欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 关于hive学习笔记系列 <hive学习笔记>系列保持了作者一贯的风格,即通过实战学习和了解: 作…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第三篇,要学习的是各种类型的表及其特点,主要内容如下:…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第四篇,要学习的是hive的分区表,简单来说hive的分…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第五篇,前文学习了分区表,很容易发现分区表的问题: 分区字段…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第六篇,前面的文章咱们对数据类型.表结构有了基本了解,接…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第七篇,前文熟悉了HiveQL的常用语句,接下来把常用的…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第九篇,前面学习的内置函数尽管已经很丰富,但未必能满足各种场…

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第十篇,前文实践过UDF的开发.部署.使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写: 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg.sum都是多进一出,这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregat…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<hive学习笔记>系列的第十一篇,截至目前,一进一出的UDF.多进一出的UDAF咱们都学习过了,最后还有一进多出的UDTF留在本篇了,这也是本篇的主要内容: 一进多出的UDTF,名为用户自定义表生成函数(User-Defined Table-Generating Funct…

摘要: Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作.1. HIVE结构 Hive 是建…

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是个什么玩意? 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(有规律的数据)文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 一句话暴力总结:通过写SQL语句的方式,代替原来的写MapReduce程序. 下边几点还需要留意一下: Hive处理的数据存储在HDFS : Hive分析数据底层的实现是MapReduce : 执行程序运行在Yarn上 : 这就相当于Hive是Hadoop的客户端,不是分布式的…

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创建hive表注意事项 一.表分隔符必须与读取的数据文件一致,比如例子的分隔符为 '\t'(制表符),hive下默认分隔符是制表符. 二.最好指定分区作为数据之间的区分. 三.创建完表可以desc+表明进行查看,字段名称(field),类型(type),common(备注,默认没的话为空). eg: drop table track_log;create table track_log (id string ,url string ,referer string ,keyword string…

一.什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. 二.Hive的体系结…

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite…

1.受控表(managed table)包括内部表.分区表.桶表: 1.1.分区表 创建分区表: create table banji(id INT,name STRING) partitioned by(grade INT) row format delimited fields terminated by '\t'; create table member(id INT,name STRING) partitioned by(year INT,month INT) row format de…

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map…

创建表: drop table t create table if not exists t (t string) partitioned by (log_date string) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n'   create table t1 like t   create table t2 as select * from t //如果加多余的字段或者加group by等关键字…

一.Hive介绍 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库,Hive能够将SQL语句转化为MapReduce任务进行运行. Hive架构图分为以下四部分. 1.用户接口 Hive有三个用户接口: 命令行接口(CLI):以命令行的形式输入SQL语句进行数据数据操作 Web界面:通过Web方式进行访问. Hive的远程服务方式:通过JDBC等方式进行访问. 2.元数据存储 将元数据存储在关系数据库中(MySql.Derby),元数据包括表的属性.表的名称.表的列.分区及其属性以及表数据所在的目录等.…

执行select语句报错 Error: java.io.IOException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=anonymous, access=READ, inode="/warehouse/tablespace/managed/hive/datacenter.db/table085832fb645b4586ac26f729f4f12a31/tableData.txt&qu…

典型数据来源: 文件管理服务: FTP文件服务:采用c/s模式,用户可以通过不同的客户端实现文件的上传与下载. NFS文件服务:借助于TCP/IP协议实现网络文件共享 Samba文件服务:是一种在局域网上实现文件的资源共享. 数据质量检测评估: 1)完整性(数据信息是否存在缺失的情况) 2)一致性(数据是否遵循统一的规范,数据集合是否保持统一的格式) 3)准确性(数据记录信息是否存在异常或错误比如出现乱码) 4)及时性(数据产生到可以查看的时间间隔,也叫数据的延时时长) 数据仓库: 数据仓库是面…

1.首先需要安装Hadoop和Hive 安装的时候参考 http://blog.csdn.net/jdplus/article/details/46493553 安装的版本是apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz,解压到/usr/local目录下 然后在/etc/profile文件中添加 export HIVE_HOME=/usr/local/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 2.修改配置文件 在bin/hive-config.sh文件…

1. Load的使用 //在1.x版本中定义long数据类型会报错(用bigint代替) create table t_load_stu(name string,age bigint) row format delimited fields terminated by ','; 1.1本地在本地导入数据,本地数据不会删除(相当于复制) //overwrite覆盖表中所有的数据 load data local inpath 文件路径 [overwrite] into table 表名 eg:loa…

Hive基础语法 1.创建表 – 用户表 CREATE [EXTERNAL外部表] TABLE [IF NOT EXISTS 是否存在] HUserInfo ( userid int comment ‘用户Id’, username string comment ‘用户名称’, userpwd string comment ‘用户密码’, createtime string comment ‘创建时间’ ) comment ‘用户信息表’ row format delimited fileds…

1. 保存select查询结果的几种方式: 1.将查询结果保存到一张新的hive表中 create table t_tmp as select * from t_p; 2.将查询结果保存到一张已经存在的hive表中(用load的时候,可以是into或者overwrite into,这里是into或者overwrite) insert into/overwrite table t_tmp select * from t_p; 3.将查询结果保存到指定的文件目录(可以是本地,也可以是hdfs) in…

对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由: (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比…

Hive中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格.”\t”.”\x001″).行分隔符 (”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile).由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中.而在数据库中,不同的…

1.什么是Hive Hive 是建立在 Hadoop上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类SQL查询语言,称为QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. Hive是SQL解析引擎,它将SQL…