Sqoop并不在这篇文章的范围内,拿出来说的原因是,公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中,其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储, 然后在将文件导入到Hive中,最终删掉临时存储的文件。
sqoop导出数据的时候遇到问题,ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed
一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive。:)
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息(也就是MetaStore);动态的任务、表依赖映射关系;数据仓库的模型定义、数据生命周期;以及ETL任务调度信息、输入输出等。
推荐系统主要解决的是信息过载问题,目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品,从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上,不仅面临着用户的不断增长,物品的不断变化,而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求(Netflix 的请求时间在 250 ms 以内,今日头条的请求时间在 200ms 以内),所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品,再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
由于本业务涉及到MySQL业务数据和用户日志数据,两类数据是分别采集存储在不同的Kafka Topic中的,所以这里写入ODS层代码由两个代码组成。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了,现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上,因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过
爱奇艺发展的大体时间线,2015 年前以离线分析为主,技术上是经典的 Hive + MySQL 方案,但缺点是报表查询比较慢,而且数据时效性差;2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别,分为两大类:Kylin 针对固定报表,在维度比较有限的情况下,通过一个预处理,TB 级别数据延时能在秒级,而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景,可以查询任意明细数据;2018 年以后从离线往实时去发力,其中 Kudu 支持实时插入和更新,Druid 支持事件流场景。
Hadoop正成为企业用于大数据分析的最热门选择,但想将你的数据移植过去并不容易。Apache Sqoop正在加紧帮助客户将重要数据从数据库移到Hadoop。随着Hadoop和关系型数据库之间的数据移动渐渐变成一个标准的流程,云管理员们能够利用Sqoop的并行批量数据加载能力来简化这一流程,降低编写自定义数据加载脚本的需求。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
由于最近项目需要和大数据对接,需要了解一下数仓的基本知识,所以记录一下hive的基础原理和使用
为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表,以日期作为分区的指标,建表语句如下:(这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置,我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置)
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
标题写的我自己日后都可能忘记,这里简单叙述一下。当前我们有个 这样的需求,就是客户调用接口中含有多个子接口,每个子接口都需要单独请求一次下游微服务,问题在这里出现了,我们需要将客户的一定请求才分成多个子请求,分别访问成功后再合并成一条记录存入数据库中。
用户从 Lambda 架构入手,将数据管道拆分为批处理链路和流处理链路。对于实时数据流,他们应用 Flink CDC ;对于批量导入,他们结合了 Sqoop、Python 和 DataX 来构建自己的数据集成工具,名为 Hisen。
Mysql中ResultSet默认会将一次查询的结果存入内存中。如果数据量比较大,就会占用大量的内存。如果内存不够,就会报错。
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,后来开源给了Apache软件基金会。
互联网技术高速发展的背景下,数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展,无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下,迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例,经过了几次架构升级。其中,首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是Lambda架构,然后就是升级版的 Kappa 架构。
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large data sets stored in Hadoop files. Hive defines a simple SQL-like query language, called QL, that enables users familiar with SQL to query the data. At the same time, this language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.
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。
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据,如web服务器产生的日志,通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
在使用传统的RDBMS数据库(关系数据库),例如MySql时,对于一些大表,我们通常会进行分表操作,以提升查询效率。在Hive中也提供了类似的概念和操作,本文将对其进行讲述。
以前写过一篇文档讨论MPP DB的发展,《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗?》,当时主要是想讨论下Greenplum数据库是否合适做数据存储,以及实时查询。文章我主要提的MPP DB短板是扩展性和对并发的支持,从目前Pivotal公司主推的HAWK,已经可以清楚的看到,业界主流的思路是SQL onhadoop,用传统引擎的高性能加上hadoop 存储的鲁棒性,来构建大数据实时分析。 一、为什么SQL on hadoop会流行? SQL其实也是一种DSL,将复杂的数据操作抽象成几个关键字(i
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
ODS层在湖仓一体架构中主要是存储原始数据,这里主要是读取Kafka “KAFKA-DB-BUSSINESS-DATA”topic中的数据实现如下两个方面功能:
作者:代来,腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下,数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展,无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下,迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例,经过了几次架构升级。其中,首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是 Lambda 架构,然后就是升级版的 Kappa 架构。 对于传统的 Lambda 架构,流与批是两条割裂的链路,维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分:数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具(例如Sqoop)将数据抽取到HDFS中,这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理,也可以直接将数据抽取到Hive数仓中,一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中,然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析,如果涉及到的分析业务非常复杂,可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析,这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等,供后续查询使用。一般在数仓构建中,如果指标存入Hive中,我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据,如果有大量结果数据后期不需要聚合查询,也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。
该文摘要总结:通过分析Flume的日志,发现Flume在MySQL异常关闭的情况下不断提交事务,导致进入无限循环的抛出异常状态。通过查询MySQL的超时配置和HiveServer的日志,发现flume与MySQL之间的断开并非长期无交互,且人为关闭MySQL服务导致连接中断。权宜之计可以在sink的代码中提交事务出异常时,修改下sink的状态为BACK.OFF,防止不断打印日志造成机器磁盘满影响其他服务。
DWD层数据主要存储干净的明细数据,这里针对ODS层“KAFKA-ODS-TOPIC”数据编写代码进行清洗写入对应的Kafka topic和Iceberg-DWD层中。代码功能中有以下几点重要方面:
最近刚完成了一份关于大数据的毕设项目,其中使用到的框架就包括Springboot。因为做的是一个离线的数据分析,所以在组件的选用上面也是选择了Hive(如果是做实时的可能就要用到Spark或者HBase了…)。本篇博客,为大家带来的就是关于如何在Springboot项目中配置Hive做一个说明。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/138352.html原文链接:https://javaforall.cn
在画像系统搭建的过程中,数据存储的技术选型是非常重要的一项内容,不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
来源:https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/91470261
Hive表中存储的Timestamp类型的字段显示日期与Impala中查询出来的日期不一致。
WITH AS短语,也叫做子查询部分(subquery factoring),可以定义一个SQL片断,该SQL片断可以被后面的SQL语句引用,从而使SQL语句的可读性更高。
视图是从一个表或者多个表导出来的表,它是一种虚拟存在的表,并且表的结构和数据都依赖于基本表。通过视图不仅可以看到存放在基本表中的数据,并且还可以像操作基本表一样,对视图中的数据进行查询、修改和删除。
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表,并
MySQL提供了5种数据类型:整数类型、浮点数类型、定点数类型、日期和时间类型、字符串类型和二进制类型。
上篇已经大概讲述大数据组件版本和集群矩阵配置说明,有不清楚的同学,可以阅读上一篇
Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计(分析框架)。 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表,并提供类SQL查询功能。 本质是:将HQL转化成MapReduce程序。
上次介绍了HDFS,本来想进入Mapreduce,但感觉Mapreduce基本废弃,于是直接进入了Hive中来。
(3)修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
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。
hive 的下载地址为: https://archive.apache.org/dist/hive/
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
在做数据导出之前,我们看一下已经完成的操作:数据分析阶段将指标统计完成,也将统计完成的指标放到Hive数据表中,并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
元数据服务(metastore)作用是:客户端连接metastore服务,metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务,就可以有多个客户端同时连接,而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码,只需要连接metastore 服务即可。
滴滴集团作为生活服务领域的头部企业,正在全面测试和上线StarRocks,其中橙心优选经过一年多的数据体系建设,我们逐渐将一部分需要实时交互查询、即席查询的多维数据分析需求由ClickHouse迁移到了StarRocks中,StarRocks在稳定性、实时性方面也给了我们良好的体验,接下来以StarRocks实现的漏斗分析为例介绍StarRocks在橙心优选运营数据分析应用中的实践。
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