#创建表人信息表  person(String name,int age) hive> create table person(name STRING,age INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ESCAPED BY '\\' STORED AS TEXTFILE; OK Time taken: 0.541 seconds#创建表票价信息表 ticket(int age,float price) hive> create tab

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.

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.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

Hive导入数据的方式 官网文档: LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] local参数为原始文件存储的位置,位置可以是 本地local hdfs文件系统 overwrite参数 使用时会将表中的数据覆盖 不使用会在表中追加数据 partition参数为分区表加载 eg: 加载本地文件到hive表中 lo

---王燕行转列sql select split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[1] ,split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[2] from wyy; ---mysql 导入 导出数据部分 --mysql 导入 load data infile 'C:\\Users\\wanghongbo1\\Downloads\\sum.csv' in

查询数据: use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10; use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;  #设置显示当前使用的数据库 set hive.cli.print.current.db=true; #设置不优先使用MapReduce set hive.exec.mode.local.auto=true

前言 Hadoop和Hive的环境已经搭建起来了,开始导入数据进行测试.我的数据1G大概对应500W行,MySQL的查询500W行大概3.29秒,用hive同样的查询大概30秒.如果我们把数据增加到10G,100G,让我们来看看Hive的表现吧. 目录 导出MySQL数据 导入到Hive 优化导入过程Hive Bucket 执行查询 1. 导出MySQL数据 下面是我的表,每天会产生一新表,用日期的方式命名.今天是2013年7月19日,对应的表是cb_hft,记录数646W条记录. mysql>

Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

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

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

替换分隔符为\ sed -i 's/\t/\x1/g;s/;/\x1/g' test1.txt gz压缩 gzip -r test1.txt 查看文件 hdfs dfs -ls /hive/warehouse/ods_jungle_ad.db/table1/dt=-- 导入文件 load data local inpath '/home/hadoop/test/hb/test1.txt.gz' into table table1 partition (dt = '2016-12-15') 关键字

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

/opt/sqoop-/bin/sqoop export --table mytablename --connect jdbc:oracle:thin:@**.**.**.**:***:dbasename --username myusername--password mypassword--export-dir /result/hive/***/000000_0 --columns column1,column2,column3--input-fields-terminated-by '\00

简介: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. 一.查看hdfs数据查看,参考 [root@hadoop001 opt]# hadoop fs -text emp.txt /data/emp.txt yangyamei doctor z

使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群 集群环境: hadoop1.0.0 hbase0.92.1 zookeeper3.4.3 hive0.8.1 sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar 首先,当然前提是Hadoop集群环境已经搭建好了.如没有搭建好,可以参考上期日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7605939 将hadoop,Hbase,zookeeper以及Oracle j

1.启动Hadoop,hive,mysql 2.在mysql中建表(需要导入数据的) mysql> CREATE TABLE `dbtaobao`.`user_log` (`user_id` varchar(),`item_id` varchar(),`cat_id` varchar(),`merchant_id` varchar(),`brand_id` varchar(), `month` varchar(),`day` varchar(),`action` varchar(),`age_r

版本 hive:apache-hive-2.1.0 sqoop:sqoop-1.4.6 hadoop:hadoop-2.7.3 导入方式 1.append方式 2.lastmodified方式,必须要加--append(追加)或者--merge-key(合并,一般填主键) 创建mysql表并添加数据 -- ---------------------------- -- Table structure for `data` -- ---------------------------- DROP

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr