insert overwrite directory "/mapredOutput/UserYesterdayInterest/${hiveconf:day}"row format delimited fields terminated by "\t" select s.userid,round(sum((s.totaloninvestedshare * i.yield/100 + s.addshare * s.addyield/100)/365),2) as ye

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hba

目录: 目录见文章1 本文是基于windows下来操作,linux下,mysql-connector-java-5.1.46.jar包的放置有讲究. mr程序 import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

Mapper package cn.hbase.mapreduce.hb2hdfs; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; /** * * @author Tele

文件/RDBMS -> flume/sqoop -> HDFS -> Hive -> HDFS -> Sqoop -> RDBMS 其中,本文实现了 使用 sqoop 从 RDBMS 中读取数据(非Oozie实现,具体错误将在本文最后说明) 从 Hive 处理数据存储到 HDFS 使用 sqoop 将 HDFS 存储到 RDBMS 中 1.复制一个 sqoop example,拷贝 hive-site.xml 文件,拷贝 mysql 依赖包到 lib 目录下 2.增加

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

sqoop导入mysql数据表到HDFS中sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/test --username root --password root --table person--target-dir "/root/sqoop" 指定上传到hdfs指定的目录--fields-terminated-by "\t" 指定生成文件的分隔符 HIVE创建外部表,管理数据. CREATE EXTERNAL TAB

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

一般Hive依赖关系型数据库Mysql,故先安装Mysql $: yum install mysql-server mysql-client [yum安装] $: /etc/init.d/mysqld start [启动mysql服务] $: mysql [登录mysql客户端] mysql> create database hive; 安装配置Hive $: tar zvxf apache-hive-2.1.1-bin.tar 1. 配置环境变量 export HIVE_HOME=/usr/l

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

一.将hive表数据查询出来转为json对象输出 1.将查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 2.使用UDF函数,将每一行数据作为string传入UDF函数中转换为json再返回 1.准备数据 2.查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 3.准备UDF函数 package com.laotou; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.json.JSONException; import org.json.JS

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

原因 1. KVM的相关包 装少了 2KVM的相关包 重新安装 3 May 31 15:22:55 localhost libvirtd: 2019-05-31 07:22:55.554+0000: 969: error : virConnectOpenInternal:1065 : qemu:///system 没有连接驱动器可用May 31 15:22:55 localhost libvirtd: 2019-05-31 07:22:55.574+0000: 932: error : virN

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

1:如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events,便会遇到Kafka Topic覆盖问题,具体表现为,Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据,但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用,数据仍然会被写入到Source中指定的Topic中. 2:Kafka Topic覆盖问题解决方案,利用flume的拦截器 #拦截器处理,topic覆盖问题 agent_log.sources.kafka0.interc

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/