需要社区工具:parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar                  git project: https://github.com/apache/parquet-mr/tree/master/parquet-tools?spm=5176.doc52798.2.6.H3s2kL 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0

Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.ma

import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.Random; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.log4j.Logger; import

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

1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后,将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中. 2.内容 Hive能够识别很多类型的文件,其中包含Parquet文件格式.因此,我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式生成到HDFS上,后续Hive就可以将这些Parquet文件加载到数据仓库中.具体流程图如下所

[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/parquet [赋予权限]sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data [删除目录]hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/parquet [上传文件]hdfs dfs -put -f device /user/hdfs/sample_data/parqueth

一.背景 由于windows和linux对换行的标识不一样,不同系统的代码传递导致代码格式的改变中可能会带来程序无法正常编译通过的问题.因此根据一些编译的错误提示,可以定位到是文件格式的问题,要对程序的文本文件进行转换. 二.解决方法 windows标识一行的结束用的是回车换行符,即'\r\n',也叫做CRLF.linux对一行结束的标识则只有换行,即'\n',也就是LF.将程序从windows下copy至linux下时,只需要使用如下命令对所有的文件进行格式转换即可(参考[1]).    fi

1.从哪些地方可以识别hadoop是32位还是64位?2.hadoop本地库在什么位置? hadoop在安装的时候,我们需要知道hadoop版本是32位还是64位. hadoop官网本来提供的都是32位,因为我们大部分都是64位,所以不得不编译.后来官网从hadoop2.5版本开始就提供了64位.为了防止我们用错,下面我们来实际操作和观察. 我们来从官网下载的hadoop2.4.1安装包.hadoop是32位还是64位,我们查看本地库即可.即进入$hadoop_home/lib/native,使

1.查看当前的文件系统 [root@hadoopmaster bin]# . itemsdrwxr 00 00 /user 当然也可以以浏览器中这样查看localhost:50070   这就是hadoop中的分布式文件系统,即为hdfs,​这里我说明了两种查看方式. 2.查看任务跟踪jobtracker,即为任务跟踪 可以在浏览器中输入localhost:50030   来自为知笔记(Wiz)

parquet是列式存储格式,官方文档 https://parquet.apache.org/documentation/latest/ 一个Parquet文件是由一个header以及一个或多个block块组成,以一个footer结尾.header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式.文件中所有的metadata都存在于footer中.footer中的metadata包含了格式的版本信息,schema信息.key-value paris以及所有block中的met

1 练习讲解(此处自己没跑通,以后debug) 题目见flink---实时项目---day02 kafka中的数据,见day02的文档 GeoUtils package cn._51doit.flink.day07; import ch.hsr.geohash.GeoHash; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObjec

用系统自带的画图软件打开图片,然后按文件-->另存为就会弹出保存窗口.保存窗口的保存类形就是"照片真正的格式".

转自:https://zhidao.baidu.com/question/220844418.html 选中U盘后,鼠标右键单击,选项菜单中点击属性,出的的属性窗口中的“常规”项里边就有U盘的基本信息显示了,容量大小,可用空间,U盘格式等. 如下图此盘FAT32的.

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

1.cloudera 数据压缩的一般准则 一般准则 是否压缩数据以及使用何种压缩格式对性能具有重要的影响.在数据压缩上,需要考虑的最重要的两个方面是 MapReduce 作业和存储在 HBase 中的数据.在大多数情况下,每个的原则都类似. 您需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力.读写数据所需的磁盘 IO,以及在网络中发送数据所需的网络带宽.正确平衡这些因素有赖于集群和数据的特征,以及您的 使用模式. 如果数据已压缩(例如 JPEG 格式的图像),则不建议进行压缩.事实上,结果文件实际上可能大于原

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩

Hadoop中用得比较多的4种压缩格式:lzo,gzip,snappy,bzip2.它们的优缺点和应用场景如下: 1). gzip压缩 优点:压缩率比较高,而且压缩/解压速度也比较快:hadoop本身支持,在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样:有hadoop native库:大部分linux系统都自带gzip命令,使用方便. 缺点:不支持split. 应用场景:当每个文件压缩之后在130M以内的(1个Block大小内),都可以考虑用gzip压缩格式.譬如说一天或者一个小时的日志压缩