#!/bin/bash source /etc/profile runlog='/tmp/zewei/check_schema_log' hive_database_schema=/tmp/hive_database_schema/hive/ mysql_database_schema=/tmp/hive_database_schema/mysql/ > $runlog #每天下午一点删除现有的表结构缓存文件. #防止hive有变动. ] then rm -rf /tmp/hive_databa

由于底层的处理机制大不相同,hive和mysql在查询上还是有较大差异的! 单个表的select操作 最简单的查询 ,字段2 frome 表名 where 字段 [not]in(元素1,元素2): 例:select * from t_student where age in (21,23); select * from t_student where age not in (21,23); 带between and的范围查询:select 字段1,字段2 frome 表名 where 字段 [n

  1.Mysql中可用存储过程和函数来实现复杂逻辑处理,两者的对比如下:存储过程作为可执行文件,编译一次放在数据库中,函数又返回值.可设定使用权限. 存储过程中可使用游标,声明变量.用call调用.   2.Hive可用udf(user defined function)来实现复杂逻辑处理 编辑Python脚本 常用的Python字符串分割处理函数有:split 等等   加载udf   调用udf HQL语法 可将返回结果重新写入其他表内,此时 as后字段和插入表字段一致.    

首先说下需求:通过ftp上传约定格式的文件到服务器指定目录下,应用程序能实时监控该目录下文件变化,如果上传的文件格式符合要求,将将按照每一行读取解析再写入到数据库,解析完之后再将文件改名. 一. 一开始的思路 设置一个定时任务,每隔一分钟读取下指定目录下的文件变化,如果有满足格式的文件,就进行解析. 这种方式很繁琐,而且效率低,效率都消耗在了遍历.保存状态.对比状态上了! 而且无法利用OS的很多功能. 二. WatchService介绍 1. 该类的对象就是操作系统原生的文件系统监控器!我们都知

Hive+Sqoop+Mysql整合 在本文中,LZ随意想到了一个场景: 车,道路,监控,摄像头 即当一辆车在道路上面行驶的时候,道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集. 我们对采集的数据进行分析,处理,最后把结果保存到mysql数据库中供Web UI显示监控点/摄像头状态. A:监控点/摄像头状态 工作流程如下: 1.数据格式 /** * 产生测试数据: * 数据format: * 记录时间 车牌号码 车速 道路编号 监控地点 摄像头编号 * date_time vehicle_pl

1 创建表 hive命令行操作 CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp( name STRING, salary FLOAT, subordinates ARRAY<STRING>, deductions MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:STRING,city:STRING,province:STRING,zip:INT> ) PARTITIONED BY (province STRING,city

hive和mysql数据互导,首先想到的是sqoop,并且可以和调度框架(比如oozie等)配合配置定时任务,还有一种更简单的方式是通过spark-sql: CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW tmp_tbl_test USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url "jdbc:mysql://1.1.1.1:3306/db_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&

HIVE配置mysql metastore    hive中除了保存真正的数据以外还要额外保存用来描述库.表.数据的数据,称为hive的元数据.这些元数据又存放在何处呢?    如果不修改配置hive默认使用内置的derby数据库存储元数据.    derby是apache开发的基于java的文件型数据库.    可以检查之前执行命令的目录,会发现其中产生了一个metastore.db的文件,这就是derby产生的用来保存元数据的数据库文件. derby数据库仅仅用来进行测试,真正使用时会有很多

前言 MySQL Connector/J 对于 MySql 数据类型和 Java 数据类型之间的转换是很灵活的: 一般来讲,任何 MySql 数据类型都可以被转换为一个 java.lang.String. 任何 MySql 数字类型都可以被转换为任何一种 Java 数字类型. (当然这样也可能出一些四舍五入,溢出,精度丢失之类的问题). Java基础类型与包装类型 a) 如果数据库字段是允许为空的,使用包装类. 如果不允许为空,使用包装的时候,如果你往数据库插入null值,此时就会抛出异常. 然

一.MySQL的安装 Hive的数据,是存在HDFS里的.此外,hive有哪些数据库,每个数据库有哪些表,这样的信息称之为hive的元数据信息. 元数据信息不存在HDFS,而是存在关系型数据库里,hive默认用的是derby数据库来存储.即hive工作时,除了要依赖Hadoop,还要依赖关系型数据库. 注意:虽然我们能通过HDFS查看到hive有哪些数据库,有哪些表,以及表里的数据,但是,这不是元数据信息.HDFS最主要的是存储hive的数据信息. 之前遇到的问题:当退出后,切换到不同的目录来进

LR通过snmp监控linux下的mysql 在linux底下安装配置snmp: 1.使用系统盘安装rpm包(这种方式最好) 2.在www.net-snmp.org处下载net-snmp安装(安装后有可能找不到snmpd.conf文件) tar xzvf  net-snmp-5.4.2.1.tar.gzcd  net-snmp-5.4.2.1./configure这里会叫你输入一些信息,其中有一步(好像是第二步)是问要安装什么版本:1.2.3,输入2回车其它都直接回车就可以makemake in

MySQL字段之集合(set)枚举(enum) (2008-12-23 13:51:23) 标签:it  分类:MySQL 集合 SET mysql> create table jihe(f1 set('f','m'));Query OK, 0 rows affected (0.11 sec) mysql> desc jihe;+-------+--------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type         | Null

mysql字段varchar区分大小写utf8_bin.utf8_general_ci编码区别 在mysql中存在着各种utf8编码格式:utf8_bin将字符串中的每一个字符用二进制数据存储,区分大小写.utf8_genera_ci不区分大小写,ci为case insensitive的缩写,即大小写不敏感.utf8_general_cs区分大小写,cs为case sensitive的缩写,即大小写敏感. 用utf8_genera_ci没有区分大小写,导致这个字段的内容区分大小写时出问题,比如作

大数据工具篇之Hive与MySQL整合完整教程 一.引言 Hive元数据存储可以放到RDBMS数据库中,本文以Hive与MySQL数据库的整合为目标,详细说明Hive与MySQL的整合方法. 二.安装驱动 MySQL最新的Java驱动版本为:mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar,下载后拷贝到:Hive/Lib目录. 三.安装MySQL 3.1 版本 RHEL5+mysql-5.5.35-1.i386.rpm 3.2 顺序 MySQL-shared-compat-

MySQL字段联合去重sql 例如数据 id,name1,name2 1 a x 2 a y 3 b x 4 a y 5 a x 联合去重name1,name2的结果为 id,name1,name2 1 a x 2 a y 3 b x 的SQL为 select * from table group by name1,name2;

hive调试信息显示模式: ./hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 非常有用. 默认情况下,Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试.为了支持多用户多会话,则需要一个独立的元数据库,我们使用 MySQL 作为元数据库,Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持,配置一个独立的元数据库需要增加以下几步骤: 第一步:安装MySQL服务器端和MySQL客户端,并启动MySQL服务.此步省略,具体

Hive安装配置(mysql) 安装mysql hadoop$:sudo apt-get update hadoop$:sudo apt-get install mysql-server 启动mysql hadoop$:sudo service mysql start 进入mysql界面 hadoop$:sudo mysql -u root -p 创建hive数据库 mysql>create database hive; 将hive数据库下的所有表的所有权限赋给hadoop用户,并配置mysql

在项目中使用mybatis做为持久层框架,mysql数据库.项目上线前,DBA要求我们将每张数据库表中的字段都设置默认值和not null.之前项目中有一些insert语句是将表中所有字段都列出来,然后把它做为一个通用的插入语句来使用.举个简单的例子:假如一张数据库表blog中有如下几个字段:id,title,content,author,除id外,每个字段都设置了默认值Empty String(空字符串),写的一个insert语句是这样的: <insert id="addOneBlog&

MySQL字段属性应该尽量设置为NOT NULL 除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值,你应该总是让你的字段保持 NOT NULL.这看起来好像有点争议,请往下看. 空值("") 和 "NULL" 的概念: 1)空值是不占用空间的 2)MySQL中的NULL其实是占用空间的 所谓的NULL就是什么都没有,连\0都没有,\0在字符串中是结束符,但是在物理内存是占空间的,等于一个字节,而NULL就是连这一个字节都没有. NULL不能简单=判断 其次,在数据库里是

一.Hive分区表新增字段 参考博客:https://blog.csdn.net/yeweiouyang/article/details/44851459 二.Hive修改表名,列名,列注释,表注释,增加列,调整列顺序,属性名等操作 参考博客:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80749094 三.Hive分区表动态添加字段 参考博客:https://www.cnblogs.com/congzhong/p/8494991.htm

字段类型 数值 MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别,一个是整数,另一个是浮点数或小数.许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的,每个子类型支持不同大小的数据,并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分(UNSIGNED)或者用零填补(ZEROFILL). INT在 MySQL 中支持的 5 个主要整数类型是 TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT 和 BIGINT.这些类型在很大程度上是相同的,只有它们存储的值的大小是不相同的.MySQL