此文是基于上一篇文章:Hive环境搭建及测试 因为Hive默认的数据库是derby,不支持同时开启两个./hive的命令终端: 而将Hive的默认数据库修改成mysql后,可以解决该问题. 仅在安装Hive的CloudDeskTop上配置 一.root用户下:上传mysql安装包(mysql-5.5.32.tar.gz)到/install目录下,并解压安装; 二.hadoop用户下:上传mysql驱动包(mysql-connector-java-3.0.17-ga-bin.jar )到/soft

.If函数:if和case差不多,都是处理单个列的查询结果 语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) 返回值: T 说明: 当条件testCondition为TRUE时,返回valueTrue:否则返回valueFalseOrNull 举例:if(条件表达式,结果1,结果2)相当于java中的三目运算符,只是if后面的表达式类型可以不一样. hive) from lxw_dual; bbbb hive,,) fr

原创不易,如需转载,请注明出处https://www.cnblogs.com/baixianlong/p/10700700.html,否则将追究法律责任!!! 一.需求: 1.将以下这张表(test_goods[id,goods_name,goods_price])数据导入Hbase 由此,编写如下sqoop导入命令 sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --u

1.union Logging initialized using configuration in file:/home/xiaoju/hadoop/apache-hive-1.2.1-bin/conf/hive-log4j.propertiesAdded [target/publiclog-serde-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar] to class pathAdded resources: [target/publiclog-serde-1.

一.数据压缩 1. 数据压缩 数据量小 *本地磁盘,IO *减少网络IO Hadoop作业通常是IO绑定的; 压缩减少了跨网络传输的数据的大小; 通过简单地启用压缩,可以提高总体作业性能; 要压缩的数据必须支持可分割性: 2.什么时候压缩? 1.Use Compressed Map Input · Mapreduce jobs read input from HDFS · Compress if input data is large. This will reduce disk read co

一.查询语句 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select 1.select语法 SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ORDER BY col_list] [CLUSTER BY col_list |

1.查看防火墙状态:firewall-cmd –-state 2.关闭防火墙:systemctl stop firewalld.service 3.禁止防火墙开机启动:systemctl disable firewalld.service 4.关闭selinux:vi /etc/selinux/config,然SELINUX=disabled 5.查询80端口占用情况:lsof –I tcp:80 6.查看所有端口:netstat –ntlp 7.配置ip:cd /etc/sysconfig/n

hive编译出错 mvn clean package -DskipTests -Phadoop-2 -Pdist 失败日志1 Failed to execute goal on project hive-service: Could not resolve dependencies for project org.apache.hive:hive-service:jar:1.1.0-cdh5.7.0: Failed to collect dependencies at org.apache.di

前言 最终没忍住还是把开发环境迁移到了Elementary OS上来,这其中也没少折腾,试过Ubuntu 20.04 LTS和deepin V20可以(),deepin真的很不错可能是我的电脑兼容性不好IDEA总是会无缘无故的卡死,Ununtu 也很卡,唯独在Elementary OS上面出奇的流畅,甚至比windows 10都要稳定,经过几次装系统折腾(白天写代码,晚上下班后重装系统开发环境,不过好在Linux一切皆文件,把所有软件备份,重装后拷贝进去,甚至环境变量文件都可以备份,所以每次重装

https://en.wikipedia.org/wiki/Scheduling_(computing) 在wiki的下面可以找到

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

1,新os iptables预设置脚本

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

   1.hive 的导入导出 1.1 hive的常见数据导入方法 1.1.1 从本地系统中导入数据到hive表 1.创建student表 [ROW FORMAT DELIMITED]关键字,是用来设置创建的表在加载数据的时候,支持的列分隔符.[STORED AS file_format]关键字是用来设置加载数据的数据类型,默认是TEXTFILE,如果文件数据是纯文本,就是使用 [STORED AS TEXTFILE],然后从本地直接拷贝到HDFS上,hive直接可以识别数据. 2本地创建文件

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中常见的高级查询包括:group by.Order by.join.distribute by.sort by.cluster by.Union all.今天我们来看看order by操作,Order by表示按照某些字段排序,语法如下: select col,col2... from tableName where condition order by col1,col2 [asc|desc] 注意: (1):order by后面可以有多列进行排序,默认按字典排序. (2):order

Hive 最常见的几个面试题 1.hive 的使用, 内外部表的区别,分区作用, UDF 和 Hive 优化(1)hive 使用:仓库.工具(2)hive 内部表:加载数据到 hive 所在的 hdfs 目录,删除时,元数据和数据文件都删除 外部表:不加载数据到 hive 所在的 hdfs 目录,删除时,只删除表结构.(3)分区作用:防止数据倾斜(4)UDF 函数:用户自定义的函数 (主要解决格式,计算问题 ),需要继承 UDF 类java 代码实现class TestUDFHive exten

一,安装模式介绍 Hive官网上介绍了Hive的3种安装方式,分别对应不同的应用场景. a.内嵌模式(元数据保村在内嵌的derby种,允许一个会话链接,尝试多个会话链接时会报错) b.本地模式(本地安装mysql 替代derby存储元数据) c.远程模式(远程安装mysql 替代derby存储元数据) 二,安装准备 前提:已经安装java JDK1.7以上,hadoop可用,mysql可用. 三,下载解压 下载链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apa

1. Hive数据倾斜原因: key分布不均匀 业务数据本身的特性 SQL语句造成数据倾斜解决方法hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job.第一个MR Job中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

0.常规配置操作可参照以下网址: 0.1 Ubuntu安装hive,并配置mysql作为元数据库http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hive/ ------以下为学习笔记及错误记录,与常规操作略有差异,供参考------- 1.官网下载apache-hive-2.3.7-bin.tar.gz:https://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ 2.移动到Ubuntu里的"下载"文件夹 3.解压到指定路径/usr/local