一.倾斜造成的原因 正常的数据分布理论上都是倾斜的,就是我们所说的20-80原理:80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量. 俗话是,一个人累死,其他人闲死的局面 这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说效率是十分低下的. 下面举个简单的例子: 举个 word count 的入门例子: 它的map 阶段就是形成 ("aaa",1)

Sqoop实现关系型数据库到hive的数据传输 sh脚本 #!/bin/sh v_columns=NOTE_ID_1,NOTE_NAME_1,NOTE_ID_2,NOTE_NAME_2,NOTE_ID_3,NOTE_NAME_3,NOTE_ID_4,NOTE_NAME_4,NOTE_ID_5,NOTE_NAME_5,NOTE_ID_6,NOTE_NAME_6, TYPE_VALUES,NOTE_NAME sqoop import --append --connect jdbc:oracle:th

cdh5.16.1使用的hive版本是hive-1.1.0+cdh5.16.1+1431,详见:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/cdh_vd_cdh_package_tarball_516.html如果想将直接使用之前已有的hive metastore的数据库,比如hive1.2,要做如下操作: 1)修改元数据的version mysql> update VERSION set sche

首先介绍各个数据库: Redis: 传统数据库: HBase: Hive:

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大

database 相当于一个目录或者命名空间,用来更好地进行表的管理 在hdfs 的目录位置大致如下: [root@iZbp12vtv76y9q3d633bh6Z /]# hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/ Found 14 items drwxrwxrwx - admin supergroup 0 2018-04-16 11:14 /user/hive/warehouse/action.db drwxrwxrwx - hdfs supergroup 0 20

数据库操作 查看全部的数据库 hive> show databases ; 使用数据库default hive> use default; 查看数据库信息 hive > describe database default; OK db_name comment location owner_name owner_type parameters default Default Hive database hdfs://hadoop1:8020/user/hive/warehouse pub

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

目录 一.        安装Hive. 1 1.       选择CDH版本的... 1 2.       解压文件... 1 二.        配置Hive. 1 1.       配置环境变量... 1 2.       复制配置文件... 1 3.       修改hive-env.sh. 1 4.       修改hive-site.xml 1 三.        安装MySQL数据库... 1 1.       更新yum mysql版本... 1 2.       yum 安装m

B.1  卸载旧的MaySql程序 第一步   查找以前是否安装有mysql 使用命令查看是否已经安装过mysql: #rpm -qa | grep -i mysql 如果没有结果,则可以进行mysql数据库安装 第二步   如果有,则先停止mysql服务并删除之前安装的mysql 如果之前安装过MySql,则先停止mysql服务.然后删除之前安装的mysql #rpm -ev MySQL-server-5.6.21-1.el6.x86_64 #rpm -ev MySQL-devel-5.6.2

DataFrame写入hive API: registerTempTable函数是创建spark临时表 insertInto函数是向表中写入数据,可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息,不可以直接进行写入. 向hive数据仓库写入数据必须指定数据库,hive数据表建立可以在hive上建立,或者使用hiveContext.sql(“create table ....") case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) def main(ar

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计

Hive mysql的metastore安装准备(***掌握***) 在nameNode1机子上实践: 把hive-0.12.0.tar.gz解压到/itcast/ # tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz -C /itcast 修改/etc/profile文件,将hive加入环境变量 # vim /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79 export HADOOP_HOME=/itcast/hadoop-2.4.

1.Hive 有哪些方式保存元数据,各有哪些特点. 15. Hive内部表和外部表的区别 23.hive底层与数据库交互原理Hive的Hql语句掌握情况? 36.使用Hive或自定义mr实现如下逻辑: product_no lac_id moment start_time user_id county_id staytime city_id 13429100031 22554 8 2013-03-11 08:55:19.151754088 571 571 282 571 13429100082

1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为

Hive metastore服务以关系性数据库的方式存储Hive tables和partitions的metadata,并且提供给客户端访问这些数据的metastore service的API.下面介绍一下Metastore部署的三种模式

1.1 2 :搭建Hive环境 内容 2.2 3  运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,1G内存 l  JDK:1.7.0_55 64 bit l  Hadoop:1.1.2 1.2  机器网络环境 个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址 机器

hive是大数据技术簇中进行数据仓库应用的基础组件,是其它类似数据仓库应用的对比基准.基础的数据操作我们可以通过脚本方式以hive-client进行处理.若需要开发应用程序,则需要使用hive的jdbc驱动进行连接.本文以hive wiki上示例为基础,详细讲解了如何使用jdbc连接hive数据库.hive wiki原文地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveClient https://cwiki.apache.org/

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i

2.3 Hive 内部介绍: P44 $HIVE_HOME/lib 下的 jar 文件是具体的功能部分:(CLI模块) 其它组件,Thrift 服务,可以远程访问其他进程功能:也有使用 JDBC 和 ODBC 访问 Hive 的功能: 所有Hive 客户端都需要一个 metastoreservice(元数据服务),Hive 用这个服务来存储表模式信息和其他元数据信息:默认会使用内置的 Derby SQL服务器提供有限的单进程的存储服务: HWI Hive 网页界面,提供了远程访问Hive 的服务

对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用. ====Hive是什么?Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库.Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据:它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简:用于大数据并行运算).其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,