager去选择节点去运行,快的话几秒钟,慢的话1分钟左右. 开销二,maptask和reducetask的启动…

前一篇文章,介绍了什么是 hive,以及 hive 的架构.数据类型,没看的可以点击阅读:hive从入门到放弃(一)--初识hive 今天讲一下 hive 的 DDL 数据定义 创建数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS]① database_name [COMMENT database_comment]② [LOCATION hdfs_path]③ [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]④;…

上一篇给大家介绍了 hive 的 DDL 数据定义语言,这篇来介绍一下 DML 数据操作语言. 没看过的可以点击跳转阅读: hive从入门到放弃(一)--初识hive hive从入门到放弃(二)--DDL数据定义 数据写入 数据导入部分默认数据文件格式为 textfile,每一列由','进行分割,以换行分行. insert insert 表示向表中插入数据,可以直接插入值,也可以通过查询其他表获取数据插入. INSERT INTO TABLE target_table VALUES (COL1.…

今天讲讲分区表和分桶表,前面的文章还没看的可以点击链接: hive从入门到放弃(一)--初识hive hive从入门到放弃(二)--DDL数据定义 hive从入门到放弃(三)--DML数据操作 分区 分区可以提高查询效率,实际上 hive 的一个分区就是 HDFS 上的一个目录,目录里放着属于该分区的数据文件. 分区的基本操作 创建分区表 create table partition_table( col1 int, col2 string ) partitioned by (part_col…

个人主页: http://www.linbingdong.com 本文介绍Hive安装配置的整个过程,包括MySQL.Hive及Metastore的安装配置,并分析了Metastore三种配置方式的区别.网上有很多介绍Hive Metastore三种配置方式的文章,但是理解都不对,给读者造成了很多误导.本人详细阅读Apache和CDH官方文档中关于Hive Metastore的部分,并经过实践,终于填好各种坑,安装配置成功,遂记录下本文,供大家参考. 1. 相关概念 Hive Metastore…

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi…