sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

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

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

目前HVIE里查询如下语句报错: select * from dw.ticket_user_mtime limit 10; 错误如下: 17/07/06 16:45:38 [main]: DEBUG impl.RecordReaderImpl: merge = [{data range [22733, 19927580), size: 19904847 type: array-backed}]Failed with exception java.io.IOException:java.lang.

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

orc表 创建具备ACID及Transactions的表 这里的表需要具备下面几个条件:  1. 必须以 ORC 格式存储  2. 必须分 bucket,且不能 sort  3. 必须显式声明transations --partitioned by (createtime string)   create table if not exists user_orc( id int, name string, createdate string, updatedate date ) clustere

创建普通临时表: create table if not exists test_orc_tmp(   name string,   gender string,   cnt BIGINT )row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile; 创建ORC表: drop table test_orc; create table if not exists test_orc(   name string,   gende

1.hive下载安装   2.下载mysql安装   3.以root用户进入mysql命令行:mysql -uroot -p(提示输入密码)   4.创建hive的元数据库:create database metahive[元数据库名metahive]   5.创建hive用户:create user hive@'localhost' identified by 'hive'[mysql中为hive专用的user名:hive,密码为:hive]   6.赋予权限:grant all privil

目录: 准备工作 Centos安装 mysql Centos安装Hadoop Centos安装hive JDBC远程连接Hive Hbase和hive整合 Centos安装Hbase 准备工作: 配置/etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain 192.168.0.120 centos 集中修改/etc/profile export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_25/ export JRE_HOME=

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

Hive+Sqoop+Mysql整合 在本文中,LZ随意想到了一个场景: 车,道路,监控,摄像头 即当一辆车在道路上面行驶的时候,道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集. 我们对采集的数据进行分析,处理,最后把结果保存到mysql数据库中供Web UI显示监控点/摄像头状态. A:监控点/摄像头状态 工作流程如下: 1.数据格式 /** * 产生测试数据: * 数据format: * 记录时间 车牌号码 车速 道路编号 监控地点 摄像头编号 * date_time vehicle_pl

一,mysql 安装mysql5.7完整教程1. yum -y install mysql-server直接执行语句后等待就好已安装: mysql-community-server.x86_64 0:5.7.23-1.el7 作为依赖被安装: mysql-community-client.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-common.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-libs.x86_64 0:5.7.23-1

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

Sqoop 是一款用来在不同数据存储软件之间进行数据传输的开源软件,它支持多种类型的数据储存软件. 安装 Sqoop 1.下载sqoop并加mysql驱动包 http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/,下载,如下载sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz, 要从 MySQL 导数据需要安装 MySQL driver.如 mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz,解压以后把 jar 包放到 Sqoop 目

一.Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据  students.txt 1001 zhangsan 1002 lisi 1003 wangwu 显示有多少数据库: show databases; 使用某个数据库: use 数据库名称; 显示当前数据库下的表: show tables; 创建数据表 : create table student (id int,name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS

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

今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

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