类似: 在MYSQL里面我们可以这样的执行SQL select a.Community,a.PID,b.spidertime,b.comm,b.showings,b.room from lianjia_list a ,RentHouse_lianjia b where a.site = 7 and b.city='北京' and b.comm like %a.Community%; 不行我们可以这样 select a.Community,a.PID,b.spidertime,b.comm,b.s

hive> CREATE TABLE hperson(id string, name string,email string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":id,cf1:name,cf2:email") TBLPROPERTIES ("hbase.table.

创建hive与hbase的关联表 create external table hive_hbase(rowkey string,name string,addr string,topic string,creator_name string) stored by'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:na

进入hbase: hbase shell 进入HIVE: hive hbase中建一张t_student_info表,添加两个列族 create 't_student_info','st1','st2' hbase查看表结构 describe 't_student_info' hive 创建外部表要使用EXTERNAL 关键字 create external table t_student_info( id int ,age int ,sex string ) stored by 'org.ap

关键词: hive创建表卡住了 创建hive和hbase关联表卡住了 其实针对这一问题在info级别的日志下是看出哪里有问题的(为什么只能在debug下才能看见呢,不太理解开发者的想法). 以调试模式进入hive客户端: hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 执行创建关联表的语句 create table IF NOT EXISTS event_content_temp (id string,pack string,activity str

有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.Hive操作演示 1.1 内部表 1.1.1 创建表并加载数据 第一步   启动HDFS.YARN和Hive,启动完毕后创建Hive数据库 hive>create database hive; hive>show databases; hive>use hive; 第二步   创建内部表 由于Hive使用了类似SQL的语法,所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符.

本文引用自:http://www.aboutyun.com/blog-61-62.html 最新版本: hadoop和hbase版本对应关系: Hbase    Hadoop 0.92.0 1.0.0 0.92.1 1.0.0 0.92.2 1.0.0 0.94.0 1.0.2 0.94.1 1.0.3 0.94.2 1.0.3 0.94.3 1.0.4 0.94.4 1.0.4 0.94.5 1.0.4 0.94.9 1.2.0 0.95.0 1.2.0 Hadoop与hive版本对应关系 h

ETL实践--kettle只做源数据的抽取,其他数据转换转到hive上. 1.用hive代替kettle的数据关联的原因 (1).公司之前的数据ELT大量使用了kettle.用kettle导原始数据速度还是蛮快的,但是如果是大表关联类的操作,效率就很差. 一方面是由于hive是用数据库来做关联,数据库的性能跟不上:另外一个方面也是数据要从数据库抽取到kettle,处理完之后还要写回数据库,走了2此网络. (2).公司目前非实时的大数据查询主要是再kylin上,kylin的数据源就是hive,所以

1.hiveserver2正常启动,但是beeline连不上服务. 我的服务是开在本机的,但是用主机名和127好像都不能访问服务了 jdbc:hive2://172.19.1.11:10000> !connect jdbc:127.0.0.1:10000 scan complete in 0ms scan complete in 1100ms No known driver to handle "jdbc:127.0.0.1:10000" 把127或者主机名改成真实的IP就可以了

Hive架构图: 一般用户接口采用命令行操作, hive与hbase整合之后架构图: 使用场景 场景一:通过insert语句,将文件或者table中的内容加入到hive中,由于hive和hbase已经整合,因此也会加入到hbase当中 场景二:hbase不支持join或者gruop等,可以通过这种方式,让hbase支持sql语句等 场景三,使用Hbase加载数据,然后用Hive查询数据,这样既有了Hbase的高速读写数据,也有了Hive的sql语句方便查询: 部署hive整合hbase环境: 先

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

HBase与Hive的对比 25.1.Hive 25.1.1.数据仓库 Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询. 25.1.2.用于数据分析.清洗 Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高 25.1.3.基于HDFS.MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行.(不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖) 25.2.HBase 25.

Hive服务介绍 Hive默认提供的cli(shell)服务,如果需要启动其他服务,那么需要service参数来启动其他服务,比如thrift服务.metastore服务等.可以通过命令hive --service help查看hive支持的命令. Hive Shell命令介绍Hive的shell命令是通过${HIVE_HOME}/bin/hive文件进行控制的,通过该文件我们可以进行hive当前会话的环境管理.也进行进行hive的表管理等操作.hive命令需要使用';'进行结束标示.通过hiv

安装环境: hbase版本:hbase-1.4.0-bin.tar.gz hive版本:   apache-hive-1.2.1-bin.tar 注意请使用高一点的hbase版本,不然就算hive和hbase关联成功,执行语句的时候会出现错误(The connection has to be unmanaged). hive整合hbase,其实就是用hive执行hsql来操作hbase数据库. 1.拷贝hbase jar包至hive lib目录中,其实就是使hive可以使用hbase的api.

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

一直想将hbase 与hive整合在一起,因为公司项目工期一期紧似一期,故一直推后.还不知道推到什么时候呢. 今天尝试编译hive,看着官方文档.感觉非常easy: 1.svn co http://svn.apache.org/repos/asf/hive/trunk hive  先下载源码吧.我下载最新代码0.14 2.cd hive ;  mvn  package -Phadoop-2,dist, 编译后须要一大堆測试信息,故去掉測试过程 mvn  package -Phadoop-2,di

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M

通过数据交换平台上传较大的文件时,经常会出现导入失败情况,换种方式通过新数据开发平台(stark)也可以轻松实现外部数据与hive的数据关联. --第一步.导入csv文件到hive --stark数据开发平台——>资源管理——>搜索栏右边+号——>上传资源(资源类型:选择普通文件) --第二步.建表并让这张表关联上上传的csv文件 drop table temp.tmp_site_oppo_did_test$tmptable; CREATE EXTERNAL TABLE temp.tmp

0. 说明 已经安装好Hadoop和hive环境,hive把元数据存储在mysql数据库.这里仅讨论外部表和HDFS的关联,并且删掉外部表之后,对HDFS上的文件没有影响. 1. 在HDFS创建分区,并存有文件 手工创建或者由程序在HDFS上生成了分区目录,每个分区目录下有相应的文件.本例中根据day分了两个分区,如下所示: /test/in/day=20/20.txt /test/in/day=21/21.txt 文件里面的内容格式如下: 2;Lily;1991;Shanghai 3;Jack