通过Hive,可以使用以下步骤来获取最近的记录:
这样,你将获得按时间戳字段排序的最近的10条记录。
对于Hive的相关产品和产品介绍链接地址,腾讯云提供了一系列云计算服务,包括云数据库TDSQL、云服务器CVM、云存储COS等。你可以在腾讯云官网上找到详细的产品介绍和文档。
请注意,根据要求,我不能直接提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商。
Hive 元数据是 Hive 管理数据的根本所在,其他系统接入 Hive 也是通过元数据服务的。本篇文章主要介绍 Hive 元数据表的基本信息,元数据服务放在下篇文章讲。这里我所说的元数据特指 Hive 元数据库的表。
大家好,我是梦想家 Alex 。在上一篇文章 简单介绍 HDFS,MapReduce,Yarn 的 架构思想和原理,收获和反响还不错,那本篇内容,我们继续,本篇文章,我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。
对于基于成本优化器CBO,除了收集统计信息如内存Momery大小、选择性Selectivity、基数Cardinal、还有是否排序Collation、是否是分布式Distribution及并行度Parallelism等物理属性作为成本估算的考虑因素外(在Calcite中,等价集合中的元素RelNode,再根据不同的物理属性细分RelSubSet,这样便于成本估算,选在出bestCost成本的RelNode),成本模型CostModel也是优化器计算一个关系表达式RelNode成本高低的重要依据。
来源:https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/91470261
order by:order by 是要对输出的结果进⾏全局排序,这就意味着只有⼀个reducer才能实现(多个reducer⽆法保证全局有序)但是当数据量过⼤的时候,效率就很低。如果在严格模式下(hive.mapred.mode=strict),则必须配合limit使⽤
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前,先简要介绍数据清洗的概念,并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive,所以之后对Hive做一个概括的介绍,包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
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
最近在了解 Presto 和 Trino 对于 Deltalake Connector 的相关实现原理,这里了解完刚好用一篇文章总结下,一是可以帮助自己未来的回顾,二是也希望能够帮助大家,下面都是个人理解,若理解有误,欢迎指出,共勉。
在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中,讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别,这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet(等价关系表达式集合,其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式)选出综合成本最低的关系表达式,使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入,除了选择性Selectivity、基数Cardinality,排序信息Collation(排序字段,排序方向等)、是否分布式等物理属性收集之外,还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。
从概念上讲,Hudi物理存储一次数据到DFS上,同时在其上提供三个逻辑视图,如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后,它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包, 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符,并行执行和串性执行相比,在成本优化器CBO看来,并行执行的成本更低。
下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务:“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。此业务数据质量管理重点放在 ODS层,EDS层(DWD层、DWS层)、DM层几个方面,每层数据校验的内容不一样,我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策
CDH集群中有数据管理的组件Cloudera Navigator,本文档主要介绍这个组件的其中一个功能:审计,Cloudera Navigator审计可以从选定的集群服务收集一些事件,用户可以在控制台查看这些审计的日志,可以使用可配置的过滤器进行搜索,快速得到相关的信息,并且可以将这些信息导出为CSV或JSON文件。下面会对审计功能的使用进行一些测试。
大数据平台的采集功能是从外部数据源采集数据存储到hive,采集方式分为全量采集、增量采集,增量采集适用于数据规模较大情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,平台只能感知数据新增、更新,无法感知到数据删除,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部数据源mysql为例进行binlog采集方案介绍。
版权声明:本文为CSDN博主「北京小辉」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/silentwolfyh/article/details/103864901 ———————————————————————————————————
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
本篇文章主要介绍如何在CDH 5.16.2集群中获取所有Hive表的分区数、小文件数量、表大小。
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据;它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简;用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据;HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容;这样一来,即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
hdfs文件有数据,Hive中select * 没有数据,而select count(*)有数据
ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。
在本节中,我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具从外部数据源甚至其他Hudi表中获取新的更改,以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。 然后可以使用各种查询引擎查询这些表。
如果其中有一张表为小表,直接使用map端join的方式(map端加载小表)进行聚合。
在集群中进行Hive-On-Spark查询失败,并在HiveServer2日志中显示如下错误:
以上案例需要用到的处理器有:“CaptureChangeMySQL”、“RouteOnAttribute”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHiveQL”。
根据目前大数据这一块的发展,已经不局限于离线的分析,挖掘数据潜在的价值,数据的时效性最近几年变得刚需,实时处理的框架有storm,spark-streaming,flink等。想要做到实时数据这个方案可行,需要考虑以下几点:1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制,刚好这几点,flink都完美的实现了,并且支持flink sql高级API,减少了开发成本,可用实现快速迭代,易维护等优点。
本次迁移数据100G,15亿条,数据流转方向从集群A经过跳转机到集群B,通过HDFS拉取和重新建表导入的方式完成数据库迁移。
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,并提供类SQL查询功能。
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table?4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table?5、hive 有哪些复合数据类型?6、hive 分区有什么好处?7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表?11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么?13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN,选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年,北航,每个班级,每科的分数,及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having:今年,清华 1 年级,总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性?2、kafka 数据丢失问题,及如何保证?3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用?6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
通常,你会从源获取部分更新/插入,然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源(如Kafka或tailf DFS)中提取数据,那么DeltaStreamer将会非常有用,其提供了一种简单的自我管理解决方案,可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码,使用Spark数据源API从自定义源获取数据,并使用Hudi数据源写入Hudi。
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。
Berserker是B站一站式数据开发及治理平台,基于常用大数据生态组件构建,满足公司内数据查询、数据分析、日常报表、数据集成、数据开发、实时计算和数据治理等各种业务场景。在B站,我们一般将Berserker简写为BSK。
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理。
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。 在前面的博文里,我已经介绍了 Hive和HBase分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HD
最近看了好多粉丝的面试题,于是总结出关于HBase相关的面试题,今天分享给大家,认真阅读,记得收藏。
华智,携程高级研发经理,现负责数据仓库技术架构、性能优化、数仓规范制定、数据模型设计以及数据应用开发。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
今天总结下,Hive metastore的结构设计。什么是metadata呢,对于它的描述,可以理解为数据的数据,主要是描述数据的属性的信息。它是用来支持如存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录。为了达到编制目录的目的,必须在描述并收藏数据的内容或特色,进而达成协助数据检索的目的。
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。
Presto:2012年秋季Facebook内部开始研发,2013年正式对外开源。Presto是Facebook用于补充和替代Hive的产品,主要用于实时场景的交互式数据分析。相比于Hive的SQL on Hadoop,Presto不与Hadoop(MapReduce计算/HDFS存储)的框架模型绑定,其设计目标是SQL on Everything。
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》,这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
在上一篇博客《一招教你用Kettle整合大数据和Hive,HBase的环境!》中,已经为大家介绍了Kettle高阶操作中所需要涉及到与Hadoop,Hive,HBase等组件的环境配置过程。本篇,就让我们正式步入到Kettle的常用操作中。
在日常使用中,我们可以发现在hive元数据库中的TBL_COL_PRIVS,TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大,部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题,如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢,从而影响整个Hive的性能,本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化,来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。
作者:唐辉 1.文档编写目的 在日常使用中,我们可以发现在hive元数据库中的TBL_COL_PRIVS,TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大,部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题,如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢,从而影响整个Hive的性能,本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化,来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。 测试环境 1.CDP7.1.6 、启用Kerberos 2.元数据版本 MariaDB-5.5.60 2.问题
大数据迅速发展,但是Hadoop的基础地位一直没有改变。理解并掌握Hadoop相关知识对于之后的相关组件学习有着地基的作用。本文整理了Hadoop基础理论知识与常用组件介绍,虽然有一些组件已经不太常用。但是理解第一批组件的相关知识对于以后的学习很有帮助,未来的很多组件也借鉴了之前的设计理念。
kafka-connect-hive sink插件实现了以ORC和Parquet两种方式向Hive表中写入数据。Connector定期从Kafka轮询数据并将其写入HDFS,来自每个Kafka主题的数据由提供的分区字段进行分区并划分为块,每个数据块都表示为一个HDFS文件,文件名由topic名称+分区编号+offset构成。如果配置中没有指定分区,则使用默认分区方式,每个数据块的大小由已写入HDFS的文件长度、写入HDFS的时间和未写入HDFS的记录数决定。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云