注:参考文末文章,加上自己的理解. 1.增量更新 有一个 base_table 表存放的是 12 月 15 日之前的所有数据,当 12 月 16 日的数据产生后,生成了一个 incremental_table 表. 现在需要,将 incremental_table 这个增量表的数据更新到 base_table 表中. 那么,就有两种情况: (1)保留历史数据 通过拉链表实现: 创建一个拉链表: 使用初始全量载入到拉链表中: 将每日增量数据 INSERT OVERWRITE 到拉链表中. 这样的话

目录 1.增量更新 2.对第一种情况 2.1.准备工作 2.2.更新数据 3.对第二种情况 3.1.准备工作 3.2.方法1 3.3.方法2 参考文末文章,加上自己的理解. 1.增量更新 有一个 base_table 表存放的是 12 月 15 日及其之前的所有数据,当 12 月 16 日的数据产生后,存入 incremental_table 表的当日分区中. 现在需要,将 incremental_table 表的新增数据合并到 base_table 表中. 那么,就有两种情况: (1)保留历史

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

目录 一. Sqoop介绍 二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

mysql安装,hive环境的搭建 ambari部署hadoop 博客大牛:董的博客 ambari使用 ambari官方文档 hadoop 2.0 详细配置教程 使用Ambari快速部署Hadoop大数据环境 hadoop相关shell命令 Ambari安装指南 Hadoop之hive学习 Hive 安装.配置.建表 hive内部表与外部表区别 Hadoop集群之Hive安装配置 基于Hadoop数据仓库Hive1.2部署及使用 hive元数据库配置.metadata Hadoop+Hive环境

  一.hive的事务 (1)什么是事务 要知道hive的事务,首先要知道什么是transaction(事务)?事务就是一组单元化操作,这些操作要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的工作单位. 事务有四大特性:A.C.I.D (原子性.一致性.隔离性.持久性) Atomicity: 不可再分割的工作单位,事务中的所有操作要么都发,要么都不发. Consistency: 事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏.这是说数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的 一致性.

今天的一个业务场景就是要把三年的数据从第一天不停的融合起来,每一天作为表格一个新的分区.由于空间有限,数据量很大,可能每天数据都是几十个G的大小.所以我需要做的一点就是在融合这一天之后,删除一天的分区数据,为了保险起见,我删除这一天的前三天的数据. 大致代码是这样的 function shan(){ cat <<EOF ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='$san'); EOF } first=20160706 second=20190310

今天的一个业务场景就是要把三年的数据从第一天不停的融合起来,每一天作为表格一个新的分区.由于空间有限,数据量很大,可能每天数据都是几十个G的大小.所以我需要做的一点就是在融合这一天之后,删除一天的分区数据,为了保险起见,我删除这一天的前三天的数据. 大致代码是这样的 function shan(){ cat <<EOF ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='$san'); EOF } first=20160706 second=20190310

从hive抽取数据,写入hbase 一.datax插件hbase12xwriter开发 查看datax源码,发现有hbase094xwriter和hbase11xwriter源码,说明datax支持hbase写入,再查看测试和生产环境使用的hbase版本是:hbase-1.2.0-cdh5.8.4 自己写一个hbase12xwriter插件包 开发流程: 1.搭建项目模块module datax-all项目上右击->New->other->Maven->Maven Module选中

序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了. 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6775034.html 微信:intsmaze Sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.Sqoop架构非常简单,

本文转自 https://blog.csdn.net/Enmotech/article/details/80045576 作者 | 罗贵林: 云和恩墨技术工程师,具有8年以上的 Oracle 数据库工作经验,曾任职于大型的国家电信.省级财政.省级公安的维护,性能调优等.精通 Oracle 数据库管理,调优,问题诊断.擅长 SQL 调优,Oracle Rac 等维护,管理. 1 跨平台跨版本迁移方案对比 针对跨平台跨版本的迁移,主要有以下三种方式:数据泵.GoldenGate / DSG.XTTS

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 概览 本文是<Kubernetes官方java客户端>系列的第七篇,以下提到的java客户端都是指client-jar.jar: 本文主要内容是通过java客户端发起patch请求,用来修改已有资源; 接下来会对kubernetes的patch做一些介绍,由于咱们这里的重点还是java客户端

首先说一下遇到这种问题的解决思路吧,很简单先去https://element.eleme.cn/#/zh-CN 这个官网上找到对应的需求,然后就是拼接数据的问题. 以下是全选的例子: <el-select class="fr" v-model="searchJobType" style="width: 185px; margin-right:8px;" size="mini" type="text"

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

1. Map输入合并小文件对应参数:set mapred.max.split.size=256000000;  #每个Map最大输入大小set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小 set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.Com

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) 前一篇介绍了java程序的如何编写.使用以及引用到的依赖包.这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序. 在我的业务中,分为两段: 1. 查询hive表中的信息,通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件. 2. 将hive查询到的信息写入到oracle中. 对应oozie中的workflow文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) sqoop在export的时候 只能通过--export-dir参数来指定hdfs的路径.而目前的需求是需要将hive中某个表中的多个分区记录一次性导出到oracle数据库中,由于不支持通配符,又不想设置多个workflow.为了替代蹩脚的sqoop,准备使用java来开发通用包来替代这个导出功能. 通过给java程序提供具体的参数,完成数据的拉取. 为了与sqoop传参方式一致,使用了--开头(在java程序中其实是将--过滤掉了),相关

一 在HIVE中创建ETL数据库 ->create database etl; 二 在工程目录下新建MysqlToHive.py 和conf文件夹 在conf文件夹下新建如下文件,最后的工程目录如下图 三 源码 Import.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <root> <importtype> <value>add</value> <!--