create table student(t_id string,t_name string) row format delimited fields terminated by ‘\t’; 加载数据 ( /export/servers/hivedatas/student .csv 数据在虚拟机上地址) load data local inpath ‘/export/servers/hivedatas/student .csv’ into table student; 在hdfs查看表中的数据 ( /user/hive/warehouse/myhive.db/student 数据在hdfs上的地址) hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/student 在hive中查询 select * from student 删除数据表techer drop table student; 再次查看 hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/student(数据不存在)
Hive常用的交互命令 hive 进入数据库 hive -e 不进入hive的交互窗口执行sql语句 hive -f 执行sql脚本 hive -help 查看帮助 Hive常用数据库的操作命令 show databases;查看hive中的所有数据库 use default;用default数据库 create database myhive ;创建数据库 create database if not exists myhive ;使用if not exists来忽略异常 create database
可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置
如果想删除数据库,要么先将数据库中的表全部删除,此时可以使用CASCADE关键字,使用该关键字后,Hive会自己将数据库下的表全部删除。慎用慎用!
其中 hive.metastore.uri 可以从 hive-site.xml 文件中获取。
说明:hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的,默认是存放在该配置文件设置的路径下,也可在创建数据库时单独指定存储路径。
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置
说明:hive的表存放位置模式是由hive-site.xml当中的一个属性指定的
📷 Hive基础03、Hive基本使用 目录 1、查看hive数据库 2、进入Hive 3、库操作 ---- 1、查看hive数据库 登录MySQL数据库 mysql -u root -p 密码【123456】 查看【hive】数据库 show databases; 效果如下图: 📷 use hive; show tables; 📷 2、进入Hive hive 📷 3、库操作 注:【exit;】可以推出状态。 show databases; 📷 4、基本操作 查看当前数据库:set hive.c
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台,设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合,让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向Hadoop平台上转移。 Hive可以在HDFS上构建数据仓库存储结构化数据,这些数据来源就是hdfs上,hive提供了一个类似sql的查询语言HiveQL来进行查询、变换数据等操作。 当然HiveQL语句的底层是转换为相应的mapreduce代码进行执行的。 Hive组成 Hive包含用户接口
数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置,但我们可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。
Hive的SQL基本上和我们原先的MYSQL的SQL查询效果差不多,下面是一些实例:
此时已经将数据从 MySQL 中导入到 HDFS 中了,接下来就需要将数据导入到数据仓库的 ODS 层中,完成原始数据的存储。
我们知道 Flink 有Table(表)、View(视图)、Function(函数/算子)、Database(数据库)的概念,相对于这些耳熟能详的概念,Flink 里还有一个 Catalog(目录) 的概念。
介绍以下Transformations算子: map flatMap mapPartitions mapPartitionsWithIndex filter sample union intersection sortBy sortByKey groupByKey reduceByKey distinct coalesce repartition
1.自从spark2.0.0发布没有assembly的包了,在jars里面,是很多小jar包
Hive导入数据 创建规则文件 vim /tmp/result.log baidu.com 12 2018-08-12 baidu.com 22 2018-08-12 baidu.com 19 2018-08-12 baidu.com 10 2018-08-12 hadoop fs -put /tmp/result.log /data/ Hive创建数据库 # 创建hive数据库 create database nginx_db; # 创建表 use nginx_db; create table
1 假设Hadoop已经安装并配置正确,MySQL已经正确安装 2 为支持Hive的多用户多会话需求,需要使用一个独立的数据库存储元数据。 这里选择MySQL存储Hive的元数据,现在为Hive创建元数据库: mysql> create database hive; mysql> create user 'hive' identified by '123456'; mysql> grant all privileges on *.* to 'hive'@'%' with grant option; f
将Mysql安装包上传到服务器上,然后解压压缩包,使用命令:unzip mysql-libs.zip
本文主要介绍如何使用Hive进行大数据的数据仓库和分析。首先介绍了Hive的基本概念和架构,然后详细讲解了Hive的安装、配置和使用。最后通过一个例子演示了如何使用Hive进行数据仓库和查询操作,包括创建数据库、创建数据表、上传数据到HDFS和Hive进行查询等操作。通过学习本文,可以了解到Hive的基本用法和注意事项,为进一步学习大数据技术打下基础。
Hive 用户接口主要有三个:命令行(CLI),客户端(Client) 和 Web界面(WUI)。其中最常用的是 CLI,启动的时候,会同时启动一个 Hive 服务。Client 是 Hive 的客户端,用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候,需要指出 Hive Server 所在节点,并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive的Web工具
今天,朋友圈和公众号被鸿蒙刷屏,作为开发者,由衷感叹人类科技已经发展得这么先进了,基于微内核的全场景分布式OS,虽然不太懂是什么意思,但仍然觉得高大上。
Apache Hive 是一个构建在 Apache Hadoop 之上的数据仓库系统,旨在简化大规模数据集的查询和分析过程。它提供了一种 SQL-like 查询语言(HiveQL 或 Hive Query Language),使得熟悉 SQL 的用户能够以声明式的方式操作存储在 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)或其他兼容存储系统(如 Amazon S3)上的数据. 下面说说Hive 的关键特性与优势:
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL,因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
该文介绍了如何利用Rust开发WebAssembly项目,并介绍了WebAssembly的基本概念、基于Rust的WebAssembly项目如何构建以及如何使用Rust编写WebAssembly代码。此外,文章还介绍了如何使用WebAssembly构建Web应用程序,并提供了示例代码。
数据开发治理平台 WeData(以下简称 WeData)是位于云端的一站式数据开发治理平台,融合了包含数据集成、数据开发、任务运维的全链路 DataOps 数据开发能力,以及数据地图、数据质量、数据安全等一系列数据治理和运营能力,帮助企业在数据构建和应用的过程中实现数据价值最大化,更多见产品文档:https://cloud.tencent.com/document/product/1267/47990
2)ODS层要保存全部历史数据,故其压缩格式应选择压缩比较高的,此处选择gzip。
1、CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase,以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤:安装和配置Sqoop,创建数据库和表,使用shell脚本生成测试数据,导入到HDFS和HBase。
上传安装包 apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz 解压 tar -xzvf apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz -C /hd/ 重命名 ln -s apache-hive-2.3.4-bin hive 修改环境变量 vim /etc/profile export HIVE_HOME=/hd/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 环境变量起效果 source /etc/profile 修改配置文件 拷贝驱动mysql-conn
随着集群使用时间的增长,在Impala中执行DDL语句消耗的时间越来越长,排查该问题时进行测试,create一张表的耗时达到4-5s,drop一张表的时间5-10s,该问题影响了Impala的日常跑批工作。
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。
本篇文章主要介绍如何在CDP DC7.0.3集群中使用Ranger给Hive授权,包括对Hive中的数据库、表、列的授权。
Fayson今天在CDH5.16.1 的版本中,使用Hive授权的时候发现两个角色都只有database的create 权限,却能看到各自角色创建的表。如下:
一直想抽个时间整理下最近的所学,断断续续接触hive也有半个多月了,大体上了解了很多Hive相关的知识。那么,一般对陌生事物的认知都会经历下面几个阶段: 为什么会出现?解决了什么问题? 如何搭建?如何使用? 如何精通? 我会在本篇粗略的介绍下前两个问题,然后给一些相关的资料。第三个问题,就得慢慢靠实践和时间积累了。 如果有什么问题,可以直接留言! 为什么出现?解决了什么问题? 背景 说到这个问题,还得先说个小故事,在很久很久以前.... 有一个叫facebook的贼有名的公司,他们内部搭建了数据仓库(
3.如果需要配置Sentry高可用,需要准备一个关系型数据库用以保存Sentry的权限信息,而不是一个平面文件(flat file)。
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。
Hive针对于数据管理操作,提供了类SQL语言HQL,在Hadoop生态当中,Hive定位为数据仓库工具,对于数据的各种操作,也就是使用HQL来完成。而HQL查询,可以分为DDL和DML两个部分来掌握。今天的大数据开发学习分享,我们就先来讲讲Hive DDL操作入门。
1. 环境 操作系统: Windows 7 JDK版本: 1.8.0_221 Hadoop版本: 2.6.0 (Hive依赖) Hive版本: 1.2.2 2. 下载 image.png image.
上一篇博客为大家介绍了Hue集成HDFS,本篇我们继续,为大家带来Hue如何集成Hive!
create EXTERNAL table tableName(字段名称 字段类型,字段名称 字段类型) 建外部表需要指定数据的存储路径。通过LOCATION进行指定。
[喵咪大数据]Hive2搭建 说到Hadoop生态有一个不得不提的组件那就是<Hive>,Hive是基于Hadoop结构化存储引擎,能够存储海量的数据,Hive提供了类SQL的方式对数据进行查询检索汇
(1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下,数据是经过序列化后存储在该目录中。同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中,如NFS或本地文件系统。
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。
其中方括号中的内容为可选项,意思是:如果不存在数据库test01则创建。 第二条创建语句comment选项后指定的是该数据库的备注信息,原生的hive不支持中文,想要支持中文要修改国际化的配置文件,location后指定的是数据库的存储路径,该路径为hdfs上的路径。
前言 确实,关于SQL的学习资料,各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里,内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下,SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中,笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历,对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时,思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language,也即结构化查询语言。关系数据库中,SQL是用户使用数据库的基本手段,它能用于创建数据库或者关
功能亮点:当flink和spark同时接入hive metastore时,用hive metastore对hudi的元数据进行管理,无论是使用flink还是spark引擎建表,另外一种引擎或者hive都可以直接查询。
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