您可以创建ACID(原子性,一致性,隔离性和持久性)表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者,您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱,所以该表不符合ACID。
前面Fayson讲了如何安装OpenLDAP及CDH集群集成OpenLDAP等一系列文章,本篇文章主要介绍集成OpenLDAP后的CDH集群在启用Sentry服务后如何为OpenLDAP中的用户进行Sentry授权,在学习本章知识前你需要了解:
1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在Hive中集成HBase,将HBase表映射成Hive表,实现在beeline中查询或者修改HBase的表数据。 测试环境 1.集群是Cloudera Enterprise 7.3.1和Cloudera Runtime 7.1.6 2.系统均为RedHat 7.6 3.集群已启用 Kerberos 4.OpenLADP 2.4.44-23.el7_9 2.配置HBase与Hive集成 1.登录CM,下载HBase的配置文件,解压后打开hbase-site.xml 2
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》,本篇文章主要介绍如何在Hue中集成Hive2.3.3服务。 内容概述 1.环境准备 2.配置Hue集成Hive2 3.Hue验证 测试环境 1.CM和CDH版本为5.14.3 2.Hive的版本为2.3
表类型的定义和表类型与 ACID 属性的关系图使得 Hive 表变得清晰。表的位置取决于表的类型。您可以根据其支持的存储格式选择表的类型。
在CDH中使用Hive时,为了统一数据文件的存储格式,推荐使用Parquet格式的文件存储,这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表,并使用了DATE数据类型,这会导致在Impala中无法进行正常的查询,因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
在上一讲的基础上,我们来做来一个实际的例子来展示如何在实操中进行高效的hive查询作业。 (1)首先我们建立一个表 CREATE EXTERNAL TABLE pos_staging( txnid STRING, txntime STRING, givenname STRING, lastname STRING, postalcode STRING, storeid STRING, indl
volatile的原理和实现机制 || volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的?
原文链接:批流一体数据集成工具 ChunJun 同步 Hive 事务表原理详解及实战分享
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来源:https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/91470261
1.文档编写目的 Iceberg是一种开放的数据湖表格式,您可以借助Iceberg快速地在HDFS上构建自己的数据湖存储服务,并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析。本篇文章主要介绍如何在Apache Spark3环境下集成Iceberg并使用,Iceberg使用Apache Spark的DataSourceV2 API来实现Data Source和Catalog。Spark DSv2是一个不断更新迭代的API,在不同的Spark版本中支持的程度也不
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行,对于需要多个作业顺序执行的情况下,如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行,前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流(补充)》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下:
Apache Hive 在行级别支持 ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)v2 事务,无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。
由上面两张图可以看出,在Hive和Impala中排序都失败了,没有按照期望中的中文对应的拼音进行排序。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》,同时Flink也提供了SQL Client的能力,可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群,而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成,主要有如下两个目的:
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》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》、《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入HBase》、《如何使用StreamSets实时采集Kafka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Fay
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。
搭建好Hadoop和Hive的运行环境之后,首先考虑到的,就是如何将数据写入到HIVE中。这篇文章将简单、快速地介绍如何通过命令行的方式,使用insert...values、load、insert...select 语句将数据写入到hive表重。并讲解了在写入数据时遇到的问题:多个小文件,以及相应的解决方案。
1.文档编写目的 SQL Stream Builder(SSB)是Cloudera提供的基于Flink-SQL的实时流计算Web开发平台,它提供了一个交互式的Flink SQL编辑器,让用户可以方便的使用SQL访问一个source比如Kafka中的数据写入到一个sink比如Hive中,具体可以参考Fayson的上一篇文章《0877-1.6.2-SQL Stream Builder(SSB)概述》。本文主要介绍如何在CDP中安装SSB,SSB与Apache Flink同属于Cloudera Streaming
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性,但由于它是离线的,延时很大。在一些对延时要求比较高的场景,需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓,将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓的架构会带来超过两倍的资源消耗,甚至导致重复开发。
装载数据 前面我们一起学习了创建表,那么下一步我们应该学会怎么把数据装载到表中,然后才能去查询吧! *Hive的四种常见的数据导入方式 (1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表; (2)、从HDFS上导入数据到Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中; (4)、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。 一、从本地文件系统中导入数据到Hive表 --Hive没有行级别的数据插入、数据更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作。 或者通过其他方式将数据写入到正确的目录下 先在Hive里面创建好表,如下: 1. hive> create table employees 2. > (id int, name string, 3. > tel string) 4. > ROW FORMAT DELIMITED 5. > FIELDS TERMINATED BY '\t' 6. > STORED AS TEXTFILE; 7. OK 8. Time taken: 2.832 seconds 本地文件系统里面有个/home/data/employees/employees.txt文件,内容如下: 1. [data@cdh54 ~]$ cat employees.txt 2. 1 zs 13666666666 3. 2 ls 13888888888 4. 3 ww 13777777777 employees.txt文件中的数据列之间是使用\t分割的,可以通过下面的语句将这个文件里面的数据导入到employees表里面,操作如下: 1. hive> load data local inpath ' /home/data/employees.txt' OVERWRITE table employees; 2. OK 3. Time taken: 3.567 seconds 解析:1.如果目标表是非分区表,那么语句中应该省略 PARTITION 子句 2.通常情况下指定的路径应该是一个目录,而不是单个独立的文件。Hive 会将所有文件都拷贝到这个目录中。 3. 如果使用了 LOCAL 这个关键字,那么这个路径应该为本地文件系统路径,数据将会被拷贝到目标位置 如果省略掉 LOCAL 关键字,那么这个路径应该是分布式文件系统中得路径 4.如果指定了 OVERWRITE 关键字,那么目标文件夹中之前存在的数据将会被先删除 如果没有这个关键字,仅仅会把新增的文件增加到目标文件夹中不会删除之前的数据 如果目标文件夹中已经存在和装载的文件同名的文件,那么旧的同名文件将会被覆盖重写 5.如果目标表是分区表那么需要使用 PARTITION 子句,而且我们还必须为每个分区的键指定一个值 6.对于 INPATH 这个路径有一个限制,那就是这个路径下不可以包含任何文件夹 二、HDFS上导入数据到Hive表 从本地文件系统中将数据导入到Hive表的过程中,其实是先将数据临时复制到HDFS的一个目录下(典型的情况是复制到上传用户的HDFS home目录下,比如/home/employees/),然后再将数据从那个临时目录下移动(注意,这里说的是移动,不是复制!)到对应的Hive表的数据目录里面。既然如此,那么Hive肯定支持将数据直接从HDFS上的一个目录移动到相应Hive表的数据目录下,假设有下面这个文件/home/employees/add.txt,具体的操作如下: 1. [data@cdh54 /home/employees/hadoop-2.2.0]$ bin/hadoop fs -cat /home/employees/add.txt 2. 5 yy1 131222222222 3. 6 yy2 134444444444 4. 7 yy3 132111111111 5. 8 yy4 135555555555 上面是需要插入数据的内容,这个文件是存放在HDFS上/home/employees目录(和一中提到的不同,一中提到的文件是存放在本地文件系统上)里面,
Hive的几种常见的数据导入方式 这里介绍四种: (1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表; (2)、从HDFS上导入数据到Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中; (4)、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。 一、从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) > RO
Hive的几种常见的数据导入方式 这里介绍四种: (1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表; (2)、从HDFS上导入数据到Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中; (4)、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。
使用追加的方式将test_user表中id大于3并且小于5的数据插入到my_table表中,执行结果如下:
Iceberg就是一种表格式,支持使用Hive对Iceberg进行读写操作,但是对Hive的版本有要求,如下:
15分钟掌握Hive基本操作 (1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表; (2)、从HDFS上导入数据到Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中; (4)、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。 一、从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: 1 hive> create table tanggao 2 > (id int, name string, 3 > age int, tel string
在创建数据表的过程中,Hive表创建完成后,需要将一些数据导入到Hive表中,或是将Hive表中的数据导出。
在创建数据表的过程中,Hive表创建完成后,需要将一些数据导入到Hive表中,或是将Hive表中的数据导出。 一、将数据导入Hive表 Hive表的数据导入主要有三种方式: 从本地文件系统中导入数据到Hive表中 从HDFS上导入数据到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 在创建Hive表时通过从别的表中查询并插入的方式将数据导入到Hive表中 1、从本地文件系统中导入数据到Hive表中 格式: LOAD DATA LOCAL INPATH "path" [OVERWRITE
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partitioned by (uyear string,umonth string);
我们之前的文章《蚂蚁绊倒大象...》介绍过,海量小文件是大数据领域中公认的难题,对时间和性能都可能造成毁灭性打击。本文将继续针对小文件,讲解小文件产生的原因和一些解决办法,希望对大家能有所启发。
之前学习 HBase 就有疑惑,HBase 虽然可以存储数亿或数十亿行数据,但是对于数据分析来说,不太友好,只提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力,没法进行大量的条件查询。
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AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说,可以用一句话概括其实质:Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境,只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业,无需维护集群。
前面讲了Hive DDL操作,基本上与SQL的基本操作类似,有相关的基础的话,理解掌握起来是非常快的。而DML部分,主要是涉及到增删改,也可以对比着来理解掌握。今天的大数据开发学习分享,就主要来讲讲Hive DML操作基础。
查询来的数据没发现有什么异常;照理说逐字段查出来没问题,再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
(1)load data:表示加载数据 (2)local:表示从本地加载数据到 hive 表;否则从 HDFS 加载数据到 hive 表 (3)inpath:表示加载数据的路径 (4)overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 (5)into table:表示加载到哪张表 (6)student:表示具体的表 (7)partition:表示上传到指定分区
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一部分,它提供了一种方便的方式来处理和分析大规模数据。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,并使用类似于SQL的查询语言HQL(Hive Query Language)进行数据操作。在本篇文章中,我们将深入探讨Hive的命令操作以及相应的过程。
Fayson在之前的文章详细介绍了CDH5.13的新功能,参考《CDH5.13和CM5.13的新功能》。CDH5.13中默认打包了Kudu,我们在安装Kudu的时候再也不用单独下载Kudu的Parcel包,与其他组件一样直接增加服务即可。另外这个版本Kudu1.5支持Sentry的database,table以及column的SELECT/INSERT授权,旧的版本只能支持数据库或表的全部授权,不能区分SELECT和INSERT,且不支持列授权。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》和《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》,通过StreamSets实现数据采集,在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据(简称CDC)将变化数据实时的
在Hive中创建了一个分桶事务表TEST_TRANSACTIONAL,表结构如下:
本文介绍了HIVE数据库的常见数据导入和导出方式,包括从本地文件系统导入、从HDFS导入、从HIVE到HIVE的导入、从表中查询记录导入以及从HDFS上导入到表中查询记录。还介绍了HIVE的动态分区导入方式,以及从表中删除记录和更新记录。
使用Apache Hive,您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
对于一列或多列中出现倾斜值的表,可以创建倾斜表(Skewed Tables)来提升性能。比如,表中的key字段所包含的数据中,有50%为字符串”1“,那么这种就属于明显的倾斜现象;于是在对key字段进行处理时,倾斜数据会消耗较多的时间。
hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生,所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式
当我们清理了一些数据之后,数据的某些字段在数据中是没有的但是需要保留这个字段,那么我们将数据插入中转表中时,就需要给这个字段赋予默认值,来让语句正确执行。
交互方式-用户接口:CLI(linux命令行)、WUI(hive web页面)、Client(连接远程服务HiveServer2,eg:JDBC、ODBC)
上一篇文章介绍了3道常见的SQL笔试题,反响还算是不错。于是乎,接下来的几天,菌哥将每天为大家分享一些关于大数据面试的杀招,祝小伙伴们都能早日找到合适的工作~
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