使用Apache Hive,您可以查询包括Hadoop数据在内的分布式数据存储。
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。
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。
我们在写HQL有没有遇到过数据量特别大的时候比如,使用HQL 处理起来非常复杂,非常慢,这时候我们可以使用Hive给加个索引来提高我们的速度。多了就不说了,我们直接开始。
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构
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.
视图和索引的区别(简单地来谈谈) 视图是指计算机数据库中的视图,是一个虚拟表,即不是实实在在的,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。 一般情况,是多表关联查询的时候,才用视图。 对一个表来说,视图是横向的,一般创建视图查询语句都要加条件的 。 索引是作用列上面的 。 索引是为了提高查询速度的,视图是在查询sql的基础上的。 比如一个表很多字段,你查询的时候,
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。
删除数据库的模型行为是 RESTRICT,如果数据库不为空,需要添加 CASCADE 进行级联删除。
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径,同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件,而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
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:
Hive是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作,了解SQL的人,学起来毫不费力。
LOCATION 是指定外部表的存储路径,MANAGEDLOCATION 是指定管理表的存储路径(hive 4.0.0 才支持),官方建议默认就行,让所有的表都在一个根目录下。
Hive是Hadoop的一个模块。它是一个用于开发SQL类型脚本执行MapReduce操作的平台。
近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据,利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致,都是一组数据的逻辑表示,本质上就是一条 SELECT 语句的结果集。视图是纯粹的逻辑对象,没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外),当查询引用视图时,Hive 可以将视图的定义与查询结合起来,例如将查询中的过滤器推送到视图中。
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
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 ---- 在前面的文章中,我们介绍了《由Impala-3316导致的并发查询缓慢问题》,如果Parquet表是由Hive/Spark产生的,包含TIMESTAMP字段类型,并且Impala高级配置包含 --convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps
键值对RDD 创建 从数据中进行加载生成键值对RDD lines = sc.textFile("word.txt") pairRDD = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ # 将数据先进行分割split,再拍平flat,形成单个的元素 .map(lambda word:(word, 1)) # 单个元素和1组成元组的形式,键值对RDD pairRDD.foreach(print) ("hadoop", 1) ("sp
一、Oracle事务 ·事务的含义:事务是业务上的一个逻辑单元,为了保证数据的所有操作要么全部完成,要么全部失败。 1、事务的开始是从一条SQL语句开始,结束于下面的几种情况: 1)显示提交:输入commit指令,事务完成提交 2)显示回滚:输入rollback指令,未提交的事务丢掉,回滚到事务开始时的状态。 3)DDL语句:即create、drop等语句,这些语句会使事务自动隐式提交 4)结束程序:输入exit退出数据库,则自动提交事务;或者意外终止、出现程序崩溃,则事务自动回滚。 2、事务的特点-ACID特性 1)原则性:要么同时成功,要么同时失败的原则 2)一致性:如,a转账给b,最总结果a+b的金钱总数是不变的 3)隔离性:当出现多个事务出现,它们之间是互相隔离、互不影响的 4)持久性:事务一旦提交,则数据永久修改。 3、关于事务的三个命令 commit :立即提交事务 rollback :回滚事务 set autocommit on/off :设置/关闭自动提交 二、索引 ·索引是Oracle的一个对象,是与表关联的可选结构,用于加快查询速度,提高检索性能。 1、特点 1)适当使用索引可以提高查询速度、建立索引的数量无限制 2)可以对表的一列或者多列建立索引 3)索引是需要磁盘空间,可以指定表空间存储索引。 4)是否使用索引有Oracle决定 2、索引的分类 B树索引:从顶部为根,逐渐向下一级展开 唯一索引:定义索引的列没有任何重复 非唯一索引:与唯一索引相反 反向键索引:对与数字列作用较大,会将1234生成4321进行查询的索引 位图索引:应用于数据仓库和决策支持系统中。优点是相对于b树索引,可以减少响应时间;相对于其他索引,其空间占用少。 函数索引:使用函数涉及正在创建索引的列的索引 3、创建索引 操作时我们可以使用Oracle的scott用户进行测试,首先解锁,在改一个密码,登陆进去就可以操作了
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR(数据建模和建仓场景,支持hive、spark、presto等引擎)和DLC(数据湖分析场景,引擎支持spark、presto引擎),其中EMR场景存储为HDFS(支持本地盘和对象存储cos),数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等,均支持内外表;DLC场景存储为cos,内表数据格式为Iceberg,外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC,同时实现下游用户可读。
Hive是什么?其体系结构简介* Hive的安装与管理* HiveQL数据类型,表以及表的操作* HiveQL查询数据*** Hive的Java客户端** Hive的自定义函数UDF* 1:什
Hive有自己的类SQL,即HQL,它将SQL解析为M/R Job,然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询(UDF)。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事,每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间,这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
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。
hudi详细介绍见hudi官网 http://hudi.apache.org/cn/docs/0.5.0-quick-start-guide.html
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
Apache Kylin采用“预计算”的模式,用户只需要提前定义好查询维度,Kylin将帮助我们进行计算,并将结果存储到HBase中,为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回,是一种典型的“空间换时间”的解决方案。
如果您需要一种简单但强大且安全的方式来创建、管理和监控计划作业,您可以使用 Apache Hive 计划查询。您可以使用计划查询替换操作系统级别的调度程序,例如 cron、Apache Oozie 或 Apache Airflow。
我们在写数据时,可以配置同步Hive参数,生成对应的Hive表,用来查询Hudi表,具体来说,在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。例如,如果table name = hudi_tbl,我们得到
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
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。
Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
注意:使用insert插入数据时会产生临时表,重新连接后会表会小时,因此大批量插入数据时不建议用insert tips1:在hdfs的hive路径下以.db结尾的其实都是实际的数据库 tips2:默认的default数据库就在hive的家目录
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。
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~
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储,旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
在前面的博文里,我已经介绍了 问:哪个版本开始Hive开始支持视图了? 答:Hive0.6开始 可以先,从MySQL里的视图概念理解入手 视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口,与基本表不同,它是一个虚表。在数据库中,存放的只是视图的定义,而不存放视图包含的数据项,这些项目仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被定义为多个表的连接,也可以被定义为只有部分列可见,也可为部分行可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象。视图中的数据是SELECT查询返回的结果。在视图选定后才会开始执行S
本文主要描述如何使用Sentry实现数据的脱敏(masking of sensitive data elements),高大上的叫法也就是Data Masking。数据脱敏主要是指将原始数据的全部或者部分敏感值进行替换。这样避免了用户未经授权而直接访问原始的值,并保留了底层数据的schema。
CDH5中的Hive版本是1.1,而CDP7中的Hive版本为3。Hive3相对Hive1更新特别多,比如支持全新的ACID v2机制,并且底层使用Tez和内存进行查询,相比MR的方式性能提升超过10倍,支持物化视图以及语法使用扩充等等。因为是一次大版本的更新,对于老的CDH5用户升级到CDP7,会需要对于Hive3有足够的了解与准备,才能保证升级成功。本文主要介绍Hive3的新特性,架构,以及语法改造说明。
本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取,即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件,然后讲述变化数据捕获(Change Data Capture,CDC),以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据,而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程,将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。
这里,IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句,则只有在没有具有相同名称的现有数据库时,才会创建具有给定名称的数据库。
前面文章中,我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能,如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程,使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术,以最简单的“增加列”开始,继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后,我们以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现和测试过程。
什么是HIVE?HIVE是建立在Hadoop HDFS上的数据仓库基础架构,它可以用来进行数据的提取转换加载。HIVE定义了简单的类似SQL的查询语言HQL,HIVE会将解析后的语句转移成MapReduce Job在Hadoop执行,一张Hive的表其实就是HDFS的文件
Apache Hive INDEX (索引) Apache Hive INDEX 创建索引 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ CREATE INDEX index_name ON TABLE base_table_name (col_name, ...) AS 'index.handler.class.name' [WITH DEFERRED REBUILD] [IDXPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] [IN T
数据库起到了命名空间的作用,可以有效规避命名冲突的问题,也为后续的数据隔离提供了支撑。任何一张数据表,都必须归属在某个数据库之下。
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