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目录 Hive常见属性配置 将本地库文件导入Hive案例 Hive常用交互命令 Hive其他命令操作 参数配置方式 Hive常见属性配置 1.Hive数据仓库位置配置 1)Default数据仓库的最原始位置是在hdfs上的:/user/hive/warehouse路径下 2)在仓库目录下,没有对默认的数据库default创建文件夹.如果某张表属于default数据库,直接在数据仓库目录下创建一个文件夹. 3)修改default数据仓库原始位置(将hive-default.xml.template…
分区和桶:   分区:可以提高查询的效率,只扫描固定范围数据,不用全部扫描 CREATE TABLE logs (ts BIGINT, lineSTRING) PARTITIONED BY (dt STRING, country STRING); 通过关键字PARTITIONED BY 定义分区表 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/data/file1' INTO TABLE logs PARTITION (dt='2001-01-01',country='GB');…
Hive建表: CREATE TABLE records (year STRING,temperature INT, quality INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; 每行三列数据通过tab分隔,数据如果是以tab分隔的可被hive直接识别. 查看表结构信息: desc records; 加载数据: LOAD DATA LOCAL INPATH'/home/data/sample.txt' OVERWRITE INTO TA…
Joins: Inner  joins: hive> SELECT * FROM sales; Joe 2 Hank 4 Ali 0 Eve 3 Hank 2 hive> SELECT * FROM things; 2 Tie 4 Coat 3 Hat 1 Scarf 两个表Inner joins: hive> SELECT sales.*, things.* > FROM sales JOIN things ON (sales.id =things.id); Joe 2 2 Ti…
一.Hive介绍 Hive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数据库表,并提供简单SQL查询功能,SQL语句转换为MapReduce任务进行运行. 优点是可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.缺点是Hive不适合在大规模数据集上实现低延迟快速的查询. 二.安装Hive 环境:Docker(17.04.0-ce).镜像Ubuntu(16.04.3).JDK(1.8.0_144).…
第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive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,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上…
主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客…
1. hive是什么? Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: 1.       hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储: 2.       hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序: 3.       hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度: 4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能. 2. hive和Hadoop关系 Hive利用HDF…
第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的…
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