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hive(数据仓库工具)

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

一文读懂Hadoop、HBase、Hive、Spark分布式系统架构

/sbin/hadoop-daemon.sh --script hdfs start datanode 如果考虑启动secondary namenode,可以用同样的方法启动 下面我们启动yarn,先启动resourcemanager,执行: ./sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager 如果正常启动,可以看到启动了相应的进程,并且logs目录下生成了相应的日志 然后启动MapReduce JobHistory Server,执行: ./bin/hadoop fs -put input /input[root@MYAY hadoop]# .OK Time taken: 0.721 seconds hive show databases;

扣丁学堂大数据开发之Hive基础知识精华讲解

  底层存储用到的是HDFS分布式存储系统。它的优点:1.简单易上手:提供了类SQL查询语言HQL;2.可扩展:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统);3.提供统一的元数据管理;4.Hive的HQL表达能力有限;2.SORTBY,其只会在每个reducer中对数据进行排序,也就是执行一个局部排序过程,生产中可以和DISTRIBUTEBY一起用,实现分区并排序。

将数据文件(csv,Tsv)导入Hbase的三种方法

//在Score表中插入一条数据,其行键为95001,course:Math为88(course为列族,Math为course下的子列) //等价命令:put 'Score','95001','score:Math','88' //insertRow("Score", "95001", "course", "Math", "88"); //查询Score表中,行键为95001,列族为sname的值(因为sname列族下没有子列所以第四个参数为空) //getData("Score", "95001", "sname", ""); } } } 使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (1)在hbase中创建表 (2)运行shell .

想学习大数据的同学可以看过来

想学习大数据的同学可以看过来 通过真实的企业项目,Java高并发、Hadoop、HIve、Scala、Spark、Python、机器学习等大数据技能,实现年薪翻番。 第一部分 Linux基础部分 属于自学部分 1. Linux 的介绍,Linux 的安装:VMware Workstation 虚拟软件安装过 程、CentOS 虚拟机安装过程 2. 了解机架服务器,采用真实机架服务器部署 linux 3. Linux 的常用命令:常用命令的介绍、常用命令的使用和练习

写给大数据开发初学者的话

2中的SQL语句。 在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。 看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。 2.6 Hive是怎么工作的 明明写的是SQL,为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务? 2.7 学会Hive的基本命令 创建、删除表; 加载数据到表; 下载Hive表的数据; 请参考1.3. 使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL; 使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL; 4.4 DataX 同3.

扣丁学堂浅谈大数据中Hadoop、Hive和Spark的详解

扣丁学堂浅谈大数据中Hadoop、Hive和Spark的详解   今天扣丁学堂大数据培训老师和大家谈谈大数据中的Hadoop、Hive和Spark的详解,首先大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,

<<Hive编程指南>>学习笔记(一)----数据类型和文件格式

学习笔记(一)----数据类型和文件格式 Hive支持关系型数据库中的大多数基本数据类型,同时也支持关系型数据库中很少出现的3种集合数据类型。 一、数据类型 以下截图内容来自Hive官方文档08 2 Michigan Eva,Bhicago,IL,70700注:每个字段之间用制表符分割,复制到简书上格式可能有错误。 3.3将数据加载到Hive中 load data local inpath '/home/hadoop/zhb/employees.txt' overwrite into table employees;

大数据处理技术如何学习,是先学Python还是先学Linux?

大数据处理技术如何学习,是先学Python还是先学Linux? 大数据处理技术如何学习,是先学Python还是先学Linux? 首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。 Python:Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。 从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,

Hive SQL解析过程详解

样例SQL 为了详细说明SQL翻译为MapReduce的过程,这里以一条简单的SQL为例,SQL中包含一个子查询,最终将数据写入到一张表中 FROM ( SELECT p.datekey datekey, p.userid userid, c.clienttype FROM detail.usersequence_client c JOIN fact.orderpayment p ON p.orderid = c.orderid JOIN default.user du ON du.userid = p.userid WHERE p.datekey = 20131118 ) base INSERT OVERWRITE TABLE `test`.

大数据架构师必读:常见的七种Hadoop和Spark项目案例

大数据架构师必读:常见的七种Hadoop和Spark项目案例 如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,

Hadoop集群搭建

执行以上命令之后,观察在hadoop中hdfs的目录 image.png 可以看到,生成了一个和数据库名相同的文件夹子,点进去发现,也生成了一个和表名对应的目录。 vi t_test1.txt 文件内容如下: 1,xiaoyong,20 2,gaoxiao,40 3,liuxin,19 上传这个文件到hdfs hadoop fs -put t_test1.txt /user/hive/warehouse/tsdb.db/t_test1 在hive控制台查询 select * from t_test1;

1.spark简介

1.spark简介 spark是一个用于大规模数据处理的统一计算引擎。适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台处理的场景,包括批处理、迭代计算、交互式查询、流处理。通过统一的框架将各种处理流程整合到一起。 spark特性 快速性 spark通过使用先进的DAG调度器、查询优化器和物理执行引擎,可以高性能地进行批量及流式处理。使用逻辑回归算法进行迭代计算,spark比hadoop速度

10.spark sql之快速入门

//构造SparkSession SparkSession spark = SparkSession . // +----+-------+ // | age| name| // +----+-------+ // |null|Michael| // | 30| Andy| // | 19| Justin| // +----+-------+ python # Register the DataFrame as a SQL temporary view df.createOrReplaceTempView("people") # df.createGlobalTempView("people") sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF.show() # +----+-------+ # | age| name| # +----+-------+ # |null|Michael| # | 30| Andy| # | 19| Justin| # +----+-------+

12.spark sql之读写数据

json(anotherPeopleDataset); spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive"); recordsDF.createOrReplaceTempView("records");jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", properties={"user": "username", "password": "password"}) sql CREATE TEMPORARY VIEW jdbcTable USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url "jdbc:postgresql:dbserver", dbtable "schema.tablename", user 'username', password 'password' ) INSERT INTO TABLE jdbcTable SELECT * FROM resultTable

presto简介

presto简介 背景 MapReduce不能满足大数据快速实时adhoc查询计算的性能要求,Facebook2012年开发,2013年开源 是什么 基于内存的并行计算,Facebook推出的分布式SQL交互式查询引擎 多个节点管道式执行 支持任意数据源 数据规模GB~PB 是一种Massively parallel processing(mpp)(大规模并行处理)模型 数据规模PB 不是把PB数据放到内存,只是在计算中拿出一部分放在内存、计算、抛出、再拿 为什

HBase 和 Hive 的差别是什么,各自适用在什么场景中?

HBase 和 Hive 的差别是什么,各自适用在什么场景中? Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用。 一、区别: Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿、百亿)的随机实时查询,如日志明细、交易清单、轨迹行为等。 Hive:Hive是Hado

制作一个用来调试hive的docker镜像

写为8000,在cli模块代码中打好断点,点击运行。 Screen Shot 2018-09-01 at 9.58.42 AM.png 搭建过程: 创建dockerfile: mkdir hivedocker cd hivedocker touch Dockerfile 编辑Dockerfile: FROM centos:7 ENV container docker RUN (cd /lib/systemd/system/sysinit.target.wants/;update user set authentication_string = password("root") where user='root';@#qweQWE'; 创建hadoop账户,并创建hive数据库 mysql create user 'hadoop'@'localhost' identified by '123!

浅谈:后Hadoop时代的大数据架构

浅谈:后Hadoop时代的大数据架构 提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化 提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。为了给

在一台服务器上搭建相对高可用HiveServer实践

-ne0]thenps-ef|grep"org.apache.hive.service.server.HiveServer2--hiveconfhive.server2.thrift.port=10001"|grep-vgrep|awk'{print$2}'|xargsjstat-gcutil mem_stat.log ps-ef|grep"org.apache.hive.service.server.HiveServer2--hiveconfhive.server2.thrift.port=10001"|grep-vgrep|awk'{print$2}'|xargskill-9nohuphiveserver2--hiveconfhive.server2.thrift.port=10001 echo'restartHiveserver10001端口成功'fijava-jarHiveserverState-jar-with-dependencies.jar-Dport=10004if[$?

手把手教你搭建hadoop+hive测试环境(新手向)

/authorized_keys# 加入授权 在执行一下ssh localhost 确保配置成功。 5.hadoop服务安装 直接找到官方下载url,wget下来我用的是: wget heep://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz 顺便也把hive下载下来吧 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.1.1/apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz 下载过后解压即可,最好选择挂载的比较大云硬盘上。然后记得对你的安装用户给权限。 sudo chown -Rhadoop .