在hive命令行中查询数据如下: 表头未显示出来 解决办法: 修改hive安装包conf/hive-site.xml配置文件: <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> <description>Whether to print the names of the columns in query output.</description&g

hive -f 在执行sql脚本文件的时候是可以传递参数的,但是要注意hive版本: 注意:hive在0.9版本之前是不支持-f传递参数的,只有1.0之后才支持次功能. 使用如下: 1.创建sql脚本文件,内容如下 select * from test where id = '${hiveconf:id}' 2.hive -f 传递参数 hive -hiveconf id=test001 -f test.sql 3.测试结果可以正常显示

大家都知道,hive -f 后面指定的是一个文件,然后文件里面直接写sql,就可以运行hive的sql,hive -e 后面是直接用双引号拼接hivesql,然后就可以执行命令. 但是,有这么一个东西,我的sql当中有一个split切割,暂且先不管这个分割的业务逻辑是什么,但是当中有一段是用小数点(.)来分割字符串的,因为小数点是一个比较特殊的符号,所以前面要加上两个反斜杠来代表这是一个单纯的小数点(.),那么问题就来了!! 当我手动执行hive的时候,我是通过hive -f 执行的,得到的结果

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

1.日志配置,拷贝hive/conf下的hive-log4j2.properties.template为hive-log4j2.properties,修改日志目录,接下来在创建hive/logs,目录即可 2.表头配置,在hive-site,xml中增加如下属性 <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> </property> <prope

在 conf/hive-site.xml 中添加如下配置 <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> <description>Whether to print the names of the columns in query output.</description> </property> <property&g

一.Hive基本概念.安装部署与初步使用 1. 后续课程 Hive 项目:hadoop hive sqoop flume hbase 电商离线数据分析 CDH Storm:分布式实时计算框架 Spark: 2. 如何学习大数据技术 上课时候,认真听,勤做笔记: 遇到难理解的概念,马上记录下来: 课后多动手,操作过程遇到问题,多思考: 不要遇到问题,首先就问别人: 珍惜问问题的机会: 讲究问题的技巧与方式,提出自己的大概思考思路: 多总结: 总结成文档,作为以后的参考: 归档成自己的知识库: 每个

hive是Apache的一个顶级项目,由facebook团队开发,基于java开发出面向分析师或BI等人员的数据工具(常用作出具仓库),它将文件系统映射为表,使用SQL实现mapreduce任务完成分析.即使不知道它的内部机制,却不影响你的使用. 这里主要以CLI使用为主并假设对SQL没大问题,材料来源<Hive权威指南>.个人工作和网上讨论.在阅读前,希望你能先了解一下hive的安装(上一篇博客有),这对理解hive的运行机制有一定帮助.如有疑问或问题,欢迎沟通讨论. 目录 shell执行h

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

1.直接执行.sql脚本 import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from pandas import DataFrame from sklearn.model_selection import train_test_split from io import StringIO import gc import sys import os hive_cmd = "hive -f ./sql/sql.sql"

hive是Apache的一个顶级项目,由facebook团队开发,基于java开发面向分析师或BI等人员的数据工具(常用作数据仓库),它将hdfs文件组织成表,使用hive-sql调用mapreduce任务完成计算.即使你不知道它的内部机制也不懂java,却不影响你使用. 这里主要以CLI使用为主,材料来源<Hive权威指南>.个人工作和网上讨论.在阅读前,希望可以先了解一下hive的安装(上一篇博客有),这对理解hive的运行机制有一定帮助.如有疑问或问题,欢迎沟通讨论. shell执行hi

Linux环境Hive安装配置及使用 一.Hive Hive环境前提 二.Hive架构原理解析 三.Hive-1.2.2单机安装流程 (1) 解压apache-hive-1.2.2-bin.tar.gz安装包到目标目录下: (2) 为后续方便,重命名Hive文件夹: (3) 修改配置文件: (4) 配置环境变量: (5) 启动 (6) 退出 (7) 配置MySQL元数据库 四.Hive数据类型 五.Hive-DDL(Data Definition Language) (1) 查看数据库 (2)

目录 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 1.2 Hive的优缺点 1.3 Hive的架构 1.4 Hive和数据库的区别 二. Hive安装 2.1 安装地址 2.2 Mysql的安装 2.3 Hive的安装 2.4 Hive的元数据配置到Mysql 2.5 Hive的启动 2.6 Hive访问 2.7 Hive常用交互命令 hive命令查询数据不显示表头解决办法 2.8 Hive常见属性配置 2.9 Hive的参数配置方式 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 Hive

阅读目录 序 Hive CLI(old CLI) Beeline CLI(new CLI) JDBC Demo下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们对hive的数据导出,以及集群Hive数据的迁移进行描述.了解到了基本的hive导出操作.这里,我们将对hive的CLI及JDBC这些实用性很强的两个方便进行简要的介绍.   下面我们开始介绍hive的CL

安装Hive(独立模式 使用mysql连接) 1.默认安装了java+hadoop 2.下载对应hadoop版本的安装包 3.解压安装包 tar zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 4.安装mysql yum -y install mysql-server mysql mysqldev //需要以root身份运行 另外可能需要配置yum源 mysql常用命令: service mysqld start/stop chkconfig mysqld on //加入开机

mdl是数据操作类的语言,包括向数据表加载文件,写查询结果等操作 hive有四种导入数据的方式 >从本地加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE [tableName]; >从hdfs上加载数据 load data inpath 'hdfs://192.168.177.124:9000/opt/hive/warehouse/student.txt' >从其他表中查出数据并加载到其

1.hive的交互方式 1.1 bin/hive 进入hive交互命令行环境 1.2 bin/hive -e 'select * from hive.student;' (可以通过 > 将结果写入到指定的文件中)

Hive几种数据导出方式 今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式.可以根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的另一个表中.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; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行

近期,大数据开发环境升级为cloudera 5.3. 配套的hive版本升级为0.13.1.可以使用心仪已久的分析开窗函数了.但在使用的过程中发现一些问题,仅记于此. 1.在使用hive命令的时候,发现自动跳转至beeline客户端,并且提示hive cli已经过期,推荐使用beeline. 然后提示你输入jdbc url. 2.通过hadoop version 找到hive的home,发现有一个hive-old 的文件,通过检查测试发现这就是原来hive cli的文件. 3.简单测试beeli

create table ori_trans (account string, maker string, tdate string) partitioned by (country string); hive -f test1.hql --hiveconf country='china' hive -f test2.hql --hiveconf country='china' --define account=account2 --define maker=yaoxiaohua hive -f

hive分为CLI(command line)(用的比较多) JDBC/ODBC-ThriftServer hiveServer(hive -service hiveserver),JDBC访问,一个客户端连接数,需要建立pool池,内存损耗极大,容易内存溢出(数据量太大不用) web gui(基本不用) Metastore (存储字段信息和数据存储HDFS的信息) Complier(编译器):对sql查询语句进行语意分析并通过metastore中查找表和分区的元信息,生成执行计划. Optim