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   

首先需要进行以下设置: set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000; 动态插入语法 : insert overwrite table tb_test (biz_date) select col_a, col_b, ..... col_last, col_date --这

问题描述 现有几千条数据,需要插入到对应的Hive/Impala表中.安排给了一个同事做,但是等了好久,反馈还没有插入完成--看到他的做法是:对每条数据进行处理转换为对应的insert语句,但是,实际执行起来,速度很慢,每条数据都要耗时1s左右.比在MySQL中批量插入数据慢多了,因而抱怨Impala不太好用 问题分析 首先,必须明确的是,把每条数据处理成insert语句的方式,肯定是最低效的,不管是在MySQL中,还是在分布式组件Hive.Impala中. 这种方式的资源消耗,更多的花在了连接

hibernate初学,根据视频教程写好代码后,发现无论执行多少次main函数,数据库中只有一条数据,尝试多次,后来终于发现问题... 使用的工具是:MYSQL 5.7.13   eclipse 4.5.2  hibernate 4.0.5 第一步: 在mysql中新建一个数据库 名为DEMO01,然后再创建一个test表: USE DEMO01; CREATE TABLE test( TEST_ID int auto_increment, name ), TEST_DATE date, pri

在hive上建表与普通分区表创建方法一样: CREATE TABLE `dwa_m_user_association_circle`( `device_number` string, `oppo_number` string, `prov_id_oppo` string, `area_id_oppo` string, `dealer_oppo` string, `short_call_nums` bigint, `long3_call_nums` bigint, `long5_call_nums

BEGIN; 解决方案:从连接池获取到的Connection,执行完操作后,必须及时关闭! 即:connection.end(); 使用后发现console有打印出警告信息,大致意思为 end() 方法已过期,所以应该使用 connection.release() 方法! 测试环境: 1.首先nodejs环境下,安装 node-mysql,注意是"felixge/node-mysql",不是"node-mysql" 2.我自己创建了一个简单的util,操作数据,代码

前提条件: 数据库容量上亿级别,索引只有id,没有创建时间索引 达到目标: 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中,按照mysql表数据的创建时间日期格式分区,每天一个分区方便查询 每天运行crontab定时的增量备份数据,还是依据自增的id 遇到的问题: 没法建立创建时间的索引,不能按时间范围去查询,那样会严重影响线上数据库的性能?只能按照id的方式去增量的读取索引,存储到临时表,然后在转储到正式表,动态的写入时间分区 使用sqoop直接导入hive?还是把数据导入到hdfs以內建表

Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务. 一.Hive具有ACID语义事务的使用场景1. 流式接收数据.许多用户使用诸如Apache Flume.Apache Storm或Apache Kafka这样的工具将流数据灌入Hadoop集群.当这些工具以每秒数百行的频率写入时,Hive也许只能每15分钟到1小时添加一个分区,因为过于频繁地添加分区很快就会使一个表中的分区数量难以维

创建分桶的表 create table t_buck(id int ,name string) clustered by (id ) sorted by (id) into 4 buckets  ; 分桶表的数据不是直接导入(load)的,是从其他表里面查出来插入的 ,插入时会在语句中加入约束的语句. hive的存储格式介绍 hive表的存储格式; ORC格式的使用 hive 的DML操作 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Lang

Hive动态分区和分桶 1.Hive动态分区 1.hive的动态分区介绍 ​ hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive的分区字段值,但是这样的话会导致用户的操作复杂度提高,而且在使用的时候会导致数据只能插入到某一个指定分区,无法让数据散列分布,因此更好的方式是当数据在进行插入的时候,根据数据的某一个字段或某几个字段值动态的将数据插入到不同的目录中,此时,引入动态分区. 2.hive的动态分区配置 --hive设置hive动态分区开启 set hive.exec.dynami

Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务. 一.Hive具有ACID语义事务的使用场景1. 流式接收数据.许多用户使用诸如Apache Flume.Apache Storm或Apache Kafka这样的工具将流数据灌入Hadoop集群.当这些工具以每秒数百行的频率写入时,Hive也许只能每15分钟到1小时添加一个分区,因为过于频繁地添加分区很快就会使一个表中的分区数量难以维

Hive Tutorial 目录 Hive Tutorial 1.Concepts 1.1.What Is Hive 1.2.What Hive Is NOT 1.3.Getting Started 1.4.Data Units 1.5.Type System 1.5.1.Primitive Types 1.5.2.Complex Types 1.5.3.Timestamp 1.6.Built In Operators and Functions 1.6.1.Built In Operators

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

概述 参加了新的公司新的工作新的环境之后,本人必须学习更多的知识,所以稳固之前的知识和学习新的知识是重中之重,新的公司把hadoop大部分的组件都进行了架构源码深度改造,所以使用过程确实遇到一些麻烦,而写这篇随笔的目的就是记录之前学习的知识,并且作为学习新的架构的基础.就是本文说的hive组件. HIVE架构 hive是建立在hadoop之上数据仓库基础架构,它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载ETL,这是一种可以存储.查询和分析存储在hadoop中的大规模数据机制.hive定义了

实现目标 Hive可以实时查询Hbase中的数据. hive中的表插入数据会同步更新到hbase对应的表中. 可以将hbase中不同的表中的列通过 left 或 inner join 方式映射到hive 中的一个视图中. Hive map hbase 1,启动hive hbase 在hive hbase服务启动的情况下, $HIVE_HOME/bin/hive --auxpath $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-1.1.0-cdh5.7.1.jar,$HIVE

首发:个人博客,更新&纠错&回复 昨天写在网页中播放flv的博文的时候,想在博文中插入视频,但是发现无法实现.因为用的编辑器是ckeditor,决定自己写个插件插入视频.官方的教程在这里,写得很好,又简明又清楚. 写一个插件需要建立的文件夹和文件如图所示:主目录video(此目录名即插件名)要放到ckeditor的plugins文件夹下,其中包含最主要的文件plugin.js.如果需要对话框,则需要dialogs文件夹和与插件同名的js文件,本例中即video.js.图标放在icons文件

2014-12-08 Created By BaoXinjian

what SqlBulkCopy是.NET提供的用来批量插入数据的一个类,特别是将内存中的数据一次性插入到数据库,目前只能插入到SQL SERVER数据库,数据源可以是DataTable.IDataReader why SqlBulkCopy插入与循环一条条插入相比,性能有巨大提升,数据越多,性能优势越明显. 测试结果:一万条数据,一条条插入要6秒,Bulk只需要0.1秒.理论上插入百万条记录也只需要1分钟以内 how 以下是测试代码: string sourceConStr = "Data S

一条insert语句批量插入多条记录 常见的insert语句,向数据库中,一条语句只能插入一条数据: insert into persons (id_p, lastname , firstName, city ) values(204,'haha' , 'deng' , 'shenzhen'); (如上,仅插入了一条记录) 怎样一次insert插入多条记录呢? 使用示例: insert into persons (id_p, lastname , firstName, city ) values

插入记录 Insert[]into] tb1_name[(col_name,…..)] 自动编号的字段,可以用values default Default 可以赋予默认值 INSERT USERS VALUES(NULL,'TOM','123',25,1); 可以同时插入多条记录 INSERT users VALUES(DEFAULT,'TOM','123',3*7-5,1),(NULL,'ROSE',MD5('123'),DEFAULT,0); 方法2 INSERT users SET use

1.插入检索出的数据 select * from dbo.Customers_1