需要oracle帐号登录后下载 1.下载: http://www.oracle.com/technetwork/developer-tools/sql-developer/downloads/index.html 2.下载后的就是xxx.app,直接启动即可 如何使用sql developer连接hive 1.首先下载hive的jdbc驱动:https://www.cloudera.com/downloads/connectors/hive/jdbc/2-6-1.html.下载的时候,弹窗随便填

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

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

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv

Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表.本文将主要从项目的设计架构.最新进展.使用说明等方面来介绍这一功能. Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景,为了完善 Flink 的生态,发掘 Flink 在批处理方面的潜力,我们决定增强 FlinkSQL 的功能,从而让用户能够通过 Flink 完成更多的任务. Hive 是大数据领域最早出现的 S

作业任务:安装Hive,有条件的同学可考虑用mysql作为元数据库安装(有一定难度,可以获得老师极度赞赏),安装完成后做简单SQL操作测试.将安装过程和最后测试成功的界面抓图提交 . 已有的当前虚拟机: 总共三台虚拟机,使用CentOS.一台是NameNode,另两台为DataNode,由于搭载虚拟机的内存不是很足,所以不打算再新增一台虚拟机来另外安装mysql,所以选择其中一台datanode虚拟机来安装mysql,由于很早时候已经安装布署了hadoop,所以不再累述hadoop如何安装使用:

一:执行SQL的方式 1.配置的键值 2.minimal下运行fetch 3.设定hive.fetch.task.conversion=more 4.在more下运行fetch 二:虚拟列 一共三个虚拟咧 INPUT__FILE__NAME: BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE: ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK: 三:严格模式 1.概述 对分区表进行查询,在where子句中没有加分区过滤的话,将禁止提交任务,默认hive.mapred.mode=nons

一:安装配置hive 1.检测hadoop 2.解压hive 3.修改环境 sudo vi /etc/profile 4.source以下 5.复制hive-env.sh 6.编辑hive-env.sh 7.在HDFS上创建文件夹并修改写权限 8.验证hive的安装 二:操作hive 1.显示有哪些数据库 2.创建数据库 3.在新建的数据库中新建表 使用新建的数据库 use hadoop09: 4.加载数据 首先要书写数据: 加载数据: 5.HDFS里文件的分布 6.hive查询语句 三:hiv

配置 hive 与 hbase 整合的目的是利用 HQL 语法实现对 hbase 数据库的增删改查操作,基本原理就是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,两者通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类. 但请注意:使用Hive操作HBase中的表,只是提供了便捷性,前面章节已经介绍,hiveQL引擎使用的是MapReduce,对于性能上,表现比较糟糕,在实际应用过程中可针对不同的场景酌情使用. 注意:本文介绍的内容适用的版本见我前面章节,HDP2.4.2 ( HBase

一.Hive基本概念.安装部署与初步使用 1. 后续课程 Hive 项目:hadoop hive sqoop flume hbase 电商离线数据分析 CDH Storm:分布式实时计算框架 Spark: 2. 如何学习大数据技术 上课时候,认真听,勤做笔记: 遇到难理解的概念,马上记录下来: 课后多动手,操作过程遇到问题,多思考: 不要遇到问题,首先就问别人: 珍惜问问题的机会: 讲究问题的技巧与方式,提出自己的大概思考思路: 多总结: 总结成文档,作为以后的参考: 归档成自己的知识库: 每个

一.Hive应用场景本文主要讲述使用 Hive 的实践,业务不是关键,简要介绍业务场景,本次的任务是对搜索日志数据进行统计分析.集团搜索刚上线不久,日志量并不大 .这些日志分布在 5 台前端机,按小时保存,并以小时为周期定时将上一小时产生的数据同步到日志分析机,统计数据要求按小时更新.这些统计项, 包括关键词搜索量 pv ,类别访问量,每秒访问量 tps 等等.基于 Hive ,我们将这些数据按天为单位建表,每天一个表,后台脚本根据时间戳将每小时同步过来的 5 台前端机的日志数据合并成一个日志文

一.什么是sqoop Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 二.sqoop的特点 Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS. 三.Sqoop import 命令 将Mys

文件的加载,只需要三步就够了,废话不多说,来直接的吧. 一.建表 话不多说,直接开始. 建表,对于日志文件来说,最后有分区,在此案例中,对年月日和小时进行了分区. 建表tracktest_log,分隔符为“\t”部分: 在hive的default库中,建表,建表语句为: create table tracktest_log ( id string , url string , referer string , keyword string , type string , guid string

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

一,概念 hive:是一种数据仓库,数据储存在:hdfs上,hsql是由替换简单的map-reduce,hive通过mysql来记录映射数据 二,安装 1,mysql安装: 1,检测是否有mariadb rpm -qa|grep mariadb tar -zxvf mysql-5.7.18-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 存在:rpm -e mariadb-libs-5.5.52-1.el7.x86_64 --nodeps 2,安装前准备: # ha1环境下:mysql

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

file_format: : SEQUENCEFILE | TEXTFILE -- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later) | PARQUET -- (Note: Available in Hive 0.

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

5 Function      指数据库内置的function,不讨论UDF.另外,操作符都不比较了,区别不大.   5.1 数学函数 功能 Oracle Hive Impala ABS 绝对值,有 有 有 SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2 三角函数 其中ATAN2接受两个参数(二维平面中的坐标) 没有SINH/COSH/TANH/ATAN2 同hive BITAND 按位与,有     CEIL 天花板值,有 有,还有个别名CEIL

一.Hadoop理论 Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式. Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理) Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元. 用函数式变成Mapreduce代替SQL,SQL是查询语句,而Mapreduce

分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa