SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第…
1 准备数据: 1.1 t_1 01 张三 02 李四 03 王五 04 马六 05 小七 06 二狗 1.2 t_2 01 11 03 33 04 44 06 66 07 77 08 88 1.3 t_3 01 男 02 男 03 女 04 男 05 女 06 女 07 男 08 X 2 创建表:t_1,t_2,t_3 create table if not exists t_1(id string,name string)row format delimited fields termina…
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…
一.概述 1.map-reduce是什么 Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing applications which process vast amounts of data (multi-terabyte data-sets) in-parallel on large clusters (thousands of nodes) of commodity hardware in a reliable, fault-…
Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据…
Hive是为了解决hadoop中mapreduce编写困难,提供给熟悉sql的人使用的.只要你对SQL有一定的了解,就能通过Hive写出mapreduce的程序,而不需要去学习hadoop中的api. 在部署前需要确认安装jdk以及Hadoop 如果需要安装jdk以及hadoop可以参考我之前的博客: Linux下安装jdk Linux下安装hadoop伪分布式 在安装之前,先了解下Hive都有哪些东西. 下载并解压缩 去主页选择镜像地址: http://www.apache.org/dyn/c…
一.mapTask并行度的决定机制 1.概述 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26…
Hadoop大数据——随着计算机技术的发展,互联网的普及,信息的积累已经到了一个非常庞大的地步,信息的增长也在不断的加快.信息更是爆炸性增长,收集,检索,统计这些信息越发困难,必须使用新的技术来解决这些问题.大数据由巨型数据组成,这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集,使用,管理和处理能力.把数据集合并进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势,判定研究质量,避免疾病扩散,打击犯罪或测定及时交通路况等,这样的用途正是大型数据集盛行的原因.从各种各样类型的数据中,快速获得有价…
概述 以 Hortonworks Data Platform (HDP) 平台为例 ,hadoop大数据平台的安全机制包括以下两个方面: 身份认证 即核实一个使用者的真实身份,一个使用者来使用大数据引擎平台,这个使用者需要表明自己是谁,即提供自己的身份证明,大数据平台需要检验这个证明,确定这个证明是有效的,且不是伪造的.否则,就拒绝这个使用者进入大数据引擎. 授权管理 这个使用者的真实身份核实之后,需要对这个使用者的使用权限进行界定,即这个使用者在大数据平台中能够使用什么组件,能够获取哪些资源,…
因篇幅过长,故分为两节,上节主要说明hadoop运行环境和必须的基础软件,包括VMware虚拟机软件的说明安装.Xmanager5管理软件以及CentOS操作系统的安装和基本网络配置.具体请参看: [HADOOP]| 环境搭建:从零开始搭建hadoop大数据平台(单机/伪分布式)-上 6. Linux节点配置 设置主机名:根据规划修改主机名,执行hostnamectl set-hostname hdoop1,修改主机名并写入配置文件,使用hostname查看当前生效的主机名. 关闭防火墙:使用s…