而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划：查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。...Row 是一个类型，跟Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息我都用 Row 来表示。DataSet 是强类型的。比如可以有 Dataset[Car]，Dataset[Person]。...，支持代码自动优化 DataFrame与DataSet的区别 DataFrame： DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值， 每一列的值没法直接访问。...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame：一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset：需要提前定义字段名和类型。 2.
今天我们来学习一个简单的功能，就是一行转多行，本文将介绍如何通过Excel实现，下一篇将介绍Hive中的实现方法。 1、数据 先来看看我们的数据，主要有2列，分别是班级和姓名。 ?...本文主要想实现的功能即将上图左侧的数据格式转换为右侧的数据格式。即实现一行转多行的功能。 先看第一个需求，想必熟悉Excel的同学也清楚如何将字符串按照指定的分隔符进行拆分： ?...但使用分列只能实现如下的结果： ? 显然这是不能满足我们的要求的。...今天我们就来介绍Excel2016新增的功能power query（mac上好像还没有，本文使用的是windows版本的Excel2016）。...想必大家对于数据透视表都比较熟悉了，那么逆透视就是透视的逆过程，如下图，从右边到左边可以称作透视过程，而从左边到右边则是逆透视的过程： ?
STG层 原始数据层：存储原始数据，数据结构与采集数据一致 存储周期：保存全部数据 表命名规范：stg_主题_表内容_分表规则 ODS层 数据操作层：对STG层数据进行初步处理，如去除脏数据，去除无用字段...Hive将HQL转换为MapReduce的流程 了解了Hive中的SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的，整个转换过程分为六个阶段： Antr定义SQL的语法规则...：在执行计划生成的过程中动态优化的方式 ---- Hive基本使用（中）内部表/外部表/分区表/分桶表 内部表： 和传统数据库的Table概念类似，对应HDFS上存储目录，删除表时，删除元数据和表数据...在执行过程中Hive将SQL转换为MapReduce程序，在执行过程当中在执行我们的UDF函数。...行式存储和列式存储 行式存储和列式存储的对比图： ? 与行式存储将每一行的数据连续存储不同，列式存储将每一列的数据连续存储。
欢迎您关注《大数据成神之路》 一、Hive的几种数据模型 内部表 (Table 将数据保存到Hive 自己的数据仓库目录中：/usr/hive/warehouse) 外部表 (External Table.../tmpOnline' overwrite into table aiops.tmpOnline PARTITION (dt='99991231'); # 动态分区表的使用(动态分区和静态分区表的创建时没有区别的...) # 注意:hive默认没有开启动态分区，需要进行参数修改 # 使用动态分区的记录中，必须在指定位置包含动态分区的字段才能被动态分区表识别 hive>set hive.exec.dynamic.partition.mode...) array转字符串 # 借用split函数将array结构内容转换为以","分割的字符串 select split(array,',') from tablename...hive使用explode()函数进行行转列 语法:lateral view explode(col3) col3 as name explode(ARRAY): 列表中的每个元素生成一行 explode
从Hive建表语句到MySQL的转换起因在数据处理和数据仓库建设中，常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而，有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库，比如MySQL。...本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句，方便数据迁移和数据同步。...VARCHAR(255), emp_dept VARCHAR(255), emp_salary DOUBLE);示例代码接下来，我们将通过Python代码示例演示如何将Hive表中的数据导出并导入到...当涉及将Hive表转换为其他存储或数据仓库系统时，需要考虑到表结构、数据类型、存储格式等方面的转换。...下面我将详细介绍如何进行Hive表转换的关键步骤：步骤一：了解Hive表结构在进行Hive表转换之前，首先要了解Hive表的结构，包括列名、数据类型、分区等信息。
的关系 以下答案仅供参考： 面试题 01、Hbase与Hive的区别是什么？...•Hive是通过构建元数据，映射HDFS文件构建成表，本质还是HDFS，实现离线大数据仓库 •Hbase是通过构建上层分布式内存，底层HDFS，实现大数据实时存储的NoSQL数据库 面试题02、Hbase...•Hbase按列存储的设计是指Hbase中的最小操作单元是列，可以实现对每一行的每一列进行读写 •每一行的列都是动态的，每一行可以拥有不同的列 面试题 03、请简述Namespace、Rowkey、ColumnFamily...及多版本的功能及含义 •Namespace：命名空间，类似于数据库的设计，用于区分不同的业务表 •Rowkey：行健，类似于主键的设计，唯一标识一条数据并且作为Hbase中的唯一索引 •ColumnFamily...05、请简述Table表与RegionServer的关系 •Table是Hbase中的表对象，一张表可以划分为多个Region分区 •RegionServer是Hbase中实现数据存储的节点，负责存储每个
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...，唯一区别就是每一行数据类型不同。...DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型都是Row，不解析每一行究竟有那些字段，每个字段又是什么类型无从得知，只能通上面提到的getAs方法或者共性的第七条的模式匹配来拿出特定的字段...，而DataSet中每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class 之后可以自由获得每一行信息。...工作中要跟外部Hive关联的。
在上节的例子中，DataStream 中的数据类型，与表的 Schema 之间的对应关系，是按照样例类中的字段名来对应的（name-based mapping），所以还可以用as做重命名。...这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。 将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。...的时间戳 url: VARCHAR // 用户访问的URL } 下图显示了如何将访问URL事件流，或者叫点击事件流（左侧）转换为表（右侧）。...这个流中发出的数据，就是动态表中新增的每一行。 撤回（Retract）流 Retract流是包含两类消息的流，添加（Add）消息和撤回（Retract）消息。...动态表通过将INSERT 编码为add消息、DELETE 编码为retract消息、UPDATE编码为被更改行（前一行）的retract消息和更新后行（新行）的add消息，转换为retract流。
表结构、表命名规则、地址转换这些运行时前置校验逻辑，以及运行结果的持久化，放在元数据系统（参考《有赞数据仓库元数据系统实践》），而运行状态的监控放在调度系统。...若是外部表，就需要从元数据系统获取相应的路径 Hive 的表结构获取，需要依赖元数据系统。...Hive 表重建时，需要做 MySQL 字段转换为 Hive 类型，比如 MySQL 的 varchar 转为 Hive 的 string。...而 Hive 的 string 是万能类型，如果不知道怎么转，用 string 是比较保险的。...4.2.1 MySQL -> Hive 分区表 Hive 分区表不能随意变更表结构，变更可能会导致旧分区数据读取异常。所以写Hive 分区表时，以 Hive 表结构为准，表结构不一致则直接报错。
DataSet： DataSet 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row]，即每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而 DataSet 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息。...RDD 转换为 DataSet，转换的过程中需要让 DataSet 获取 RDD 中的 Schema 信息。...此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE) 语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse
，会告诉mysql服务器流式处理返回结果，一行一行的返回数据。...// 将数据流转换成动态表，动态表只有一个字段，重命名为 myLong Table table = tableEnv.fromDataStream(stream, $(“myLong”)); 2....POJO 中的字段同样可以被重新排序、提却和重命名，这在之前的例子中已经有过体现。...Row 类型 Flink 中还定义了一个在关系型表中更加通用的数据类型——行（Row），它是 Table 中数据的基本组织形式。...Flink 中被称为表的”模式结构”（Schema）。
ARRAY 和 MAP 与 Java 中的Array 和 Map 类似，而 STRUCT 与 C 语言中的 Struct 类似，它封装了一个命名字段集合，复杂数据类型允许任意层次的嵌套。...案例实操 1） 假设某表有如下一行，我们用 JSON 格式来表示其数据结构。...guan", "city": "beijing" } } 2）基于上述数据结构，我们在 Hive 里创建对应的表，并导入数据。...的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于 Java 的类型转换，例如某表达式使用 INT 类型，TINYINT 会自动转换为 INT 类型，但是 Hive 不会进行反向转化，例如，某表达式使用 TINYINT...（3）TINYINT、SMALLINT、INT 都可以转换为 FLOAT。 （4）BOOLEAN 类型不可以转换为任何其它的类型。
DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...具有类型安全检查 DataFrame是DataSet的特例，type DataFrame = DataSet[Row] ，Row是一个类型，跟Car、User这些的类型一样，所有的表结构信息都用Row来表示...能够自动将包含有样例类的RDD转换成DataSet，样例类定义了table的结构，样例类属性通过反射变成了表的列名。...样例类可以包含诸如Seq或者Array等复杂的结构。...企业开发中，通常采用外部Hive。 4.1 内嵌Hive应用 内嵌Hive，元数据存储在Derby数据库。
相关目录下，注意不是拷贝过去，因为hive认为hdfs文件已经有3副本了，没必要再次拷贝了 3.如果表是分区表，load 时不指定分区会报错 4.如果加载相同文件名的文件，会被自动重命名 对分区表的操作...java正则表达式B的部分替换为C。...函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分 lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合，lateral...一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...ntile可以看成是：把有序的数据集合平均分配到指定的数量（num）个桶中, 将桶号分配给每一行。如果不能平均分配，则优先分配较小编号的桶，并且各个桶中能放的行数最多相差1。
Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。...通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是...更为细致的区别如下： Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。...这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。...HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。
和color提取出来，相当于将每一行数据读取出来放入到Put对象中。...(3) 基于HDFS、MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。...HBase (1) 数据库 是一种面向列存储的非关系型数据库。 (2) 用于存储结构化和非结构化的数据 适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作。...和HBase查看，都生成了对应的表 (2) 在Hive中创建临时中间表，用于load文件中的数据 提示：不能将数据直接load进Hive所关联HBase的那张表中 CREATE TABLE emp(...命令将中间表中的数据导入到Hive关联HBase的那张表中 hive> insert into table hive_hbase_emp_table select * from emp; (5) 查看Hive
通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是...hive的元数据，如Spark SQL、Impala等； 基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据； 二、关系 在大数据架构中，Hive和HBase...更为细致的区别如下： Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。...这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。...HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。
对于原始矩阵的每一列，都创建一个新的数组，其中包含转置后矩阵的对应行。内部的map方法遍历原始矩阵的每一行，row[i]选取当前列（即当前外部map迭代器的索引i对应的元素）的所有元素。...8、如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？ 在JavaScript开发中，对字符串的处理是日常任务中不可或缺的一部分。...特别是在处理来自不同数据源的变量名时，我们经常需要将各种命名风格统一转换成JavaScript中常用的驼峰命名法。...那么，如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？例如，字符串“secret_key_one”会被转换为“secretKeyOne”。.../g来查找字符串中的所有连字符或下划线，以及紧随其后的任意字符。在replace方法中使用的回调函数将这些匹配到的字符转换为大写，而连字符或下划线本身则被移除，从而实现了转换为驼峰命名的效果。
Hbase是分布式NoSQL数据库，可以实现高性能的大数据存储 MySQL是RDBMS关系型数据库，只能实现小数据量的结构化数据存储 问题06：Hbase与Hive的区别是什么？...Hbase按列存储的设计是指Hbase中的最小操作单元是列，可以实现对每一行的每一列进行读写 每一行的列都是动态的，每一行可以拥有不同的列 问题08：请简述Namespace、Rowkey、ColumnFamily...及多版本的功能及含义 Namespace：命名空间，类似于数据库的设计，用于区分不同的业务表 Rowkey：行健，类似于主键的设计，唯一标识一条数据并且作为Hbase中的唯一索引 ColumnFamily...Region分区中 问题12：Region的内部存储结构是什么？...创建覆盖索引，会自动构建一张索引表 索引表结构 Rowkey：索引字段+原表的rowkey 列：将include中的列放入索引表 特点 如果查询字段或者查询条件不是索引字段，就不会走索引
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