前言 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取.转化.加载,这是一种可以存储.查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制.hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,下面来介绍如何将结构化文档数据导入hive. 一.安装Hive 1.1 官网下载或到本章最后地址下载hive 安装包 /opt/software 下新建hive 目录 并将安装包解压至此 tar -xzvf /opt/

linux经常使用命令 pwd 查看当前工作文件夹的绝对路径 cat input.txt 查看input.txt文件的内容 ls 显示当前文件夹下全部的文件及子文件夹 rm recommender-dm-1.0-SNAPSHOT-lib.jar 删除当前文件夹下recommender-dm-1.0-SNAPSHOT-lib.jar文件 cp /home/deploy/pctr/recommender-dm_fat.jar ./ 把/home/deploy/pctr/文件夹下的recommende

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 本文介绍Hive的使用原理及命令行.Java JDBC对于Hive的使用. 在Hadoop项目中,HDFS解决了文件分布式存储的问题,MapReduce解决了数据处理分布式计算问题,之前介绍过Hadoop生态中MapReduce(以下统称MR)的使用,大数据系列之分布式计算批处理引擎

区分 hdfs hbase hive hbase适用场景 收藏 八戒_o 发表于 11个月前 阅读 308 收藏 1 点赞 0 评论 0 摘要: hdfs hbase hive hbase适用场景 Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoo

1 ． Hive  命令行 输入$HIVE_HOME/bin/hive –H 或者 –help 可以显示帮助选项: 说明: 1. -i 初始化 HQL 文件. 2. -e 从命令行执行指定的 HQL 3. -f 执行 HQL 脚本 4. -v 输出执行的 HQL 语句到控制台 5. -p <port> connect to Hive Server on port number 6. -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration

1.source为http模式,sink为logger模式,将数据在控制台打印出来. conf配置文件如下: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1   # Describe/configure the source a1.sources.r1.type = http #该设置表示接收通过http方式发送过来的数据 a1.sources.r1.bind = hadoop-

HIVE 命令记录 设置hive运行的队列 hive> set mapreduce.job.queuename=ven12; 打印列名 hive> set hive.cli.print.header=true; 创建新表 hive> CREATE TABLE t_hive (a int, b int, c int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; 正则匹配表名 hive>show tables '*t*'; 增加一个字

hdfs hbase hive hbase适用场景 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6001822.html Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们,熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作. 注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作,就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作,因为一个字“慢”.相反 起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.建立在Hadoop

hadoop hdfs经常使用命令 hadoop fs -ls /user/deploy/recsys/workspace/ouyangyewei 查看ouyangyewei文件夹文件 hadoop fs -mkdir /user/deploy/recsys/workspace/ouyangyewei/input 在ouyangyewei文件夹下创建input文件夹 hadoop fs -rm /user/deploy/recsys/workspace/ouyangyewei/input/inp

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列一:hadoop集群安装 二:HDFS的shell命令 上一章说完了安装HADOOP集群部分,这一张讲HDFS. 其实基本上操作都是通过JAVA API来操作,所以这里的shell命令只是简单介绍一下,实际操作中自然是JAVA API更加方便,功能也更加强大,JAVA

0. 说明 Hive 命令行客户端 beeline 的使用,建立在启动  Hadoop 集群和启动 hiveserver2 的基础之上 1. 使用指南 在确保集群启动和 hiveserver2 启动的前提下 hiveserver2 为 Hive 的 JDBC 接口,用户可以连接此端口来连接 Hive 服务器 hiveserver2 在命令行中输入以下命令启动 Hive 客户端 Beeline beeline -u jdbc:hive2://s101:10000

hive命令的3种调用方式 方式1:hive –f  /root/shell/hive-script.sql(适合多语句) hive-script.sql类似于script一样,直接写查询命令就行 不进入交互模式,执行一个hive script 这里可以和静音模式-S联合使用,通过第三方程序调用,第三方程序通过hive的标准输出获取结果集. $HIVE_HOME/bin/hive -S -f /home/my/hive-script.sql (不会显示mapreduct的操作过程) 那么问题来了

HDFS的shell(命令行客户端)操作实例 3.2 常用命令参数介绍 -help 功能:输出这个命令参数手册 -ls                  功能:显示目录信息 示例: hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注:这些参数中,所有的hdfs路径都可以简写 -->hadoop fs -ls /   等同于上一条命令的效果 -mkdir              功能:在hdfs上创建目录 示例:hadoop fs  -mkdir  -p 

一:dfs的命令 1.所有的领命 2.解释 -appendToFile <localsrc> ... <dst>   :追加文件 -checksum <src> ...   :检查HDFS文件是否损坏 -copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>    :上传 -copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst> 

启动hive命令时指定参数或自定义参数 在hive启动命令中指定一个参数 hive --hiveconf hive.job.submit.username=fuxin.zhao -e "select dt,count(1) from ods.s1_userinfo where dt>='2017-02-01' group by dt;" 在hive启动命令中指定多个参数,这些参数是hive-site.xml中参数,也开始自定义的惨. hive --hiveconf hive.jo

这里所说的在Java中运行Hive命令或HiveQL并非指Hive Client通过JDBC的方式连接HiveServer(or HiveServer2)运行查询,而是简单的在部署了HiveServer的server上运行Hive命令.当然这是一个简单的事情.寻常我们通过Hive做简单的数据分析实验的时候,都是直接进入Hive运行HiveQL,那我们为什么还要在程序中运行呢? 这里涉及到了一个问题.通过进入Hive运行HiveQL.我们仅仅能将分析结果打印到屏幕或是存入暂时表,那假设我们想吧分析

HDFS中的命令行 本文介绍了HDFS以命令行执行的时候.几个经常使用的命令行的作用和怎样使用~ 1. fs fs是启动命令行动作,该命令用于提供一系列子命令. 使用形式为hadoop fs –cmd <args> 当中,cmd是子命令,args是详细的命令操作. 比如hadoop fs –help 或者说fs是其余子命令的父亲.其余都是在"-cmd"的模式下的! 2. –cat 输出 hadoop fs –cat URI 将路径指定的文件输出到屏幕 3. –copyFro

1.Hdfs shell客户端命令操作: 1.1.查看命令列表:hadoop fs 帮助如下: Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] //追加一个文件到已经存在的文件末尾 [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod [-R]

在hive命令行中查询数据如下: 表头未显示出来 解决办法: 修改hive安装包conf/hive-site.xml配置文件: <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> <description>Whether to print the names of the columns in query output.</description&g

1.     前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2.     Hadoop家族 截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名 用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr