问题内容 今天遇到了一个需求,需求就是时间段为5分钟的统计.有数据的时间戳.对成交单量进行统计. 想法思路 因为数据有时间戳,可以通过from_unixtime()来获取具体的时间. 有了具体的时间,就可以用minute()函数获取对应数据所在的分钟.(minute()获取到的分钟为字符串,需要进行类型转换cast()) 那么怎么通过获取到的minute来进行分组呢? 想法 00 - 05 应该分到一组, 05 - 10 应该分到第二组,依次类推. 用minute 整除 5 的话, 00 - 0

1.     前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2.     Hadoop家族 截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名 用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr

目录 · 概况 · 手工安装 · 引言 · 创建HDFS目录 · 创建元数据库 · 配置文件 · 测试 · 原理 · 架构 · 与关系型数据库对比 · API · WordCount · 命令 · 数据类型 · 文件存储格式 · 数据格式 · 数据库 · 数据表 · 装载数据 · 插入数据 · 导出数据 · 查询数据 · 函数 · 性能调优 · join调优 · Reduce任务数 · 合并小文件 · multi-group-by insert和multiple insert · union a

1. set hive.auto.convert.join = true; mapJoin的主要意思就是,当链接的两个表是一个比较小的表和一个特别大的表的时候,我们把比较小的table直接放到内存中去,然后再对比较大的表格进行map操作.join就发生在map操作的时候,每当扫描一个大的table中的数据,就要去去查看小表的数据,哪条与之相符,继而进行连接.这里的join并不会涉及reduce操作.map端join的优势就是在于没有shuffle.在本质上mapjoin根本就没有运行MR进程,仅

由于底层的处理机制大不相同,hive和mysql在查询上还是有较大差异的! 单个表的select操作 最简单的查询 ,字段2 frome 表名 where 字段 [not]in(元素1,元素2): 例:select * from t_student where age in (21,23); select * from t_student where age not in (21,23); 带between and的范围查询:select 字段1,字段2 frome 表名 where 字段 [n

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M

因为项目需要,最近研究了一下在mysql数据库下如何动态新建以及删除分区表.如果全部借助存储过程的话,新建以及删除分区表在逻辑上比较死板.不灵活,而且还容易出错.因此,我新建了一个数据表table_fen_qu,借助这个表可以很(相对)灵活的对分区表进行管理. 在首次创建分区表时,若单独一条分区表数据一条分区表数据的添加,此时rang的列值大于该表中此列的最大值时,可以创建,否则失败.在这里,我是把创建分区表的代码放到一起执行的(见general_procedure中的else语句段).以下是操

[推荐]Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置 Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置  http://wenku.baidu.com/view/991258e881c758f5f61f67cc.html?re=view HDFS+MapReduce+Hive+HBase十分钟快速入门   http://wenku.baidu.com/view/7db2fcd276eeaeaad1f33055.html Hadoop+Zookeeper+HBase部署指南  ht

http://www.cnblogs.com/chinacloud/archive/2010/12/03/1895369.html [一]HDFS简介HDFS的基本概念1.1.数据块(block)HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块.和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的.不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间.----------

英文链接:Writing Fast, Memory-Efficient JavaScript 很多JavaScript引擎,如Google的V8引擎(被Chrome和Node所用),是专门为需要快速执行的大型JavaScript应用所设计的.如果你是一个开发者,并且关心内存使用情况与页面性能,你应该了解用户浏览器中的JavaScript引擎是如何运作的.无论是V8,SpiderMonkey的(Firefox)的Carakan(Opera),Chakra(IE)或其他引擎,这样做可以帮助你更好地优

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Hadoop fs 命令详解   参考文档:https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html#df 1. 环境:hadoop-2.6.0 2. 参数说明: hadoop fs [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <

最近项目需要统计一段日期范围内,根据每分钟.几分钟.每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数,平均发生次数,因此总结了Mysql中与时间处理.统计相关的资料. 按分钟统计某一时间段内的数据 SELECT count(1), date_format(a5_firsttime, "%H:%i") as t from ccb_alerts group by t order by null 这个统计汇总方法,可以按照每天.工作日(周一至周五).小时.分钟.月等维度来汇总统计.Mysql的日期

两种Hive表 hive存储:数据+元数据 托管表(内部表) 创建表: hive> create table test2(id int,name String,tel String) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ','; 准备数据文件my.txt 1,scc0,20,131888888888 2,scc1,22,13222222222 3,scc2,21,183938384983 灌数据: load data local i

Hive内部提供了很多函数给开发者使用,包括数学函数,类型转换函数,条件函数,字符函数,聚合函数,表生成函数等等,这些函数都统称为内置函数. 目录 数学函数 集合函数 类型转换函数 日期函数 条件函数 字符函数 聚合函数 表生成函数 其他函数     数学函数(目录) Return Type Name (Signature) Description DOUBLE round(DOUBLE a) Returns the rounded BIGINT value of a. 返回对a四舍五入的BIG

参考资料: Hive常见问题汇总 啟動hive出錯,提示沒有權限 2015年04月02日 09:58:49 阅读数:31769 这里小编汇集,使用Hive时遇到的常见问题. 1,执行#hive命令进入Hive CLI时报如下错误: Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.q

常见端口汇总:Hadoop:        50070:HDFS WEB UI端口    8020 : 高可用的HDFS RPC端口    9000 : 非高可用的HDFS RPC端口    8088 : Yarn 的WEB UI 接口    8485 : JournalNode 的RPC端口    8019 : ZKFC端口Zookeeper:    2181 : 客户端连接zookeeper的端口    2888 : zookeeper集群内通讯使用,Leader监听此端口    3888

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默

1.概述 最近有同学留言咨询Kafka数据落地到Hive的一些问题,今天笔者将为大家来介绍一种除Flink流批一体以外的方式(流批一体下次再单独写一篇给大家分享). 2.内容 首先,我们简单来描述一下数据场景,比如有这样一个数据场景,有一批实时流数据实时写入Kafka,然后需要对Topic中的数据进行每隔5分钟进行落地到Hive,进行每5分钟分区存储.流程图如下所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.Flink.Hadoop.由于Flink提交需要依赖Hadoop的计算资