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; 复制代码 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行完这条语句之后,将会在本地文件系统的/home/wyp/wyp目录下生成文件

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 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 map

一.修改表 增加/删除分区 语法结构 ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ... partition_spec: : PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ..

什么是Hive 转自: https://blog.csdn.net/qingqing7/article/details/79102691 1.Hive简介 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 HQL,它允许熟悉 SQL 的用戶查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自

1.hive -h     显示帮助 2.hive -h hiveserverhost -p port     连接远程hive服务器 3.hive --define a=1 --hivevar b=1 --hiveconf hive.cli.print.current.db=true     见<Hive设置变量> 4.hive -e "show tables";     直接执行hivesql语句     hive -e "show tables;"

深度树匹配模型(TDM) 算法介绍 Tree-based Deep Match(TDM)是由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研发,基于深度学习上的大规模(千万级+)推荐系统算法框架.在大规模推荐系统的实践中,基于商品的协同过滤算法(Item-CF)是应用较为广泛的,而受到图像检索的启发,基于内积模型的向量检索算法也崭露头角,这些推荐算法产生了一定的效果,但因为受限于算法模型本身的理论限制,推荐的最终结果并不十分理想.近些年,深度学习技术逐渐兴起,在包括如图像.自然语言处理.语音等领域的应用产生了

Hive官网(HQL)语法手册(英文版):https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual Hive的数据存储 1.Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text,SequenceFile,ParquetFile,RCFILE等) 2.只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据. 3.Hive 中包含以下数据模型:DB.Table,Ext

HQL原文来自:http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/782175/   Slaytanic老师 关于Hadoop的介绍来自:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4629300.html   石山园老师,他的Hadoop博客写得很好,有兴趣可以去看下 Hive 是facebook开源的一个基于hadoop框架的查询工具,也就是说,需要用hive的话,就要先安装hadoop. Hadoop的生态系统大致如下: l  H

4 HQL 4.1 官网 4.1.1 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 4.1.2 性能调优 4.1.2.1 Explain Execution Plan 4.1.2.2 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain 4.2 示例 4.2.1 增加分区 4.2.1.1 alter table tab_ip

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

HQL学习   1.hive的数据类型 2.hive_DDL 2.1创建.删除.修改.使用数据库     Default数据库,默认的,优先级相对于其他数据库是最高的   2.2重点:创建表_内部表_外部表 hive通过sql来分析hdfs上结构化的数据,将数据文件映射为表的结构 – create table person( – id int, – name string, – age int, – likes array<string>, – address map<string,st

[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者: 朱培          ID:sdksdk0 Hive环境的搭建在这里也不重复说了,安装配置可以查看我的这篇文章:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51512031.在这里主要是分享一下HQL语句实践及其函数的基本使用. 一.Hive的基本概念 在Hive中没有插入操作,

Hadoop 存档 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在namenode的内存中,因此hadoop存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多.例如,一个1MB的文件以大小为128MB的块存储,使用的是1MB的磁盘空间,而不是128MB. Hadoop存档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少namenode内存使用的同时,允许对文件进行

使用java.net.URL访问HDFS文件系统 HDFS的API使用说明: 1.如果要访问HDFS,HDFS客户端必须有一份HDFS的配置文件 也就是hdfs-site.xml,从而读取Namenode的信息. 2.每个应用程序也必须拥有访问Hadoop程序的jar文件 3.操作HDFS,也就是HDFS的读和写,最常用的类FileSystem 实例1:使用java.net.URL访问HDFS文件系统 /** * 操作:显示HDFS文件夹中的文件内容* 1.使用java.net.URL对象打开数

# 故障描述: hive > , ) as uuid, count(distinct(request_body["uuid"])) as count from log_bftv_api where year= and month= and day= and request_body[ group by order by uuid; # hive 执行该HQL语句时报错信息如下:( 数据量小的时候没有问题 ) # 报错信息: MapReduce Total cumulative C

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

使用beeline执行hql查询时,出现以下错误: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. Permission denied: user=anonymous, access=EXECUTE, inode="/tmp/hadoop-yarn/staging/anonymous/.staging/job_1501623510931_0001":roo

解释器.编译器.优化器完成HQL查询语句从词法分析.语法分析.编译.优化以及查询计划(Plan)的生成.生成的查询计划存储在HDFS中,并在随后有mapreduce调用执行. 举个例子: 第一步:输入一条HQL查询语句(select * from tab) 第二步:解析器对这条Hql语句进行语法分析. 第三步:编译器对这条Hql语句生成HQL的执行计划. 第四步:优化器生成最佳的Hql的执行计划. 第五步:执行这条最佳Hql语句.

思路一:重定向 在我不知道工具 ,也不熟悉HIQL语法的情况下,没办法了,只有选择一个最简单粗暴的方法,重定向. 在shell中使用 hive -e 可以在shell中执行hive命令,hive -f可以执行文件之中的sql语句,需要什么数据,就把它查询出来,最后重定向到指定目录之下. 思路二:hql语法 在hive中使用INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY将数据导出到指定目录,若要导入到HDFS,删掉lLOCAL即可 导出之后的文件,如果在windows打开会存在一

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer

一. Meta Store 使用mysql客户端登录hadoop100的mysql,可以看到库中多了一个metastore 现在尤其要关注这三个表 DBS表,存储的是Hive的数据库 TBLS表,存储的是Hive中的表,使用DB_ID和DBS表关联 COLUMNS_V2存储的是每个表中的字段信息 Meta Store并不存储真实的数据,只是存储数据库的元数据信息,数据是存储在HDFS上的 二. HDFS 浏览器打开 http://hadoop100:50070/explorer.html#/