[转]impala操作hive数据实例

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[转]impala操作hive数据实例

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. ----------------------------------------------------------------------------------…

Spark SQL 操作Hive 数据

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…

R语言读取Hive数据表

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的…

KUDU数据导入尝试一：TextFile数据导入Hive,Hive数据导入KUDU

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr…

impala操作hase、hive

impala中使用复杂类型(Hive): 如果Hive中创建的表带有复杂类型(array,struct,map),且储存格式(stored as textfile)为text或者默认,那么在impala中将无法查询到该表解决办法: 另建一张字段一致的表,将stored as textfile改为stored as parquet,再将源表数据插入(insert into tablename2 select * from tablename1),这张表即可在impala中查询. 查询方…

Hive数据类型和DDL操作

hive命令在Linux下的命令行中直接输入如下命令,可以查看帮助信息: # hive -help 常用的如-e.-f参数. 使用-e参数,可以直接在命令行传递SQL语句进行hive表数据的查询: # hive -e "select * from testhive.testtable" 使用-f参数,可以在命令行中传递文件进行进行hive表数据的查询,首先使用如下命令创建一个名为test.hql的文件: # vim test.hql 在该文件中写入SQL语句: select * fr…

大数据学习day25------spark08-----1. 读取数据库的形式创建DataFrame 2. Parquet格式的数据源 3. Orc格式的数据源 4.spark_sql整合hive 5.在IDEA中编写spark程序（用来操作hive） 6. SQL风格和DSL风格以及RDD的形式计算连续登陆三天的用户

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…