spark+hcatalog操作hive表及其数据】的更多相关文章

package iie.hadoop.hcatalog.spark; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatInputFormat; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatOutputFormat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.…
spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.配置步骤如下: 1.启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可  编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:<property><name>hive.metastore.uris</name>…
作为数据工程师,我日常用的主力语言是R,HiveQL,Java与Scala.R是非常适合做数据清洗的脚本语言,并且有非常好用的服务端IDE——RStudio Server:而用户日志主要储存在hive中,因此用HiveQL写job也是日常工作之一:当然R的执行效率确实不靠谱,因此还需要Java(Elasticsearch,Hadoop的原生语言)与Scala(Spark的原生语言)的帮助. R和python一样也是一个很好的胶水语言,在搜索引擎的实战中,我就是用R来完成了ES集群索引的全量/增量…
关于luigi框架下查询hive表的操作 class JoinQuery(HiveQueryTask): date=luigi.DateParameter() def hiveconfs(self): jcs = {} jcs['mapred.job.name'] = "xxx_xxx_hive_daily_{}_username".format(format_date(self.date)) jcs['mapred.job.queue.name'] = 'root.xxx.xxx'…
先通过可视化工具链接mysql,在链接的时候用sqoop 用户登录 在数据库userdb下新建表 保存,输入表名upflow 现在我们需要把hive里面的数据通过sqoop导入到mysql里面 sqoop export --connect \ jdbc:mysql://node1:3306/userdb \ --username sqoop --password sqoop --table upflow --export-dir \ /user/hive/warehouse/mydb2.db/u…
Spark 2.0以前版本:val sparkConf = new SparkConf().setAppName("soyo")    val spark = new SparkContext(sparkConf) Spark 2.0以后版本:(上面的写法兼容)直接用SparkSession:val spark = SparkSession      .builder      .appName("soyo")      .getOrCreate()    var…
1:创建shell脚本 touch sqoop_options.sh chmod 777 sqoop_options.sh 编辑文件  特地将执行map的个数设置为变量  测试 可以java代码传参数 同时也验证sqoop的 options 属性支持这种写法 #!/bin/bash /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/bin/sqoop --options-file /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/sqoop-impor…
在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu…
import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg…
1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea…
spark Hive表操作 之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作. 比如说一个修改表分区的操作 一.使用HiveServer的方式 val tblName = "hive_table" def dropPartitions(tblName: String): Unit = { val HIVE_SERVER = "jdbc:hive2://192.168.xx.xxx:10000" import ja…
通过Ambari2.7.3安装HDP3.1.0成功之后,通过spark sql去查询hive表的数据发现竟然无法查询 HDP3.0 集成了hive 3.0和 spark 2.3,然而spark却读取不了hive表的数据,准确来说是内表的数据. 原因hive 3.0之后默认开启ACID功能,而且新建的表默认是ACID表.而spark目前还不支持hive的ACID功能,因此无法读取ACID表的数据. 请看:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-153…
5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/califonia-employees' OVERWRITE INOT TABLE employees   PARTITON (country=''US, state='CA') ;   向管理表中装载数据,如果目录不存在的话, ov…
https://blog.csdn.net/wiborgite/article/details/78813342 背景说明: 基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS.YARN.HBase.Hive.Impala等组件. 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作. ----------------------------------------------------------------------------------…
有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,…
本文环境说明 centos服务器 jupyter的scala核spylon-kernel spark-2.4.0 scala-2.11.12 hadoop-2.6.0 本文主要内容 spark读取hive表的数据,主要包括直接sql读取hive表:通过hdfs文件读取hive表,以及hive分区表的读取. 通过jupyter上的cell来初始化sparksession. 文末还有通过spark提取hdfs文件的完整示例 jupyter配置文件 我们可以在jupyter的cell框里面,对spar…
一.Hive客户端:根据数据源不同划分 1.从本地文件系统中导入数据到hive表中: load data local inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 2.从HDFS上导入数据到hive表中: load data inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 3.从别的表查询出来的数据导入到hive表中: insert overwrite table ta…
背景: 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 场景需求2:使用spark直接读取HIVE表 场景需求3:使用spark读取HBASE在Hive的外表 摘要: 1.背景 2.提交脚本 内容 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 编写提交脚本: export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/spark--bin-hadoop2. export HBASE_LIB_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase $…
转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b58d2fa0100rgvw.html 1.使用create or replace view命令创建视图 语法格式: create or replace view 视图名 as select 查询子句 例子: create or replace view  tb_user_view1 as select count(username) shuliang,username from tb_user group by userna…
Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor…
前一篇文章是Spark SQL的入门篇Spark SQL初探,介绍了一些基础知识和API,可是离我们的日常使用还似乎差了一步之遥. 终结Shark的利用有2个: 1.和Spark程序的集成有诸多限制 2.Hive的优化器不是为Spark而设计的,计算模型的不同,使得Hive的优化器来优化Spark程序遇到了瓶颈. 这里看一下Spark SQL 的基础架构: Spark1.1公布后会支持Spark SQL CLI . Spark SQL的CLI会要求被连接到一个Hive Thrift Server…
使用的是idea编辑器 spark sql从hive中读取数据的步骤:1.引入hive的jar包 2.将hive-site.xml放到resource下 3.spark sql声明对hive的支持 案例: def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}") .master(…
摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后…
本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version…
一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "…
1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数…
使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software…
1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive…
转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/466.htm 本文将介绍以yarn-cluster模式运行SparkSQL应用程序,访问和操作Hive中的表,这个和在Yarn上运行普通的Spark应用程序有所不同,重点是需要将Hive的依赖包以及配置文件传递到Driver和Executor上,因为在yarn-cluster模式下,Driver和Executor都是由Yarn和分配的. 下面的代码完成了以下功能: 1. 在Hive的数据库liuxiaowen中,创…
知识点1:创建关联Hbase的Hive表 知识点2:Spark访问Hive 知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表 两种方式创建,内部表和外部表 内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除:不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作 外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响: hive使用的还是存储在hbase中的数据. 这里创建外部表. CREATE EXTERNAL TABLE tdatafromhbase(key s…