欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...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 .....")...，就可以将DataFrame数据写入hive数据表中了。...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中
修改hive配置 案例讲解 引入相关的pom 构造hive catalog 创建hive表 将流数据插入hive， 遇到的坑 问题详解 修改方案 修改hive配置 上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统...，这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表，则至少需要添加以下两个属性....("db1"); 创建hive表 如果目前系统中没有存在相应的hive表，可以通过在程序中执行相应的DDL建表语句来建表，如果已经存在了，就把这段代码省略，使用上面的hive命令修改现有表，添加相应的属性.../StreamingWriteHive.java 遇到的坑 问题详解 对于如上的程序和sql，如果配置了是使用eventtime，在此程序中配置了'sink.partition-commit.trigger...，那么程序根据分区值，得到的pattern将会是2020-07-06 18:20:00，这个值在sql中是根据DATA_FORMAT函数获取的。
生成测试数据 使用datafaker生成100000条数据，放到mysql数据库中的stu4表。...datafaker工具使用方法见datafaker — 测试数据生成工具 首先在mysql中新建表test.stu4 create database test; use test; create table...mysql中的test.stu3表 datafaker rdb mysql+mysqldb://root:Pass-123-root@hadoop:3306/test?...导入mysql数据 使用flink sql client进行如下操作 构建源表 create table stu4( id bigint not null, name string, school...hive数据查询 使用hive命令进入hive cli 执行如下命令查询数据 select * from test.stu_tmp_1 limit 10;Copy 结果： 本文为从大数据到人工智能博主
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...spark-hive_2.10 1.6.0 provided...; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; import java.io.Serializable...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了关于StreamSets的一些文章《如何在CDH中安装和使用StreamSets》、《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive...并入库Kudu》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka数据并写入Hive表》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套的JSON数据并将采集的数据写入...库中创建表及写入数据 ?...配置Late Records参数，使用默认参数即可 ? 指定写入到HDFS的数据格式 ? 6.添加Hive Metastore模块，该模块主要用于向Hive库中创建表 ?...将嵌套的JSON数据解析为3条数据插入到ods_user表中。
读优化表 {#spark-ro-view} 要使用SparkSQL将RO表读取为Hive表，只需按如下所示将路径过滤器推入sparkContext。...为了做到这一点，设置spark.sql.hive.convertMetastoreParquet = false， 迫使Spark回退到使用Hive Serde读取数据（计划/执行仍然是Spark）。...ApacheHudi对个人和组织何时有用 如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...可以使用 --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false将Spark强制回退到 HoodieParquetInputFormat类。
3.表类型 Hudi支持的表类型如下： 写入时复制：使用专有的列文件格式（如parquet）存储数据。在写入时执行同步合并，只需更新版本并重写文件。...读取时合并：使用列（如parquet） +行（如Avro）文件格式的组合存储数据。更新记录到增量文件，并随后压缩以同步或异步生成列文件的新版本。...增量查询：对于写入时复制表，增量查询提供自给定提交或压缩后写入表的新数据，提供更改流以启用增量数据管道。 读取优化查询：查询查看指定提交/压缩操作后表的最新快照。...仅在读取表合并时支持 5.Hudi工具 Hudi由不同的工具组成，用于将不同数据源的数据快速采集到HDFS，作为Hudi建模表，并与Hive元存储进一步同步。...与Spark的深度集成可能是最好的特性，事实上，它是唯一一个具有Spark SQL特定命令（例如：MERGE），它还引入了有用的DML，如直接在Spark中更新WHERE或DELETE WHERE。
在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。...但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all...2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101） 这样，每个列创建一个JVM对象，从而可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法...三、SparkSQL入门 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。
在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。...2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101） 这样，每个列创建一个JVM对象，从而可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。
所以在最终对比数据没有问题之后，把 Hive 表停止写入，使用新的 Iceberg 表。...由于我们的 Iceberg 的元数据都是存储在 Hive 中的，也就是我们使用了 HiveCatalog，所以压缩程序的逻辑是把 Hive 中所有的 Iceberg 表全部都查出来，依次压缩。...后续工作 Flink SQL 接入 CDC 数据到 Iceberg 目前在我们内部的版本中，我已经测试通过可以使用 Flink SQL 将 CDC 数据（比如 MySQL binlog）写入 Iceberg...使用 SQL 进行删除和更新 对于 copy-on-write 表，我们可以使用 Spark SQL 来进行行级的删除和更新。...操作，后续可以使用 Flink SQL 将 CDC 的数据写入 Iceberg。
是 没有 虽然不能使用SQL UPDATE或DELETE语句删除某些类型的表中的数据，但是可以对任何类型的表使用DROP PARTITION来删除数据。...• 确定表类型 您可以确定Hive表的类型，它是否具有ACID属性，存储格式（例如ORC）和其他信息。出于多种原因，了解表类型非常重要，例如了解如何在表中存储数据或从集群中完全删除数据。...出于多种原因，了解表类型非常重要，例如，了解如何在表中存储数据或从集群中完全删除数据。 1. 在Hive Shell中，获取对该表的扩展描述。...仅插入表中的原子性和隔离性 当仅插入事务开始时，事务管理器将获得事务ID。对于每次写入，事务管理器都会分配一个写入ID。此ID确定实际写入数据的路径。...接下来，该流程将每个数据文件拆分为每个流程必须处理的片段数。相关的删除事件被本地化到每个处理任务。删除事件存储在已排序的ORC文件中。压缩后的存储数据极少，这是Hive 3的显着优势。
背景及痛点 iceberg技术调研 hive表迁移iceberg表 flink流式数据写入iceberg 压缩小文件 快照过期处理 数据管理 移除孤立的文件 使用presto进行查询 批任务处理 数据迁移...由于我们的iceberg的元数据都是存储在hive中的，也就是我们使用了HiveCatalog,所以压缩程序的逻辑是我把hive中所有的iceberg表全部都查出来，依次压缩。...表，为其建立相应的元数据，但是测试的时候发现，如果采用这种方式，就需要把写入hive的程序停止，因为如果iceberg和hive使用同一个数据文件，而压缩程序会不断地压缩iceberg表的小文件，压缩完之后...所以在最终对比数据没有问题之后，把hive表停止写入，使用新的iceberg表，然后把hive中的旧数据导入到iceberg。...iceberg 目前在我们内部的版本中，我已经测试通过可以使用flink sql 将cdc数据（比如mysql binlog）写入iceberg，社区的版本中实现该功能还需要做一些工作，比如目前的IcebergTableSink
功能亮点：当flink和spark同时接入hive metastore时，用hive metastore对hudi的元数据进行管理，无论是使用flink还是spark引擎建表，另外一种引擎或者hive都可以直接查询...'='/etc/hive/conf' ); --- 创建数据库供hudi使用 create database hudi.hudidb; Flink sql client中建表 --- order表 CREATE...现在查看里面的表： use hudidb; show tables; 图片 由于在将数据写入hudi时，默认会新增_hoodie_commit_time、 _hoodie_record_key等字段用于内部使用...在hive中查看数据 为了在hive引擎中查看，对于MERGE_ON_READ表，至少需要执行过一次压缩，也就是把avro文件压缩为parquet文件，才能够正常查看数据。.../hudidb.db/product_hudi \ --schedule 注意：如果是使用flink将数据实时流式写入hudi的话，默认在写入五次时会自动触发压缩，不需要手动执行。
重大变化 Spark SQL INSERT INTO 行为 在 0.14.0 版本之前，Spark SQL 中通过 INSERT INTO 摄取的数据遵循 upsert 流程，其中多个版本的记录将合并为一个版本...MOR 表Compaction 对于 Spark 批写入器（Spark Datasource和 Spark SQL），默认情况下会自动为 MOR（读取时合并）表启用压缩，除非用户显式覆盖此行为。...可以浏览快速入门指南快速开始使用 Hudi 和 Spark 3.4。 查询端改进 Athena 的元数据表支持 用户现在可以与 Athena 无缝地利用 Hudi 的元数据表。...此类表的 Hive 同步将导致表名带有 _ro 和 _rt 后缀，分别表示读取优化和快照读取。...例如 Java Engine 0.14.0 中添加了压缩、Clustering和元数据表支持。
SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...表 Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据以及保存数据到 Hive 中。...注意，这些依赖也必须分发到各个节点，因为需要通过 Hive 序列化和反序列化库来读取 Hive 数据和将数据写入 Hive。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。
数据质量监控：Apache Hudi可以被用于数据质量监控，通过将数据源数据定期导入到Hudi数据集并使用Hudi压缩特性比较高的数据索引来快速查找异常和错误，并及时采取行动。...与查询引擎集成：Hudi 集成了 Apache Hive、Apache Spark 和 Presto 等查询引擎，允许用户使用 SQL 或 Spark API 查询 Hudi 表。...使用支持的数据源（如Avro、Parquet、JSON或ORC）将数据导入表中。...优化写入性能包括选择合适的写入工具（例如Spark或Flink）、调整批大小和并发度、使用Hive元数据缓存等。...以下是优化性能的一些技巧和建议：使用COPY_ON_WRITE表类型以获得最佳性能。这种表类型在每次写操作时将数据写入新文件中，为读取密集型工作负载提供更好的性能。
（如 Flink、Hive、Spark）对接，这对于腾讯内部落地是非常重要的，因为上下游数据管道的衔接往往涉及到不同的计算引擎； 良好的架构和开放的格式。...目前团队正在积极尝试将 Iceberg 融入到腾讯的大数据生态中，其中最主要的挑战在于如何与腾讯现有系统以及自研系统适配，以及如何在一个成熟的大数据体系中寻找落地点并带来明显的收益。...使用 Flink SQL 将 CDC 数据写入 Iceberg：Flink CDC 提供了直接读取 MySQL binlog 的方式，相对以前需要使用 canal 读取 binlog 写入 Iceberg...并且可以实现导入全量数据和增量数据的完美对接，所以使用 Flink SQL 将 MySQL binlog 数据导入 Iceberg 来做 MySQL->Iceberg 的导入将会是一件非常有意义的事情。...有了 Iceberg 的表结构，可以中间使用 Flink，或者 spark streaming，完成近实时的数据接入。
1、Hive 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，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。...2、spark SQL Spark SQL https://spark.apache.org/sql/ SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为...Spark SQL在整个Spark体系中的位置如下： Spark SQL对熟悉Spark的同学来说，很容易理解并上手使用：相比于Spark RDD API，Spark SQL包含了对结构化数据和在其上运算的更多信息...我个人对Druid的理解在于，Druid保证数据实时写入，但查询上对SQL支持的不够完善(不支持Join)，适合将清洗好的记录实时录入，然后迅速查询包含历史的结果，在我们目前的业务上没有实际应用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
[ES-Hadoop] 利用ES-Hadoop 组件，可以将 ES 作为 MR/Spark/Hive 等大数据处理引擎的“数据源”，在大数据计算存储分离的架构中扮演存储的角色。...下面我们将通过特定案例，介绍如何在腾讯云 EMR 和 腾讯云 Elasticsearch 中使用 ES-Hadoop。 资源准备 购买腾讯云EMR，并勾选hive，spark等组件，以备使用。...写入ES外部表或将ES索引中的数据导入到hive的内部表 # 写入外部表 insert into tmp.tmp_es values ('sfasfsdf', '10.0.0.11', 'sdfsfa'...ES索引中的数据导入到hive的内部表 # 将hive内部表中的数据导入至ES外部表 drop table tmp.tmp_hive; create table tmp.tmp_hive (uid varchar...tmp.tmp_es; 通过MapReduce任务向ES写入数据 如一些较复杂的分析任务，不适合使用hive sql完成。
ApacheHudi对个人和组织何时有用 如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。...另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....Hudi如何在数据集中实际存储数据 从更高层次上讲，Hudi基于MVCC设计，将数据写入parquet/基本文件以及包含对基本文件所做更改的日志文件的不同版本。
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