一:将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 查看文件中前10条信息,即可证明是否上传成功. 二.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 创建一个deal.sh,主要实现数据分割成什么样的意思 执行deal.sh 对数据进行分割预处理并输出形成movie.txt 三.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中 同样的,查看数据前10显示出来,和前面的csv对面显得很整齐,这就是处理数据后的样子. 四.在Hive中查看并分析数据 首先启动hive之后进行创建数据库再创表,语句如图下:…

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件…

一.引言 基于Hive+Hadoop模式构建数据仓库,是大数据时代的一个不错的选择,本文以郑商所每日交易行情数据为案例,探讨数据Hive数据导入的操作实例. 二.源数据-每日行情数据 三.建表脚本 CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_day_detail( id STRING, lastday FLOAT, today FLOAT, highest FLOAT, lowest FLOAT, today_end FLOAT, today_jisuan FLOAT, updow…

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际…

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)…

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http…

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格 式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1 ) Seque nceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.这种二进制文件内部使用Hadoop…

背景 随着大数据业务的发展,基于 Hive 的数仓体系逐渐难以满足日益增长的业务需求,一方面已有很大体量的用户,但是在实时性,功能性上严重缺失:另一方面 Hudi,Iceberg 这类系统在事务性,快照管理上带来巨大提升,但是对已经存在的 Hive 用户有较大的迁移成本,并且难以满足流式计算毫秒级延迟的需求.为了满足网易内外部客户对于流批一体业务的需求,网易数帆基于 Apache Iceberg 研发了新一代流式湖仓,相较于 Hudi,Iceberg 等传统湖仓,它提供了流式更新,维表 Join…

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/…

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/…