关于HIVE中文乱码问题的解决办法,网上有很多帖子,然而很多都是基于LINUX终端显示字符的修改,其实上对于一些条件下的HIVE中文乱码问题是无法解决的,如从CSV文件导入到HIVE中出现的中文乱码问题。
Fayson 在前面的文章《Hive表字段Comment中文乱码》中,介绍了在Hive中如何解决表字段中文注释乱码的问题,为了完善上篇文档,本文整理Hive表所有与中文注释相关的属性项,包括表字段、分区、表名、视图中文乱码,同时包括对该问题的分析。
无论是使用何种语言进行编程,碰到的第一个问题莫过于乱码的问题,而使用数据库的时候,也大致差不多。
在 Mysql 修改Hive元数据表注释和字段注释的编码为 utf-8 在Hive的元数据库(MySQL)中运行: 修改表字段注解和表注解
在使用hive-2.1.0的过程中使用desc tableName或者show create table tableName发现comment出现中文乱码问题。需要对hive作出修改并重新打包
从上游Oracle数据库中导出的携带中文乱码且编码集为ISO-8859-1的数据文件,将导出的数据文件导入到Hive表,在原始表的基础上通过创建视图,按照与上游接口约定的定长的方式拆分字段时报错,异常内容如下:
另外: * hive.metastore.execute.setugi true 用户使用自身及所在组的权限来使用hive的元数据 * hive.server2.enable.doAs true这样hive server会以提交用户的身份去执行语句,如果设置为false,则会以起hive server daemon的admin user来执行语句
默认Hive中创建有中文注释的表时,无论是在Hive CLI还是Hue中该注释显示都会是乱码。如使用以下建表语句:
当我们的数据采集到hdfs层上之后,我们就开开始对数据进行建模以便后来分析,那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
在HIVE中建表的时候,有时候难免要表中文注释,然而如果不经过配置,会导致desc某个表名的时候,直接以?的方式返回。
Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间传输数据的开源工具。它允许用户在Hadoop分布式文件系统(HDFS)和外部结构化数据存储之间进行数据导入和导出操作。Sqoop的主要优势在于,它可以有效地将大量数据从关系数据库迁移到Hadoop环境中,以便进行大数据分析和处理。
1.SecureCRT 7.3出现乱码或者删除不掉数据,免安装版的SecureCRT 卸载或者用虚拟机直接操作或者换安装版的SecureCRT
问题是这样的,从Mysql中导入数据到Hive中,Mysql中数据是"T2",到Hive中后,发现变为"54 32",咦,怎么乱码了,感觉这像ASCII编码。
定位: hive的元数据都是存储在mysql上维护的。 可以修改hive元数据的字符集为utf-8.
hive提供了一个动态分区功能,其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称,从而建立分区。
背景:最近公司需要把sqlServer的数据导入到hive中方便数据组的同事进行分析。国内资料相对老套,很多资料针对于sqoop1.3及其以下的,所以记录以下,方便后来者。各位看官,开始喽!!!
根据给定的文章内容,撰写摘要总结。
创建数据表时我们经验会添加一些中文注释到表里面方便识别,最近在测试Hive的时候,发现添在Hive创建表时添加COMMENT时的中文注释就会出现乱码,如下:
2.注释问题2.1 MySQL中的注释2.2 Hive中的注释3.乱码问题3.1 修改表字段注解和表注解3.2 修改分区字段注解3.3 修改索引注解3.4 修改metastore的连接URL4.数据库基本操作4.1 创建带属性的库4.2 显示数据库详情:4.3 查看正在使用哪个库4.4 查看数据库的详情语句5.删除数据库5.1 删除库原则5.2 删除不含表的数据库5.3 删除含表数据库6.切换库及创建表6.1 切换库6.2 创建表7.表详情及表操作7.1 表详情7.2 表操作8.分区8.1 查看分区8.2 添加分区8.3 修改分区8.4 删除分区
随着公司调度任务增大,原有的,基于crontab和mysql的任务调度方案已经不太合适了,需要寻找一个可以支持分布式扩容的调度系统解决方案。
进入数据库,输入 show variables like 'character%'; 回车
1 修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf文件
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。
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作,为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase,文本前面也介绍下Hive的安装过程,如何Hive已经完成安装,可跳过前面即可。 实验环境: cetnos7.4
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据的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能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能。Hive SQL是一种类SQL语言,与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法,发现相同的SQL语句在Hive和MySQL中输出结果的会有所不同。
使用maven来进行源码,真的是靠运气,特别是你网络很差的情况下,再特别是你没有本地库的时候,靠运气吃饭。。。
嗨,大家好。我是薄荷加点糖,我是一名java后端开发,一名彻头彻尾的coder。我今天的分享主要想解决的问题是 (下一张PPT)
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。
今天在处理工作时,需要将结果从hive读出,并保存为csv格式,然后下载。可以下载后用excel打开发现出现乱码,非我想要的。
客户端连接Hive需要使用HiveServer2。HiveServer2是HiveServer的重写版本,HiveServer不支持多个客户端的并发请求。当前HiveServer2是基于Thrift RPC实现的。它被设计用于为像JDBC、ODBC这样的开发API客户端提供更好的支持。Hive 0.11版本引入的HiveServer2。
中文分区在hive中显示为乱码,但是不影响正常使用。Mysql中也会有显示乱码的情况,但是MySQL有一个names可以设置编码格式。
由于工作原因,需要深入了解一下hive metastore相关源码,这几天尝试了在windows中运行hive metastore代码,这边记录一下踩坑的过程以及解决方法。
注:hive其他语法在hive官网有说明,建议初学者,去官网学习一手的资料, 官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home#Home-UserDocumentation
Tableau是优秀的可视化分析软件,对于企业来说,可以购买Tableau Server实现线上数据自动化。但是如果只限于某个分析小组内部使用,高昂的价格是很好的劝退条件。而客户端软件在某宝上的价格就显得亲民很多,那有没有什么曲线的方法实现数据自动化呢。
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DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
OpenSOC是思科在BroCON大会上亮相了的一个安全大数据分析架构,它是一个针对网络包和流的大数据分析框架,是大数据分析与安全分析技术的结合, 能够实时的检测网络异常情况并且可以扩展很多节点,它的存储使用开源项目Hadoop,实时索引使用开源项目ElasticSearch,在线流分析使用著名的开源项目Storm。
程序开发者常常要分析程序日志,包括自己打印的日志及使用的其他软件打印的日志,如php,nginx日志等,linux环境下分析日志有一些内置命令能够使用,如grep,sort,uniq,awk等,当中最强大的是awk,是作为一门小巧的文本处理语言存在的,但由于它是一门语言,功能强大,但在命令行下使用并不那么方便,由于awk是面向计算而不是面向统计的。awk能够定义变量,能够进行计算,命令行下就是一个包括隐式for循环的语言。
1、服务器环境1.1 修改主机名称1.2 修改ip地址1.3 linux修改hosts并添加集群主机1.4 windows修改hosts文件并添加集群主机2、免密配置2.1 切换root用户2.2 生成公钥与私钥对2.3 将公钥复制到目标机器,并测试免密登录是否成功2.4 集群其他主机免密配置2.5 异常演示3、关闭防火墙3.1 防火墙设置3.2 设置之后3.3 设置之前4、禁用selinux4.1 selinux介绍4.2 设置selinux5、安装JDK5.1 上传jdk5.2 配置Java环境变量5.3 检查Java环境是否生效6、安装mysql6.1 mysql安装6.2 mysql设置6.3 修改密码6.4 上传驱动7、安装httpd服务7.1 httpd介绍7.1 安装httpd服务7.2 查看httpd服务7.3 tips:网页访问本地文件内容8、安装ntp服务8.1 ntp介绍8.2 安装8.3 修改ntp.conf配置8.4 时钟同步8.5 检查时钟同步效果9、搭建yum环境和创建ambari本地源9.1 安装yum工具9.2 安装9.3 创建repo文件9.4 分发repo文件9.4 生成本地yum源10、安装ambari10.1 在mysql中创建ambari用户和授权10.2 安装ambari10.2 初始化配置10.3 初始化ambari数据库10.4 启动ambari10.5 报错及解决10.6 ambari页面配置步骤10.6.1 第1步 启动安装10.6.2 第2步 输出集群名称10.6.3 第3步 选择版本、选择本地仓库及路径10.6.4 第4步 输入集群节点名称、私钥10.6.5 节点认证10.6.6 选择服务10.6.7 分配主节点10.6.8 分配从节点和客户端10.6.9 自定义服务10.6.10 确认配置10.6.11 安装部署11、启动服务11.1 java权限问题11.2 hive元数据初始化
通过观察原始数据形式,可以发现,视频可以有多个所属分类,每个所属分类用&符号分割,且分割的两边有空格字符,同时相关视频也是可以有多个元素,多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作,我们首先进行数据重组清洗操作。即:将所有的类别用“&”分割,同时去掉两边空格,多个相关视频id也使用“&”进行分割。 0、添加依赖pom.xml
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中,我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
数据分析的本质是为了解决问题,以逻辑梳理为主,分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面,技术上的消耗总希望越少越好,而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互,几乎没有时间百度技术细节。
通过Atlas的架构,只要配置好Hive Hook ,那么每次Hive做任何操作就会写入Kafka从而被atlas接收。
下载 mysql-connector-java-5.1.47.jar ,添加到 lib目录下
使用Replication Manager 将 Hive 数据迁移到 CDP 后,您可能需要执行其他任务。您需要了解 Hive 3.x 和更早版本之间的语义差异。其中一些差异要求您更改 Hive 脚本或工作流程。此外,您需要将使用 CDP 不支持的 Hive CLI 的脚本转换为 Beeline。
win10安装Hadoop3.0.0:https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105927625
下载安装mysql 下载并安装MySQL官方的 Yum Repository wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 使用上面的命令就直接下载了安装用的Yum Repository,大概25KB的样子,然后就可以直接yum安装了。 yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 下面就是使用yum安装MySQL了 y
Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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
本文的安装参照了官方的文档:GettingStarted,将Hive 0.12.0安装在Hadoop 2.4.0上。本文将Hive配置成Server模式,并且使用MySQL作为元数据数据库,远程连接MySQL。
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