Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务.(行级的insert好像不配置也能运行) 1.修改hive-site.xml,添加如下语句: <property> <name>hive.support.concurrency</name> <value>true</value> </property> <prope

如何让sparkSQL在对接mysql的时候,除了支持:Append.Overwrite.ErrorIfExists.Ignore:还要在支持update操作 1.首先了解背景 spark提供了一个枚举类,用来支撑对接数据源的操作模式 通过源码查看,很明显,spark是不支持update操作的 2.如何让sparkSQL支持update 关键的知识点就是: 我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候: 大概的api是: dataframe.write         .format("s

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

hive不支持group by 别名,如果需要group by 别名的情况,可以使用 别名的 值作为group by 的值

官方源码地址https://github.com/elastic/elasticsearch-hadoop 相关文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.html spark to es 4种操作方式index update upsert create 只支持四种操作,看文档描述,目前的需求只能用 upsert 实现,但官方的包对 upsert 支持不完整 upsert 现支持 /*

由于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异,因此,传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用.关于 hive 的优化与原理.应用的文章,前面也陆陆续续的介绍了一些,但大多都偏向理论层面,本文就介绍一个实例,从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识. 1.需求 需求我做了简化,很简单,两张表做个 join,求指定城市,每天的 pv,用传统的 RDBMS SQL 写出来就这样的: SELECT t.statdate, c.cname, coun

hive-=mareduce 的  split  在 hbase就是  region了,,,,,,,访问region必须通过hregionserver 会造成regionser负担过大, 另外 region有可能很大,并发度不高. 1 需要大量随即读写的时候,hbdfs不支持随即读写哦. 2 大数据上高并法操作,比如每秒对pb级数据进行上千次操作. 3 读写访问非常简单,不存在一些join之类的复杂操作. 举例: 消息系统:聊天系统和邮件系统(非消息队列) 一个较小的临时数据集,经常变化 一个不

默认创建表时说明中带有中文字段时会显示如下乱码信息: 解决方案: 在hive的元数据库中执行以下SQL语句,然后重新创建刚才的表即可 . ) character set utf8; ) character set utf8; ) character set utf8; ) character set utf8; ) character set utf8;

Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库.前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集. 1.安装MySQL 1.1安装MySQL Server 在Ubuntu下面安装MySQL的Server很简单,只需要运行: sudo apt-get install mysql-server 系统会把MySQL下载并安装好.这里我们可以把MySQL安装在master机器上. 安装后需要配置用户名密码和远程访问. 1.2配置用户名密码 首先我

hive-site.xml --><configuration> <!-- WARNING!!! This file is auto generated for documentation purposes ONLY! --> <!-- WARNING!!! Any changes you make to this file will be ignored by Hive. --> <!-- WARNING!!! You must make your cha

开发要求hive支持update操作,搞张临时表测试下,报错如下: 配置hive-site.xml CDH进入hive配置页,选择高级,找到hive-site.xml的HIve客户端高级配置段代码段,点击+号,增加如下配置项: hive.support.concurrency = true hive.enforce.bucketing = true hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict hive.compactor.initiator.on =

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这三部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

原文链接:https://blog.csdn.net/xueyao0201/article/details/79387647 因为业务要求,需要对Hive表进行delete,在官网查询后,发现update和delete是一类问题.在此总结下如何实现Hive表的delete和update. 首先,先看下官网关于update和delete的相关说明,使用注意事项也请参考官网说明,这里只介绍如何实现相关功能. 综合上述信息,Hive自0.14版本开始支持update和delete,要执行update和

一.ACID介绍 ACID就是常见数据库事务的四大特性:Atomicity(原子性).Consistency(一致性).Isolation(隔离性).Durability(持久性). 在Hive 0.13之前,Hive支持分区级别上原子性.一致性.持久性,隔离性可以通过hive提供的锁机制来实现(通过zookeeper锁或者内存锁来锁住一个分区的数据).从Hive 0.13开始,Hive可以支持行级别上面的ACID语义了.因此我们可以在有其他程序读取一个分区数据时往这个分区插入新的数据. 二.使

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

hive操作数据库还是比较方便的,因此才会有hbase与hive整合.下面我们hive的强大功能吧.为了增强阅读性,下面提几个问题: 1.hive支持哪些运算符? 2.hive是否支持左右连接? 3.hive如何截取字符串?4.hive提供了那些系统函数? 目录 一.关系运算:... 4 1. 等值比较: =. 4 2. 不等值比较: <>. 4 3. 小于比较: <. 4 4. 小于等于比较: <=. 4 5. 大于比较: >. 5 6. 大于等于比较: >=. 5

案例情况:同事使用公司数据探查跑一段代码,部分代码如下,报错,显示不支持in内的子查询.但是直接用虚拟机去跑的话代码没有任何报错,也出结果,很奇怪. SELECT t1.SIGN_CODE AS bus_src ,t1.ORGANIZATION_NO ,t3.loan_amts ,t4.restSum ,NULL AS c1 ,NULL AS c2 ,NULL AS c3 ,t5.draft_cnt ,t5.draft_amt ,t5.draft_amt AS draft_balance ,NU

insert 语法格式为: 1. 基本的插入语法: insert overwrite table tablename [partition(partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement; insert into table tablename [partition(partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement; eg: insert overwrite table test_insert select

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,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Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计

1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 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.它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为