hive通过外部表读写elasticsearch数据,和读写hbase数据差不多,差别是需要下载elasticsearch-hadoop-hive-6.6.2.jar,然后使用其中的EsStorageHandler: Connect the massive data storage and deep processing power of Hadoop with the real-time search and analytics of Elasticsearch. The Elasticsea

Hive 外部表的练习 hive创建库和表操作 hive加载数据,4种发放 1.数据放在Linux创建表结构 进行加载 2.先定义表结构.将一个查询select语句结果插入到表中 3.数据先放在hdfs \ 创建表结构\ 进行加载(hive 只能加载目标文件的上级目录) 4.外部数据 external 内部表和外部表 使用上没有任何区别,删除时则有差别 数据: 创建表,以及添加数据: create external table if not exists my_course( courseid

hive外部表删除遇到的一个坑 操作步骤 创建某个表(create external table xxx location xxx) 插入数据(insert xxx select xxx from xxx) 删除表(drop table xxx) 重新创建 插入数据 查询数据 现象 查询数据发现部分第一次插入的数据 查询数据量发现大于第二次插入的数量 原因 与其说是坑,不如说是自己忽略了一点: 插入的是外部表,当drop表之后,数据并没有删除 第二次创建表location指向的还是原来的位置 也

HIVE外部表 分区表    外部表        创建hive表,经过检查发现TBLS表中,hive表的类型为MANAGED_TABLE. 在真实开发中,很可能在hdfs中已经有了数据,希望通过hive直接使用这些数据作为表内容.        此时可以直接创建出hdfs文件夹,其中放置数据,再在hive中创建表管来管理,这种方式创建出来的表叫做外部表. #创建目录,上传已有文件        hadoop fs -mkdir /data        hadoop fs -put stude

1.外部表 关键字:EXTERNAL 外部表创建时需要指定LOCATION 删除外部表时,数据不被删除 CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User', country STRING COMMENT 'country of origination') COMMEN

1.建立hive的外部表匹配hdfs上的数据 出现如下报错: hive (solar)> ; OK Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Not a file: hdfs://f04/sqoop/open/third_party_user/dt=2016-12-12 Time taken: 0.043 seconds 再来看一下这个表的结构: hive (solar)> show create table

在hive中创建外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_hbase_table(key string, name string,desc string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,columfamily:name,columnfamily:desc&qu

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

  之前主要研究oracle与mysql,认为hive事实上就是一种数据仓库的框架,也没有太多另类,所以主要精力都在研究hadoop.hbase,sqoop,mahout,近期略微用心看了下hive.事实上hive还是比我想象中好用的多,心里有点点暗爽,不论是与hadoop的衔接,还是在对外查询分析,定期hsql生成报表方面,都很方便.能够不用mapreduce.直接用hive生成报表. 真是方便.  Hive 提供两者表的两种使用方式,一种是内部表(托管表),第二种就是外部表. 对于两种表的使

Hive内部表和外部表区别 1.创建内部表时,内部表的数据文件是保存在指定的路径的:如若创建外部表,则只记录数据所在的路径,不会对数据位置做改变. 2.删除表的时候,内部表元数据和数据会跟着一起删除.外部表只删除元数据 内部表和外部表使用场景 外部表:每天将收集到的网站日志定期流入 HDFS 文本文件. 内部表:在外部表(原始日志表)的基础上做大量的统计分析,用到的中间表.结果表使用内部表存储 转换 内部表转外部表 alter table xm_testA set TBLPROPERTIES (

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by

创建外部表.数据从HDFS获取  只是建立了链接,hdfs中的数据丢失,表中数据也丢失;hdfs数据增加,表中数据也增加 上传文件 创建外部表 删除文件 执行查询语句,发现少了

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge

标题比较笼统,实际情况是: 对于Hive 的分区外部表的已有分区,在对表新增或者修改字段后,相关分区不生效. 原因是:表元数据虽然修改成功,但是分区也会对应列的元数据,这个地方不会随表的元数据修改而修改. 处理办法: 有两种 第一种:修改表,然后对于需要生效的分区,先drop 再 add. (或者说:先drop 表在重新建表再添加分区) 第二种:修改表,对需要生效的分区也执行添加或者修改字段的操作,比如:alter table tablename partition(year='2017') a

Job端的变化: 通过设置conf,配置输出表,在reduce中获取输出表名字 Configuration conf = job.getConfiguration(); //输出表1 conf.set("usertag_output", "usertag"); //输出表2 conf.set("prodtag_output", "prodtag"); job.setReducerClass(LabelReducer.class

public class LabelJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Job job = Job.getInstance(new Configuration()); job.setJarByClass(LabelJob.class); job.setJobName("Hbase.LabelJob"); Configuration conf = job.getConfiguration(); c

mysql> create database ceshi; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) 给数据库授权,否则程序时无法连接ceshi数据库的,每次创建一个数据库都要记得给数据库授权. mysql> grant all privileges on ceshi.* TO 'root'@'%' identified by 'jenkins@123' with grant option; Query OK, 0 rows affected, 1 warning

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

hive内部表.外部表.分区 内部表(managed table) 默认创建的是内部表(managed table),存储位置在hive.metastore.warehouse.dir设置,默认位置是/user/hive/warehouse. 导入数据的时候是将文件剪切(移动)到指定位置,即原有路径下文件不再存在 删除表的时候,数据和元数据都将被删除 默认创建的就是内部表create table xxx (xx xxx) 外部表(external table) 外部表文件可以在外部系统上,只要有