Shellshock,又称Bashdoor,是一个安全漏洞,于2014年9月12日被发现,直到9月24日被赋予了CVE编号CVE-2014-6271才得以控制。该漏洞与Bash有关,Bash是一种广泛使用的Unix shell。此漏洞影响所有Linux发行版,并允许使用环境变量远程执行命令。
参见:https://mp.weixin.qq.com/s/VOE3wV4-p_u72pH6Is0gsQ
除了直接配置MapReduce压缩功能外,Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。
1.DML(DataManipulationLanguage):数据操作语言,用来定义数据库记录; 2.DCL(DataControlLanguage):数据控制语言,用来定义访问权限和安全级别; 3.DQL(DataQueryLanguage):数据查询语言,用来查询记录; 4.DDL(DataDefinitionLanguage):数据定义语言,用来定义数据库对象 -- 库、表、列等。
1)保持数据原貌不做任何修改,起到备份数据的作用。 2)数据采用LZO压缩,减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3)创建分区表,防止后续的全表扫描,在企业开发中大量使用分区表。 4)创建外部表。在企业开发中,除了自己用的临时表,创建内部表外,绝大多数场景都是创建外部表。
1.1) 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。
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
将hive表中的数据导出到其他任意目录,例如linux本地磁盘,例如hdfs,例如mysql等等
在Hive中,表中的一个Partition对应表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中
CIS[1]即Center for Internet Security (CIS) 为安全基准计划提供了定义明确、公正、基于一致性的行业最佳实践来帮助组织评估和增强其安全性
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。
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)
词汇语法 词法单元: 词法元素选择 词法元素: 词法元素词法元素选择 词法元素: 空白 标记注释 留白 空白: 使用Unicode类Zs的任何字符 水平制表符(U+0009) 垂直制表符(U+000B) 进纸字符(U+000C) 回车符(U+000D后跟换行符() U+000A) 新行字符 新行字符: 回车符(U+000D) 换行符 ( U+000A)
Hive的数据存储 基于HDFS 没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库、文件、表、视图 可以直接加载文本文件(.txt文件) 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符 表 Inner Table(内部表) 与数据库中的 Table 在概念上是类似 每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据 所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在这个目录中 删除表时,元数据与数据都会被删除 // 创建一张内部表 每行字段以什么分割 create tab
(1)load data:表示加载数据 (2)local:表示从本地加载数据到 hive 表;否则从 HDFS 加载数据到 hive 表 (3)inpath:表示加载数据的路径 (4)overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 (5)into table:表示加载到哪张表 (6)student:表示具体的表 (7)partition:表示上传到指定分区
在正式开始之前,先让我们来看下Hive中所有的数据类型吧!
此次博主为大家带来的是Hive项目实战系列的第二部分。 一 启动hive .1 启动hiveserver2服务 [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/hiveserver2 2 启动beeline [bigdata@hadoop002 hive]$ bin/beeline Beeline version 1.2.1 by Apache Hive beeline> 3 连接hiveserver2 beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop002
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线),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。
hive的常用操作,不是很全的那种 创建数据库 cearte database [if not exists] db.hive; 表的相关操作 -- 创建表 create table [if not exists] student( name string, age int, score int) row format delimited fileds terminated by '\t'; -- 创建子表——从表中提取出所需要的字段 create
1、创建表结构指定分隔符 drop table XXX; create table XXX( ..... )partitioned by(dt string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2、数据导入 load DATA LOCAL inpath 'test' overwrite into TABLE XXX partition(dt='20200417'); 3、数据导出 insert overwrite local direc
本文记录hdfs oiv命令解析fsimage文件过程中的OOM异常处理解决方案
数据导入表的方式 1、直接向分区表中插入数据 insert into table score3 partition(month ='201807') values ('001','002','100'); 2、通过查询插入数据 (linux ) load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' overwrite into table score partition(month='201806'); (HDFS) load da
Hive的Join的文档说明地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins 以下为两个测试数据表建表语句: MySQL use test; DROP TABLE IF EXISTS table1; create table table1( student_no bigint comment '学号', student_name string comment '姓名' ) COMMENT 'test 学生信
将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去
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对hadoop集群及数据库操作说明文档 1 创建表 hive> create table userinfo(id int, name string) row format delimited fields terminated by '\t'; hive> create table choice(userid int, classname string) row format delimited fields terminated by '\t'; hive> create table classi
insert into table score3 partition(month =‘201807’) values (‘001’,‘002’,‘100’);
npm-check-updates upgrades your package.json dependencies to the latest versions, ignoring specified versions.
我想将一个以.分割的字符串(com.sun.java)反序输出为(java.sun.com),在这里《Reverse order of dot-delimited elements in a string》找到不少办法,挑了两个简单的通用性好的而且我能看得懂的。
举例:生成三个虚构的图书标题,以及它们的作者和流派,使用以下键名以JSON格式提供:书籍ID、标题、作者和流派。
用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表。
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。
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 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。
Hive的存储格式有六种:AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE
4)创建外部表。在企业开发中,除了自己用的临时表,创建内部表外,绝大多数场景都是创建外部表。
先来说下Hive中内部表与外部表的区别: Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径, 不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除, 而外部表只删除元数据,不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据。 需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write(写时模式),而 Hive 在load时是不检查数据是否 符合schema的,hive 遵循的是 s
由于Atlas目前版本对Hive元数据监控比较好,这里我们改写了数仓“商户营收业务”业务,只使用Hive Shell脚本实现,后期来演示Atlas对元数据的管理。
点击下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1Z4VG7mPBpmW6mWpR_WcyPQ 提取码:7afc
这里创建了表page_view,有表的注释,一个字段ip的注释,分区有两列,分别是dt和country。ROW FORMAT DELIMITED关键字,是用来设置创建的表在加载数据的时候,支持的列分隔符。不同列之间用一个\001分割,
作者 Chuck Huber (Associate Director of Statistical Outreach of StataCorp )看到网上铺天盖地的疫情数据和可视化项目,但是他想用自己的方式关注疫情的消息。所以,用 Johns Hopkins CSSE (约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心)的数据源编写了 covid19 命令用来获取疫情消息。从博客的介绍来看,该命令可以实时下载、合并数据和绘图。不过有两点需要强调:
非分区表 -- 示例1: use temp; drop table tmp_cuiwei_main_recommend; create table IF NOT EXISTS tmp_cuiwei_main_recommend( sml_sa_id int, sml_set_time int, sml_cancel_time int ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' L
HIVE中的表以及语法 一、HIVE的表 HIVE使用的功能性的表格分为四种:内部表、外部表、分区表、分桶表。 1、内部表、外部表 1.特点 创建hive表,经过检查发现TBLS表中,hive表的类型为MANAGED_TABLE,即所谓的内部表。 内部表的特点是,先有表后有数据,数据被上传到表对应的hdfs目录下进行管理。 其实内部表的流程和sql数据库的表流程是几乎一样的。 但是在真实开发中,很可能在hdfs中已经有了数据,希望通过hive直接使用这些数据作为表内容
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。
通过mapreduce清洗数据绑定到hive,再通过hive查询出结果集导入到hive的表,再通过sqoop导出到mysql
Load the API key and relevant Python libaries.
下面就做个小例子, 创建 hive 表 doc, 表里只有一列 text 类型为 string, 将 hadoop 目录下的 README.txt 导入该表, 并写出 sql 求出 wordcount
Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’, 这里指定表存储中列的分隔符,默认是 \001,这里指定的是逗号分隔符,还可以指定其他列的分隔符。
本文介绍了HIVE数据库的常见数据导入和导出方式,包括从本地文件系统导入、从HDFS导入、从HIVE到HIVE的导入、从表中查询记录导入以及从HDFS上导入到表中查询记录。还介绍了HIVE的动态分区导入方式,以及从表中删除记录和更新记录。
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