1.将txt文本文件放置hdfs目录下 2.登录hive并进入到指定数据库 3.创建表 create external table if not exists fun_user_external ( tid INT, userid STRING, pwd STRING, create_time BIGINT, email STRING ... ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '`' STORED AS TEXTFILE 建表语句中主要的是最

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

# 导入 load data local inpath '/root/mr/The_Man_of_Property.txt' insert into table article; # 提示 FAILED: ParseException line 1:58 extraneous input 'insert' expecting INTO near '<EOF>' # 查找半天没发现哪里有问题,怎么试都没用,把表重新建还是一样的问题. # 于是把 insert 改为 overwrite 就可以了.

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

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

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

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,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. Hiv

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分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

类似订单数据之类的表,因为有状态要更新,比如订单状态,物流状态之类的, 这样就需要同步很久之前的数据,目前我的订单表是更新前面100天的数据. hive中操作是先删除前面100个分区的数据,然后重新动态分区100天的数据. 1.alter table 表名 drop partition(日期字段>='2017-01-01') 2. INSERT OVERWRITE TABLE  表名 partition(日期)  查询的最后一个字段作为动态分区字段 动态分区记得设置 SET hive.exec.

我在<使用Hive读取ElasticSearch中的数据>文章中介绍了如何使用Hive读取ElasticSearch中的数据,本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中.在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖,具体请参见前文介绍.我们先在Hive里面建个名为iteblog的表,如下: CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (     id      bigint,     name   

静态分区: 在hive中创建表可以使用hql脚本: test.hql USE TEST; CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING) STORED

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

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

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(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. 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> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >