今天总结下,Hive metastore的结构设计.什么是metadata呢,对于它的描述,可以理解为数据的数据,主要是描述数据的属性的信息.它是用来支持如存储位置.历史数据.资源查找.文件记录等功能.元数据算是一种电子式目录.为了达到编制目录的目的,必须在描述并收藏数据的内容或特色,进而达成协助数据检索的目的. 那么我们从hive metastore的表结构设计开始: 看到后,是不是有一种想死的冲动?没错,我也想死,但是我们可以一点一点的看,也会有理解错误,但这都是在我们通向精通的路途之上,不

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结.那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑).events(事件目录包含table生命周期中的检查.权限认证等listener实现).hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口).parser(对于表达树的解析).spec(partition的相关代理类).too

wordpress一共是有12个表的:|wp_commentmeta || wp_comments || wp_links || wp_options || wp_postmeta || wp_posts || wp_term_relationships || wp_term_taxonomy || wp_termmeta || wp_terms || wp_usermeta || wp_users | 主要参考这篇文章:WordPress数据库及各表结构分析另外没有搭建过wordpress的朋

创建一个项目test node_types: 节点类型,这是一个固定的表 rights: 权限表,用户的操作权限 role_rights: 角色和权限关系表 roles: 角色表 testprojects: 测试项目表 users: 用户表 nodes_hierarchy: nodes等级,与node_types连表看,包含node的名称,parent id等. tcversions:用例摘要,前提等 csteps: 用例步骤 写入表关系: 创建项目: testprojects , nodes_

/******************************************* * UserName 做主键 *******************************************/ SELECT * FROM SYS_User SELECT * FROM RTX_UserDetail SELECT * FROM RTX_DeptUser /******************************************* * UserName 做主键 ******

数据表分析 wp_posts(文章表) 表字段如下:ID(文章ID)post_author(文章作者名,我想可以是为用户名,也可以是用户ID)post_date(文章发布日期)post_date_gmt(文章发布日期,格林威治时间)post_content(文章内容)post_title(文章标题)post_exerpt(摘录)post_status(文章状态,publish/auto-draft/inherit)comment_status(是否开启评论,默认值为open,打开)ping_st

数据表分析 wp_terms(分类标签表) 表字段如下:term_id(分类或标签ID)name(分类或标签名)slug(别名)term_group(分类标签组,我想应该是用于排序分组) wp_termmeta(分类标签元数据表) 表字段如下:meta_id(元数据自增ID)term_id(分类标签ID)meta_key(元数据键)meta_value(元数据值) wp_term_taxonomy(分类标签表) 表字段如下:term_taxonomy_id(分类标签ID,主要用于wp_term_

数据表分析 wp_comments(评论表) 该表字段,如下:comment_ID(评论ID)comment_post_ID(评论文章ID)comment_author(评论者用户名)comment_author_email(评论者邮箱)comment_author_url(评论者博客URL)comment_author_IP(评论者访问IP)comment_date(评论日期)comment_date_gmt(评论格尼林治时间)comment_content(评论内容)comment_karm

数据表分析 wp_users wp_usermeta 用户系统就是靠着这两张表来实现的. 具体事例分析 添加用户 添加成功后,我们会分别在wp_users及wp_usermeta表中分别看到test001的数据. wp_users wp_usermeta wp_users表字段分析:ID(用户ID)user_login(用户登录账户名)user_pass(用户密码)user_nicename(用户昵称)user_email(用户邮箱)user_url(用户博客URL)user_registere

hive metastore在建表时报错 [pool-5-thread-2]: MetaException(message:Got exception: java.net.ConnectException Call From server2 to server1:8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.

在安装Hive时,需要在hive-site.xml文件中配置元数据相关信息.与传统关系型数据库不同的是,hive表中的数据都是保存的HDFS上,也就是说hive中的数据库.表.分区等都可以在HDFS找到对应的文件.这里说到的元数据可以理解成hive中用于保存数据库.表.分区或者表字段等基本属性,以及这些属性与HDFS文件对应关系的一个映射. 这些映射关系比较常见的一个场景是保存在mysql数据库中.接下来会分析hive安装时的一些配置信息,以及元数据库中主要表的用途. 一.hive配置 有关hi

一个简单的例子! 环境:CentOS6.5 Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 1.分析题目 --有一个用户数据样本(表名huserinfo)10万数据左右:--其中有一个字段:身份证号(id_card)--身份证号前两位代表:省,例如:11北京,12天津,13河北:--身份证前x位对照表(表名hidcard_province)--要求1:计算出每个省份出现的次数,并按从大到小排序取前30个:--要求2:使用R画出柱状图. 2.编写Hive提取数据脚本:

sqoop将mysql数据表导入到hive报错 [root@ip---- lib]# sqoop import --connect jdbc:mysql://54.223.175.12:3308/gxt3 --username guesttest --password guesttest --table ecomaccessv3 -m 1 --hive-import Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH--.cdh5./bin/../lib/sqoop/../ac

对于数据集文件,在将其中的数据存入hive之前,需要将数据进行预处理. 1.删除文件第一行记录,即字段名称 sed -i '1d' raw_user //1d表示删除第1行,同理,3d表示删除第3行,nd表示删除第n行 2.对字段进行预处理 主要是通过sh文件对csv文件进行字段的逐行处理,然后将处理后的数据储存在文本文档中: 下面举例sh文件的代码(sh文件需要与需要处理的csv文件放在同一目录下): #!/bin/bash #下面设置输入文件,把用户执行pre_deal.sh命令时提供的第一

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

1.先说oracle表分区是什么吧,这样吧我们来举个桃子,栗子太小,我们就不举了,我们来举个桃子. 你有500万份文件,你要把他存在磁盘上,好嘛,我们就一个文件夹,500万分文件在那儿杵着,我们想找到要的那个打开,嘿嘿,我们得找到什么时候. 这时候,有个人告诉你,你把文件按照特定的规律存在不同的文件夹中,这样的话你就会好找很多. 哇,突然你开窍了,你说,对啊,你好牛逼啊,我怎么没想到呢?分开之后我在找的话就会快很多啊,所以你很高兴,也很服他.于是你就开始做了. --这个不同的文件夹就是不同的分区

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!