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/

hdfs命令行 ()查看帮助 hdfs dfs -help ()查看当前目录信息 hdfs dfs -ls / ()上传文件 hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径 ()剪切文件 hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt ()下载文件到本地 hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径 ()合并下载 hdfs dfs -getmerge /hdfs路径文件夹 /合并后的文件 ()创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /hello

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

[root@node01 customShells]# hdfs dfs -ls /Warning: fs.defaultFS is not set when running "ls" command. 原因: /usr/bin/ 下存在 hadoop和hdfs可执行文件,usr/bin 是优先查找的路径,所以先找到了 .usr/bin 下面的hdfs,直接执行了. 执行的不是你安装目录下的文件,所以读取不到你hadoop的配置. 可以执行  which hadoop和which hd

1.创建分区表 hive> create table weather_list(year int,data int) partitioned by (createtime string,area string) row format delimited fields terminated by ","; 修改表: hive> alter table weather_list change data new_data int; hive> alter table wea

一.背景 ######### 分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件. Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成更小的数据集. 在查询时通过WHERE子句中的表达式来选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多. ######### 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 分区表指的是在创建表时

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

场景描述: 公司埋点项目,数据从接口服务写入kafka集群,再从kafka集群消费写入HDFS文件系统,最后通过Hive进行查询输出.这其中存在一个问题就是:埋点接口中的数据字段是变化,后续会有少量字段添加进来.这导致Hive表结构也需要跟着变化,否则无法通过Hive查询到最新添加字段的数据. 解决办法: 为数据表添加字段,字段必须添加到已有字段的最后面.因为已经存在的数据是按照之前的表结构写入到HDFS文件中的,当添加新字段时为了能兼容前面已经存在的数据.在新增的字段加到分区表后,之前已经存在

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:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第二篇:Hive中数据的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552806.html

如果是把数据放在了hdfs系统,那么我们如何访问他们呢? 1.hdfs查看文件夹 ./hdfs dfs -ls hdfs://mycluster/output/online/ 2.hdfs创建目录dfs创建文件夹 ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/ ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/pv 这里有个坑,如果你直接创建多级目录,会得到错误提示,所以要一级一级的去建立目录才行

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

一个文件夹 hdfs dfs -mkdir /out /一定要有 级联 hdfs dfs -mkdir -p /out/ags 需要家-p

环境:win7  eclipse    hadoop 1.1.2 当执行创建文件的的时候, 即: String Path = "hdfs://host2:9000"; FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(Path),new Configuration()); String DIR_PATH = "hdfs://host2:9000/user/hadoop/ok"; fileSystem.mkdirs(new

HDFS写入文件的重要概念 HDFS一个文件由多个block构成.HDFS在进行block读写的时候是以packet(默认每个packet为64K)为单位进行的.每一个packet由若干个chunk(默认512Byte)组成.Chunk是进行数据校验的基本单位,对每一个chunk生成一个校验和(默认4Byte)并将校验和进行存储. 在写入一个block的时候,数据传输的基本单位是packet,每个packet由若干个chunk组成. HDFS客户端写文件示例代码 FileSystem hdfs

HDFS原理 首先说明下,hadoop的各种搭建方式不再介绍,相信各位玩hadoop的同学随便都能搭出来. 楼主的环境: 操作系统:Ubuntu 15.10 hadoop版本:2.7.3 HA:否(随便搭了个伪分布式) 文件上传 下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,

向HDFS上传文件,如果是从某个datanode开始上传文件,会导致上传的数据优先写满当前datanode的磁盘,这对于运行分布式程序是非常不利的. 解决的办法: 1.从其他非datanode节点上传 可以将hadoop的安装目录复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也可以,但是这样不太好,会增加namenode的负担,并且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动任何hadoop进程,但是可以当作客户端使用.上传文件到集群

本篇讲解如何通过Eclipse 编写代码去操作分析hdfs 上的文件. 1.在eclipse 下新建Map/Reduce Project项目.如图:  项目建好后,会默认加载一系列相应的jar包. 下面还有很多包. 2.我们新建Java 类就可以了.代码如下: package org.hadoop.examples; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOExcep

hadoop fs: FS relates to a generic file system which can point to any file systems like local, HDFS etc. So this can be used when you are dealing with different file systems such as Local FS, HFTP FS, S3 FS, and others 意思是说该命令可以用于其他文件系统,不止是hdfs文件系统内,

1.创建文件 hdfs dfs -touchz /aaa/aa.txt 2.写入内容 echo "<Text to append>" | hdfs dfs -appendToFile - /aaa/aa.txt