版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/33378243 hive没有提供hive --version这样的方式查看版本号好,所以要找到hive所在文件夹,然后查看jar包的版本号号, 比方: # ls /usr/local/hive/lib/ antlr-2.7.7.jar datanucleus-core-2.0.3.jar hive-jdbc-0.10.0.jar jline-

今天我们再谈谈Hive中的三种不同的数据导出方式. 依据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统. (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的还有一个表中. 为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 复制代码 这条HQL的执行须要启用Mapreduce完毕,执行完这条语句之后

环境信息:Hive版本号为apache-hive-0.14.0-binHadoop版本号为hadoop-2.6.0Tez版本号为tez-0.7.0 创建表: ),第三个參数为默认值(当往上第n行为NULL时候.取默认值,如不指定,则为NULL) SELECT polno, eff_date, userno, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn, LAG(eff_date,1,'1970-01-01 00:00

import org.apache.flink.table.api.*; import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog; /** * @Auther WeiJiQian * @描述 */ public class FlinkReadHiveAndWriteHive { public static void main(String[] args) throws Exception { EnvironmentSettings setti

把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

一.Hive安装和配置 1.先决条件 已经安装好hadoop-2.4.1,hbase-1.0.0. 2.下载Hive安装包 当前Hive可到apache官网下载,选择的是hive-1.2.1.运行: wget http://www-us.apache.org/dist/hive/hive-1.2.1/apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz          然后将其解压到Hadoop所在的目录:/opt下. 解压:tar -zvxf apache-hive-1.2.1-bin.

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

Spark源码编译与环境搭建 Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars; Spark编译: git clone https://github.com/apache/spark.git spark_src cd spark_src export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512

作业任务:安装Hive,有条件的同学可考虑用mysql作为元数据库安装(有一定难度,可以获得老师极度赞赏),安装完成后做简单SQL操作测试.将安装过程和最后测试成功的界面抓图提交 . 已有的当前虚拟机: 总共三台虚拟机,使用CentOS.一台是NameNode,另两台为DataNode,由于搭载虚拟机的内存不是很足,所以不打算再新增一台虚拟机来另外安装mysql,所以选择其中一台datanode虚拟机来安装mysql,由于很早时候已经安装布署了hadoop,所以不再累述hadoop如何安装使用:

以下两种方法都可以,推荐用方法一! 方法一: 步骤一: yum -y install mysql-server 步骤二:service mysqld start 步骤三:mysql -u root -p Enter password: (默认是空密码,按enter) mysql > CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive'; mysql > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%' WITH GRANT O

原文来自: http://blog.csdn.net/songchunhong/article/details/51423823 1．下载Hive安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2.解压安装包,并移动到要安装的路径下 sudo tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz sudo mv -r hive1.2.1 /usr/local/ 3.配置hive环境变量 vi /etc/profile 添加环境变量值  export HIV

前言 今天Spark最终跨出了里程碑的一步,1.0.0版本号的公布标志着Spark已经进入1.0时代.1.0.0版本号不仅增加了非常多新特性,而且提供了更好的API支持.Spark SQL作为一个新的组件增加,支持在Spark上存储和操作结构化的数据.已有的标准库比方ML.Streaming和GraphX也得到了非常大程度上的增强,对Spark和Python的接口也变得更稳定.下面是几个基本的改进点: 融合YARN的安全机制 Hadoop有着自己的安全机制,包含认证和授权.Spark如今能够和H

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

Hive自身查询语言HQL能完毕大部分的功能,但遇到特殊需求时,须要自己写UDF实现.下面是一个完整的案例. 1.eclipse中编写UDF ①项目中增加hive的lib下的全部jar包和Hadoop中share下hadoop-common-2.5.1.jar(Hadoop眼下最新版本号2.5.1). ②UDF类要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类.类中要实现evaluate. 当我们在hive中使用自己定义的UDF的时候,hive会调用类中的evalua

第一眼spark安装文件夹lib\spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar\org\apache\spark\sql下有没有hive文件夹,假设没有的话先下载支持hive版的spark. 安装mysql lsb_release -a  查看虚拟机版本号 http://dev.mysql.com/downloads/mysql#downloads  官网上下载对应版本号 下载三个 MySQL-server-5.6.20-1.el6.i686.rpm MySQL-cl

1.        Hive索引概述 Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时.类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询.Hive会载入整张表或分区.然后处理全部的rows,可是假设在字段col1上面存在索引时.那么仅仅会载入和处理文件的一部分. 与其它传统数据库一样.添加索引在提升查询速度时.会消耗额外资源去创建索引和须要很多其它的磁盘空间存储索引. Hive 0.7.0版本号中,添加了索引.Hive 0.8.0版本号中添加了bitmap索引. 2.  

用hbase做数据库,但因为hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据很不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面 的 hql查询.hive也即 做数据仓库 1. 基于Hadoop+Hive架构对海量数据进行查询:http://blog.csdn.net/kunshan_shenbin/article/details/7105319 2. HBase 0.90.5 + Hadoop 1.0.0 集成:http://blog.csdn.net/kunshan_shenb

近期在研究hadoop时,发现hadoop的版本号非常混乱.原来的版本号都说0.X.X開始,后来发现有1.X.X和2.X.X 这样就不太清楚了. 0.20.2版本号曾经(不含该版本号)的配置文件都在default.xml中. 0.20.x以后的版本号不含有eclipse插件的jar包,因为eclipse的版本号不一,所以就须要自己编译源代码生成相应的插件. 0.20.2--0.22.x版本号的配置文件集中在conf/core-site.xml. conf/hdfs-site.xml 和 conf

linux经常使用命令 pwd 查看当前工作文件夹的绝对路径 cat input.txt 查看input.txt文件的内容 ls 显示当前文件夹下全部的文件及子文件夹 rm recommender-dm-1.0-SNAPSHOT-lib.jar 删除当前文件夹下recommender-dm-1.0-SNAPSHOT-lib.jar文件 cp /home/deploy/pctr/recommender-dm_fat.jar ./ 把/home/deploy/pctr/文件夹下的recommende

想要从日志数据中分析一下操作系统.浏览器.版本号使用情况.可是hive中的函数不能直接解析useragent,于是能够写一个UDF来解析.useragent用于表示用户的当前操作系统,浏览器版本号信息,形如: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36 180.173.196.29 当中解析ua能够用一个开源的工具包,叫做u