在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

<IfModule mod_rewrite.c> RewriteEngine On RewriteBase / # 绑定m.xxx.cc 到子目录m RewriteCond %{HTTP_HOST} ^m\.yoursite\.com$ [NC] RewriteCond %{REQUEST_URI} !^/m/ RewriteRule ^(.*)$ m/$1?Rewrite [L,QSA] #重复上三行 多个绑定 </IfModule> 1

本文实例讲述了php中cookie实现二级域名可访问操作的方法.分享给大家供大家参考.具体方法如下: cookie在一些应用中很常用,假设我有一个多级域名要求可以同时访问主域名绑定的cookie,下面就来给大家具体介绍在php中利用setcookie实现二级域名可以成功访问主域名cookie值的方法. 有时候两个域名可能在不同的服务器上,但是我们依然希望二级域名能够顺利访问主域名的cookie,主域名可以顺利访问二级域名的cookie,比如sc.jb51.net 希望能访问 www.jb51.n

由于想实现一个域名放置多个应用运行的目的,而不想通过域名后加端口号方式处理,这种方式处理记起来太麻烦,偷懒党简直不能忍,故而考虑了使用二级域名来处理多个应用同时运行.Google了一番资料并进行了尝试后,进行了总结. 文章开始之前先来理解一下二级域名的概念. 二级域名是指顶级域名之下的域名,在国际顶级域名下,它是指域名注册人的网上名称:在国家顶级域名下,它是表示注册企业类别的符号.我国在国际互联网络信息中心(Inter NIC) 正式注册并运行的顶级域名是CN,这也是我国的一级域名.在顶级域名之

由于想实现一个域名放置多个应用运行的目的,而不想通过域名后加端口号方式处理,这种方式处理记起来太麻烦,偷懒党简直不能忍,故而考虑了使用二级域名来处理多个应用同时运行.Google了一番资料并进行了尝试后,进行了总结. 文章开始之前先来理解一下二级域名的概念. 二级域名是指顶级域名之下的域名,在国际顶级域名下,它是指域名注册人的网上名称:在国家顶级域名下,它是表示注册企业类别的符号.我国在国际互联网络信息中心(Inter NIC) 正式注册并运行的顶级域名是CN,这也是我国的一级域名.在顶级域名之

先解释一下几个名词: metadata :hive元数据,即hive定义的表名,字段名,类型,分区,用户这些数据.一般存储关系型书库mysql中,在测试阶段也可以用hive内置Derby数据库. metastore :hivestore服务端.主要提供将DDL,DML等语句转换为MapReduce,提交到hdfs中. hiveserver2:hive服务端.提供hive服务.客户端可以通过beeline,jdbc(即用java代码链接)等多种方式链接到hive. beeline:hive客户端链

Hive架构图 Hive产生原因 1 关系型数据库以产生多年sql成熟 2 简化开发降低成本 3 java成员可编写udf函数 Hive是什么 Hive是基于hadoop的一个数据库工具,使用Hql作为接口,maprduce作为执行层 Hdfs作为储存层.设计的目的是让sql开发人员java技能较弱的人编写并查询海量数据 缺点执行效率低 Hive的访问 Hive ----odbc/jdbc----hiveserver2 Hive---hive Compiler 编译器 Optimizer 优化器

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

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

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

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

第1章 Hive入门 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 )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 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

摘要: Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.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 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作.1. HIVE结构 Hive 是建

一.Hive:一个牛逼的数据仓库 1.1 神马是Hive? Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架.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 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper  和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reduce

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数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.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 中的大规模数据的机

替换分隔符为\ sed -i 's/\t/\x1/g;s/;/\x1/g' test1.txt gz压缩 gzip -r test1.txt 查看文件 hdfs dfs -ls /hive/warehouse/ods_jungle_ad.db/table1/dt=-- 导入文件 load data local inpath '/home/hadoop/test/hb/test1.txt.gz' into table table1 partition (dt = '2016-12-15') 关键字

一.Hive简介 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数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hvie是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构.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

Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下,数据是经过序列化后存储在该目录中.同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中,如NFS或本地文件系统. (2)Partition(分区):Hive中的分区类似于RDBMS中的索引,每个Partition都有一个对应的目录,查询的时候可以减少数据的规模. (3)Bucket(桶):即使将数据分区后,每个分区的规模可能依旧会很大,可以根据关键字的Hash结果将数据分成多个Bucket,每个Bucke

使用spark访问elasticsearch的数据,前提是spark能访问hive,hive能访问es http://blog.csdn.net/ggz631047367/article/details/50445832 1.配置 cp elasticsearch-hadoop-2.1.1/dist/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar /usr/local/spark-1.5.2/lib/ 2.修改配置文件/usr/local/spark/conf/hive-site.

1.  Hive是什么 1) Hive是什么? 这里引用 Hive wiki 上的介绍: Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large da

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在