大师网-带你快速走向大师之路 解决你在学习过程中的疑惑,带你快速进入大师之门。节省时间,提升效率

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。

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 .

极客学院、黑马、北风、甲骨论大数据工程师系列视频免费分享

极客学院、黑马、北风、甲骨论大数据工程师系列视频免费分享 前言 大数据是目前互联网行业流行的技术术语,因此衍生了许多与大数据相关的行业。大数据的应用是通过数据挖掘和分析来影响业务决策的。 大数据有很重要的价值,对于企业公司来说很重要,要问大数据工程师的工作是怎么?一个很重要的工作就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如,腾讯的数据团

Hive查询HBase调用MapReduce性能优化

为 Mapper 提供输入数据,即给定一个 split(使用其中的 RecordReader 对象)将之解析为一个个的 key/value 键值对。 该类接口定义如下: public interface InputFormat { public InputSplit[] getSplits(JobConf job,int numSplits) throws IOException;

Hadoop 集中式的缓存管理demo

Hadoop 集中式的缓存管理demo 参考文献: http://www.infoq.com/cn/articles/hdfs-centralized-cache https://blog.csdn.net/javastart/article/details/50586743 从Hadoop 2.3.0 开始,加入了集中式缓存管理(HDFS centralized cache management)。 特点: 由namenode管理。那么HDFS client(例如MapReduce、Impala)就可以根据block被cache的分布情况去调度任务,做到memory-locality。 HDFS原来单纯靠DataNode的OS buffer cache,这样不但没有把block

Hive实战笔记

Hive实战笔记 继Python爬虫实战之后,又开始学习Hive,做大数据分析必备技能 如果你也正在转行大数据分析师,来跟我一起学吧 update 2018-08-10 目录如下 01 了解Hive 02 安装Hive 03 练习Hive QL语句 04 做个小项目 05 刷题SQLzoo 01 了解Hive Hadoop 专门用于处理大数据的开源技术框架 包含两个模块: MapReduce:用于处理大量数据结构的并行可编程模型 Hadoop Distributed File System(HDFS):用于存储

通过数据库客户端界面工具DBeaver连接Hive

3.2 到这里就有问题了,之前我在公司的测试机用ambari装的hive的版本是1.2.1,然后下载1.2.1需要的hive的jar包,很快就下载下来了,之后就可以查询hive里的数据了,但是在自己的虚拟机版本为2.3.2,2.