问题描述:beeline -u 方式导出数据,结果文件中含有"|"(竖杠). 执行的sql为:beeline -u jdbc:hive2://hadoop1:10000/default -e 'select * from tablename' > /home/tmp/result.nb 执行结果如下: 在Beeline中,结果可以被展示为多种格式,格式可以在outputformat参数中设置.下面是支持的输出各式: table vertical xmlattr xmlelemen

在 conf/hive-site.xml 中添加如下配置 <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> <description>Whether to print the names of the columns in query output.</description> </property> <property&g

在yAxis中插入: axisLine: {show:false}, axisTick: {show:false}, yAxis : [ { show:true, axisLine: {show:false}, axisTick: {show:false}, splitLine:{show:false}, type : 'value', min:"0", max:100, axisLabel:{ formatter: function (value) { var texts = [];

<Spark最佳实战  陈欢>写的这本书,关于此知识点,非常好,在94页. hive里的扩展接口,主要包括CLI(控制命令行接口).Beeline和JDBC等方式访问Hive. CLI和Beeline都是交互式用户接口,并且功能相似,但是语法和实现不同. JDBC是一种类似于编程访问关系型数据库的编程接口. 1.CLI 在UNIX shell环境下输入hive命令可以启用Hive CLI.在CLI下,所有的Hive语句都以分号结束. 在CLI下可以对一些属性做出设置,像是设置底层MapRedu

下载cd /data0/software/hivewget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-0.12.0/hive-0.12.0-bin.tar.gz另一个hive-0.12.0.tar.gz,里面有docs和src文件夹 解压tar zxvf /data0/software/hive/hive-0.12.0-bin.tar.gz -C /home/app/act/hive/ln -s /home/app/act/hive/hive-0.12.

1.hive简介2.安装hive2.1 环境准备2.1.1 下载安装包2.1.2 设置hive用户的环境变量2.1.3 hive服务端配置文件2.1.4 hive客户端配置文件2.1.4 分发hive配置文件2.2 启动hive2.2.1 初始化数据库2.2.2 创建HDFS目录2.2.3 启动hive3.总结 getting start: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted hive wiki: htt

Hive和Impala作为数据查询工具,它们是怎样来查询数据的呢?与Impala和Hive进行交互,我们有哪些工具可以使用呢? 我们首先明确Hive和Impala分别提供了对应查询的接口: (1)命令行shell: 1. Impala:impala shell 2. Hive:beeline(早期hive的命令行版本是hive shell,现在基本不使用) (2)Hue Web UI: 1.Hue里面提供了 Hive查询编辑器 2.Hue里面提供了Impala查询编辑器 3.Hue里面提供了元数

工作中常常使用hive.熟练使用hvie的配置參数能够更加高效的使用Hive Hive option: hive -f   script.hql : 从文件script.hql中的读取hql运行 hive -e 'select * from xxx': 启动hive时指定运行的hql.此种方式hql会先经过shell解释.然后再用hive运行,因此须要注意hql中被shell转义的字符 hive -S :安静模式运行hql,这样标准输出中仅仅有hql运行的结果,没有进度等信息,便于对结果进行过滤

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

一.基本概念 Hive用于解决海量结构化日志的数据统计问题. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具.本质是将HQL(Hive的查询语言)转化成MapReduce程序. HIve处理的数据存储在HDFS HIve分析数据底层的默认实现是MapReduce 执行程序运行在Yarn上 Hive的优缺点 优点: 可以快速进行数据分析,不需要写MapReduce程序. MapReduce适合处理大数据,不适合处理小数据 缺点: HQL表达能力有限,迭代式算法不能表达,粒度较粗,调优比较困难. 自定

查看命令选项 # hive --help Usage ./hive <parameters> --service serviceName <service parameters> Service List: beeline cleardanglingscratchdir cli hbaseimport hbaseschematool help hiveburninclient hiveserver2 hplsql hwi jar lineage llap llapdump llap

Hive命令执行 打开任意一个安装了hive的服务器,进入hive bin 路径,可以看到存在以下文件(仅展示部分): -rwxr-xr-x 1 root root 1297 Jun 28 14:29 beeline -rwxr-xr-x 1 root root 2487 Jun 28 14:29 beeline.cmd -rwxr-xr-x 1 root root 9627 Nov 18 11:21 hive -rwxr-xr-x 1 root root 8365 Jun 28 14:29 h

Hive 1. 数据仓库概述 1.1 基本概念 数据仓库(英语:Data Warehouse,简称数仓.DW),是一个用于存储.分析.报告的数据系统. 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持(Decision Support) 数仓专注分析 数据仓库本身并不"生产"任何数据,其数据来源于不同外部系统 同时数据仓库自身也不需要"消费"任何的数据,其结果开放给各个外部应用使用 这也是为什么叫"仓库",而不叫"

替换分隔符为\ sed -i 's/\t/\x1/g;s/;/\x1/g' test1.txt gz压缩 gzip -r test1.txt 查看文件 hdfs dfs -ls /hive/warehouse/ods_jungle_ad.db/table1/dt=-- 导入文件 load data local inpath '/home/hadoop/test/hb/test1.txt.gz' into table table1 partition (dt = '2016-12-15') 关键字

一:安装配置hive 1.检测hadoop 2.解压hive 3.修改环境 sudo vi /etc/profile 4.source以下 5.复制hive-env.sh 6.编辑hive-env.sh 7.在HDFS上创建文件夹并修改写权限 8.验证hive的安装 二:操作hive 1.显示有哪些数据库 2.创建数据库 3.在新建的数据库中新建表 使用新建的数据库 use hadoop09: 4.加载数据 首先要书写数据: 加载数据: 5.HDFS里文件的分布 6.hive查询语句 三:hiv

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,最初由Facebook提供,使用HQL作为查询接口.HDFS作为存储底层.mapReduce作为执行层,设计目的是让SQL技能良好,但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据,2008年facebook把Hive项目贡献给Apache.Hive提供了比较完整的SQL功能(本质是将SQL转换为MapReduce),自身最大的缺点就是执行速度慢.Hive有自身的元数据结构描述,可以使用MySql\ProstgreSql\oracle 等关系型数据库来进行存储

2.3 Hive 内部介绍: P44 $HIVE_HOME/lib 下的 jar 文件是具体的功能部分:(CLI模块) 其它组件,Thrift 服务,可以远程访问其他进程功能:也有使用 JDBC 和 ODBC 访问 Hive 的功能: 所有Hive 客户端都需要一个 metastoreservice(元数据服务),Hive 用这个服务来存储表模式信息和其他元数据信息:默认会使用内置的 Derby SQL服务器提供有限的单进程的存储服务: HWI Hive 网页界面,提供了远程访问Hive 的服务

Hive版本 0.12.0(独立模式) Hadoop版本 1.12.1 Ubuntu 版本 12.10 今天试着搭建了hive,差点迷失在了网上各种资料中,现在把我的经验分享给大家,亲手实践过,但未必每一步都是必须的,正确的,大家可以参考一下. 第一步:安装和测试mysql(已装好的可跳过) 见我总结的http://blog.csdn.net/unflynaomi/article/details/37811229 第二步.开始正式安装hive 1.在hdfs上建目录: $ hadoop fs -

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区

Create/Drop/Grant/Revoke Roles and Privileges Hive Default Authorization - Legacy Mode has information about these DDL statements: CREATE ROLE GRANT ROLE REVOKE ROLE GRANT privilege_type REVOKE privilege_type DROP ROLE SHOW ROLE GRANT SHOW GRANT For 

原文来自: http://blog.csdn.net/songchunhong/article/details/51423823 1．下载Hive安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2.解压安装包,并移动到要安装的路径下 sudo tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz sudo mv -r hive1.2.1 /usr/local/ 3.配置hive环境变量 vi /etc/profile 添加环境变量值  export HIV