工作中需要用到将hive的数据导一份到mysql中,需求是这样的:hive每天会产生一份用户标签(tag)发生变化的结果表user_tag,这份结果同步到mysql中,并且保持一份全量表,存储当前用户的标签.最初打算是在mysql建立一个分区表,按照天存储user_tag,研究了一下mysql的分区表,最终没有使用,既然学习了就做一下笔记. mysql按照时间分区 mysql的分区方法分为好几种range,list,hash,key等方法,具体可以自行搜索一下,这里要讲的是range方法,下面是

目录 目录 1 1. 前言 1 2. 约定 2 3. 服务端口 2 4. 安装MySQL 2 4.1. 安装MySQL 2 4.2. 创建Hive元数据库 4 5. 安装步骤 5 5.1. 下载Hive 1.2.1二进制安装包 5 5.2. 安装Hive 5 5.3. 安装MySQL-Connector 5 5.4. 修改配置 5 5.4.1. 修改/etc/profile或~/.profile 5 5.4.2. 修改其它配置文件 5 5.4.2.1. 修改hive-env.sh 6 5.4.2

Hive导数据入MySQL 创建mysql表 use anticheat; create table anticheat_blacklist( userid varchar(30) primary key , dt int, update_time timestamp, delete_flag int, operator varchar(30) ); 全量导出 用sqoop export全量导出hive表数据入mysql,具体命令如下: sqoop export -D mapred.job.qu

bug集锦 1. hadoop平台datanode无法启动: 原因: 由于多次hdfs namenode -format导致dfs/data/current/version中的cluserID与当前的cluserID不统一,通过查看hadoop/logs中的datanode日志文件查看到此错误. 解决方法: 1). 修改每台节点上的/dfs/current/version文件中的cluserID的值为当前的值(当前值可以通过hadoop/logs日志文件中的报错获得). 2). 每次format

本文完成:在hive里建管理表:注入部分数据:利用sqoop导入mysql中 期间:解决中文乱码问题   飞行报告故障表 建表命令 查看表 人工灌入少量数据 Windows系统向Linux系统数据传输 解决中文乱码问题 1)显示终端xshell 属性里修改为utf-8 编码格式 2)源文本文件编辑为utf-8格式 3)修改fileformat (可选) 加载数据 显示内容   根据分区做查询 将结果写入本地目录 关联mysql 在mysql中建立相同的表结构 利用sqoop导入(注意当前用户环境

hive和mysql数据互导,首先想到的是sqoop,并且可以和调度框架(比如oozie等)配合配置定时任务,还有一种更简单的方式是通过spark-sql: CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW tmp_tbl_test USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url "jdbc:mysql://1.1.1.1:3306/db_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&

1.require:java环境,本地可用的hadoop,远程可访问的mysql 2.拷贝hive文件(hive-2.2.1) 3.设置环境变量 export HIVE_HOME=/data/spark/bin/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 4.拷贝mysql以及java连接类 yum install -y mysql-server mysql-devel mysql-connector-java cp /usr/share/java/mysql-c

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

大数据工具篇之Hive与MySQL整合完整教程 一.引言 Hive元数据存储可以放到RDBMS数据库中,本文以Hive与MySQL数据库的整合为目标,详细说明Hive与MySQL的整合方法. 二.安装驱动 MySQL最新的Java驱动版本为:mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar,下载后拷贝到:Hive/Lib目录. 三.安装MySQL 3.1 版本 RHEL5+mysql-5.5.35-1.i386.rpm 3.2 顺序 MySQL-shared-compat-

 云计算之hadoop.hive.hue.oozie.sqoop.hbase.zookeeper环境搭建及配置文件已经托管到githubhttps://github.com/sxyx2008/cloud   附录: 1.Hadoop源码下载http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/ 2.Hadoop jar下载 https://archive.apache.org/dist/hadoop/

hive调试信息显示模式: ./hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 非常有用. 默认情况下,Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试.为了支持多用户多会话,则需要一个独立的元数据库,我们使用 MySQL 作为元数据库,Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持,配置一个独立的元数据库需要增加以下几步骤: 第一步:安装MySQL服务器端和MySQL客户端,并启动MySQL服务.此步省略,具体

Hive安装配置(mysql) 安装mysql hadoop$:sudo apt-get update hadoop$:sudo apt-get install mysql-server 启动mysql hadoop$:sudo service mysql start 进入mysql界面 hadoop$:sudo mysql -u root -p 创建hive数据库 mysql>create database hive; 将hive数据库下的所有表的所有权限赋给hadoop用户,并配置mysql

1 创建表 hive命令行操作 CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp( name STRING, salary FLOAT, subordinates ARRAY<STRING>, deductions MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:STRING,city:STRING,province:STRING,zip:INT> ) PARTITIONED BY (province STRING,city

转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”.

启动hive之前应该先启动metastore,也是在bin目录下:./hive --service metastore &然后再启动hive: ./hive 今天连接hive时总是报错:Unable to open a test connection to the given database. JDBC url = jdbc:mysql://192.168.252.200:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true, username = root.Term

在进行Hive集成Mysql作为元数据过程中.做全然部安装配置工作后.进入到hive模式,运行show databases.运行正常,接着运行show tables:时却报错. 关键错误信息例如以下: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too long; max key length is 767 bytes) 详细操作信息例如以下: hive> show databases;

错误如下: [root@awen01 /usr/local/apache-hive-1.2.1-bin]#./bin/hive Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/apache-hive-1.2.1-bin/lib/hive-common-1.2.1.jar!/hive-log4j.properties Exception in thread "main" java.lang.RuntimeExc

l   安装hive,hive-metastore hive-server $ sudo yum install hive hive-metastore hive-server l   安装mysql-server $ sudo yum install mysql-server l   启动mysql守护进程 $ sudo service mysqld start l   下载mysql java驱动并复制到hive的lib中 $ cd ~ $ wget 'http://cdn.mysql.co

由于底层的处理机制大不相同,hive和mysql在查询上还是有较大差异的! 单个表的select操作 最简单的查询 ,字段2 frome 表名 where 字段 [not]in(元素1,元素2): 例:select * from t_student where age in (21,23); select * from t_student where age not in (21,23); 带between and的范围查询:select 字段1,字段2 frome 表名 where 字段 [n

HIVE配置mysql metastore    hive中除了保存真正的数据以外还要额外保存用来描述库.表.数据的数据,称为hive的元数据.这些元数据又存放在何处呢?    如果不修改配置hive默认使用内置的derby数据库存储元数据.    derby是apache开发的基于java的文件型数据库.    可以检查之前执行命令的目录,会发现其中产生了一个metastore.db的文件,这就是derby产生的用来保存元数据的数据库文件. derby数据库仅仅用来进行测试,真正使用时会有很多

一.MySQL的安装 Hive的数据,是存在HDFS里的.此外,hive有哪些数据库,每个数据库有哪些表,这样的信息称之为hive的元数据信息. 元数据信息不存在HDFS,而是存在关系型数据库里,hive默认用的是derby数据库来存储.即hive工作时,除了要依赖Hadoop,还要依赖关系型数据库. 注意:虽然我们能通过HDFS查看到hive有哪些数据库,有哪些表,以及表里的数据,但是,这不是元数据信息.HDFS最主要的是存储hive的数据信息. 之前遇到的问题:当退出后,切换到不同的目录来进