SequenceFile是使用二进制保存数据,是可以压缩的,并且压缩后的数据可被分割,可以供mapreduce处理. 下面的实例使用SequenceFile保存Hive表的数据,并且使用了压缩. set hive.exec.compress.output=true; #压缩mapreduce输出数据 set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; #设置压缩

5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/califonia-employees' OVERWRITE INOT TABLE employees   PARTITON (country=''US, state='CA') ;   向管理表中装载数据,如果目录不存在的话, ov

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

Hive几种数据导出方式 今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式.可以根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

如果想要使用数组来写入HTML数据,绝对需要的是一个Key值,由Key来引导遍历数组各项:此外,使用DOM原生方法写入文档,用同一个CSS样式渲染它们,这样可以极大地减少开发时间和减少维护成本,此方法适用于批处理: 首先我们需要创建一个数组,类似于JSON: var value = { id1: {photo:'../photo_1.jpg',title:'这是第一张图片!'}, id2: {photo:'../photo_2.jpg',title:'这是第二张图片!'}, id3: {phot

该方法跟上一篇写入一列的方法相反,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import xlwings as xw list1 = [1,2,3,4,5] list2 = [[1],[2],[3],[4],[5]] sht = xw.Book().sheets('sheet1') # 新增一个表格 # 写入一行数据方法一 sht.range('A1').value = list1 # 写入一行数据方法二 sht.range('A1').options(transpose=Tru

首先来建立一个新的Excel文档,在桌面上点击右键,选择[新建]-[Excel工作表],命名为[新手学员]. 现在这个新Excel文档是空白的,我们接下来会通过按键精灵的脚本来打开并写入一些数据.打开按键精灵软件,点击[新建],进入我的脚本界面,再点击进入[全部命令].在[全部命令]中选择[插件命令]-[office办公文档插件]-[打开Excel文档].在命令的下面可以看到命令的详细设置,点击[路径].在弹出窗口中选择[新手学员]的Excel文档,点击打开.可以在命令参数中看到引用的文档,点击

最近在利用poi往excel中写入大量数据时,发现excel2003最多只支持65535条,大量数据时容易造成oom,上网查了一下api,发现目前对于2003,每个sheet最多支持65535条,若数据量远超65535,建议分sheet处理,而poi3.8之后,出现了SXSSFWorkbook,可以支持大数据量的写入excel操作,但是目前只支持excel2007 HSSF是POI工程对Excel 97(-2007)文件操作的纯Java实现 XSSF是POI工程对Excel 2007 OOXML

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

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,

一. Hive数据迁移 场景:两个Hadoop平台集群之间Hive表迁移. 基本思路:Hive表元数据和文件数据export到HDFS文件,通过Distcp将HDFS迁移到另一个集群的HDFS文件,再通过import在新Hive中建表: 1.Hive数据导出 此步骤在原平台执行将Hive表元数据和文件数据export到平台HDFS文件 1) 获得hive表的元数据信息 ret=$(hive -e 'show tables;' | grep -v _es | grep -v _hb | grep

Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜.通俗的说,就是我们在处理的时候数据分布的不均,导致了数据大量集中在某一点.造成了数据的热点. 其实在mapreduce分析的时候最怕的就是数据倾斜,通常会出现下面的情况: map阶段处理比较快,reduce阶段处理比较慢.其实reduce阶段不应该很慢,如果很慢,很大可能就是出现了数据倾斜. 1) 有的reduce

一. 数据导入 1. 语法 load data [local] inpath 'path' [overwrite] into table table_name [partition (partcol1=val1,…)]; 1). load data:表示加载数据 2). local:表示从本地加载数据到hive表:否则从HDFS加载数据到hive表 3). inpath:表示加载数据的路径 4). overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 5). into table:表示加载到哪

MATLAB读取文件有很多方法.然而笔者在过去进行数据处理中,由于函数太多,相互混杂,与C#,Python等语言相比,反而认为读取文本数据比较麻烦.C#和Python等高级语言中,对于大部分的文本数据,都是一行一行读取,再使用字符串根据特定的符号进行分割.其实MATLAB中也有类似的方法,在此记录. 笔者所谓的文本数据文件,指的是类似于csv文件格式的数据.一行文件代表的就是一条数据,一条数据中不同字段用符号分隔开.但不一定是逗号相分割,也可能是使用其他符号,例如\t进行分割. MATLAB中读