一.Hive简介 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,并提供类SQL查询功能.还可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行,通过自己的 SQL 去 查询分析需要的内容,这套 SQL 简称 HQL.使用hive的优点是学习成本低,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. Hive将元数据存储在数据库(RDBMS)中,比如MySQL.Derby中.…

本文转载自:http://www.innomysql.net/article/23959.html (只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 工作10余年,没有一个版本能像MySQL 5.7那样令我激动与期盼,10月MySQL 5.7 GA版本的发布,意味着MySQL数据库终于有能力在传统企业中向商业数据库发起挑战,开源的Linux操作系统干掉了封闭的Unix系统,MySQL会不会再一次逆袭商业产品?目前来看,或许很难,但是机会已经掌握在自己上手,后面的发展就看MySQL团队能…

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新…

以往在vb6,vc6中都有现成的方法将结构类型数据写入和读取到二进制文件中,但是在c#中却没有现成的方法来实现,因此我查阅了一些资料,借鉴了网上一些同学的做法,自己写了个类似的例子来读写结构类型数据到二进制文件中,废话不多说了,先上代码: using System; using System.IO; using System.Runtime.InteropServices; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication…

//提交代码包 // /usr/local/spark/bin$ spark-submit --class "getkv" /data/chun/sparktes.jar import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext, SaveMode} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.hive.HiveConte…

Data Units In the order of granularity - Hive data is organized into: 数据库.表.分区.桶 Databases: Namespaces that separate tables and other data units from naming confliction. Tables: Homogeneous units of data which have the same schema. An example of a ta…

Items 爬取的主要目标就是从非结构性的数据源提取结构性数据,比如网页. Scrapy提供 Item 类来满足这种需求. Item 对象是种简单的容器.保存了爬取到得数据. 其提供了 类似于词典(dictionary-like) 的API以及用于声明可用字段的简单语法. 声明Item Item使用简单的class定义语法以及 Field 对象来声明. 比如: import scrapy class Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() pric…

在本文中的HBase术语:基于列:column-oriented行:row列组:column families列:column单元:cell 理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable:Bigtable是一个疏松的分布式的…

Hive的数据模型_数据存储 web管理工具察看HDFS文件系统:http://<IP>:50070/ 基于HDFS没有专门的数据存储格式,默认使用制表符存储结构主要包括:数据库,文件,表,视图可以直接加载文本文件创建表时,可以指定Hive数据的列分隔符和行分隔符. Hive数据模型表:-Table内部表-Partition分区表-External Table 外部表-Bucket Table 桶表视图:…

转载:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjE1Njg4Mw==&mid=2650117688&idx=1&sn=d6c73f9f04d02ede7a741b45e801d74e#rd 本篇文章会帮助大家快速了解Android中各种数据存储机制的应用场景以及基本使用方法,力求在头脑中建立一个“目录”.有了这个目录,具体使用细节在实际应用时再查询文档即可得到. 0. 概述 Android为我们提供了以下存储机制: Shared Preferenc…

朋友圈里的每一个消息体里面的数据,当下拉刷新从服务器下载数据包后,存入sqlite:用户名.图片url.点赞.评论等等.上拉加载的时候,从数据库里取出最近的5条数据加载到朋友圈上. Android通过SQLite数据库引擎来实现结构化数据存储.SQLite是一个嵌入式数据库引擎,针对内存等资源有限的设备(如手机.PDA.MP3)提供的一种高效的数据库引擎. SQLIte数据库不像其他数据库(如Oracle),它没有服务器进程.所有的内容包含在同一个单文件中.该文件是跨平台的,可以自由复制.基于其…

读取结构化数据 Spark可以从本地CSV,HDFS以及Hive读取结构化数据,直接解析为DataFrame,进行后续分析. 读取本地CSV 需要指定一些选项,比如留header,比如指定delimiter值,用,或者\t或者其他. import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadCSV { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(Spar…

对于DevOps而言,监控是其中重要的一环,上一次的专题内容中,我们与大家分享了大型企业级监控系统的设计.今天我们将和大家从另一个角度进一步探讨互联网工程技术领域的监控设计(monitoring):系统的可观测性(observerbality). 无论监控,还是可观测性,都是工程界的术语,并非严格定义的概念.人们可以描述它,但很难定义它.所以本文不会纠结于这些名词之间的区别. 在实践中,所有这些概念/术语,目标都是增强工程师对于线上系统运行情况的了解. 对工程师而言,监控/可观测性工程存在的意义…

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive 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…

Hive的数据存储(视图) Hive的数据存储(视图) 视图(view) 视图是一种虚表,是一个逻辑概念:可以跨越多张表 既然视图是一种虚表,那么也就是说用操作表的方式也可以操作视图 但是视图是建立在已有表的基础上,视图赖以建立的这些表称为基表 视图最大的好处就是可以简化复杂的查询 现在有两张表 ①部门表 ②员工表 而在关系性数据库中两张表的deptno部门号是外键的关系 现在来建立一张视图来查询员工数据 --查询员工信息:员工号.姓名.月薪.年薪.部门名称create view empinfo…

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建…

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库…

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…

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据…

问题的导入 Android互联网产品通常会有很多的结构化数据需要保存,比如对于登录这个流程,通常会保存诸如username.profile_pic.access_token等等之类的数据,这些数据可以组成一个bean,比如就叫做User: public class User { String username; String access_token; String profile_pic; public String getUsername() { return username; } pub…

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt…

Hive的数据存储(分区表) Hive的数据存储(分区表) 分区表 Partition对应于数据库的Partition列的密集索引 在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中 那么如果我们要查询男性的身高,那么只需要扫描gender='M'的分区就好了 ○如何建立一张基于性别的分区表 create table partition_table(sid int,sname string)partitioned by (gende…

Hashtable 是一个很常见的数据结构类型,前段时间阿里的面试官说只要搞懂了HashTable,hashMap,HashSet,treeMap,treeSet这几个数据结构,阿里的数据结构面试没问题. 一查才发现,这里面的知识确实不少,都很经典,因此做一个专题 通过此文章,可以了解到一下内容(我去美团,京东,阿里基本每次都问这几个问题) (1) Hashtable的存储结构 (数组+链表) (2)Hashtable的扩容原理,扩容因子0.75,bucket的初始大小11.(扩容的函数为2N+…

数据存储结构: Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message. partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目录中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有这样5个目…

首先,Hive 没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,用户可以非常自由的组织 Hive 中的表,只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据. 其次,Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中,Hive 中包含以下数据模型:Table,External Table,Partition,Bucket. 1)表table:一个表就是hdfs中的一个目录 2)区Partition:表内的一个区就是表的目录下的一个子目录 3)桶Bucket:如果有分…

Cassandra 的数据存储结构 Cassandra 的数据模型是基于列族(Column Family)的四维或五维模型.它借鉴了 Amazon 的 Dynamo 和 Google's BigTable 的数据结构和功能特点,采用 Memtable 和 SSTable 的方式进行存储.在 Cassandra 写入数据之前,需要先记录日志 ( CommitLog ),然后数据开始写入到 Column Family 对应的 Memtable 中,Memtable 是一种按照 key 排序数据的内存…

在上一篇对Web Storage的介绍中,可以看到,使用Storage保存key—value对时,key.value只能是字符串,这对于简单的数据来说已经够了,但是如果需要保存更复杂的数据,比如保存类似于表记录的数据,那该怎么办呢? 下面提供一种解决方式, 按如下步骤来存储结构化的数据 1)把结构化数据封装成JSON对象 2)把JSON对象转化为字符串再进行保存 按如下步骤来读取结构化的数据 1)读取JSON格式的字符串 2)把JSON格式的字符串转化为JSON对象 3)通过JSON对象的属性来…

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中…

转自https://yq.aliyun.com/articles/59256?spm=5176.100239.blogcont59257.9.5MLR2d 摘要: 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T 最终发现,原来有很多字段,10个varchar,1个text 这么大的表,会给运维带来很大的痛苦:DDL咋办?恢复咋办?备份咋办? 基本知识:InnoDB Storage Architecture for InnoDB On 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大…

B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引.B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的.在讲B+树之前必须先了解二叉查找树.平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树即由这些树逐步优化而来. 二叉查找树 二叉查找树的性质:左子树的键值小于根的键值,右子树的键值大于根的键值. 平衡二叉树(AVL Tree) 平衡二叉树(AVL树)在符合二叉查找树的条件下,还满足任何节…