对应关系表 根据表格对应,来理解Elasticsearch Elasticsearch MySQL 索引库（indices） Database 数据库 类型（type) Table 数据表 文档（Document...） Row 行 域字段（Field） Columns 列 映射配置（mappings） 每个列的约束（类型、长度） 对Elasticsearch相关概念说明 概念 说明 索引库（indices) indices...是index的复数，代表许多的索引 类型（type） 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引（目前6.X以后的版本只能有一个类型），类似数据库中的表概念。...数据库表中有表结构，也就是表中每个字段的约束信息；索引库的类型中对应表结构的叫做映射(mapping)，用来定义每个字段的约束。 文档（document） 存入索引库原始的数据。...比如每一条商品信息，就是一个文档 字段（field） 文档中的属性 映射配置（mappings） 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性
hive.metastore.uris Thrift uri for the remote metastore... javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql:/.../localhost:3306/mysql?...password to use against metastore database 修改完后 在spark中启动thriftserver，随后在spark的bin.../beeline -u jdbc:hive2://yangsy132:10000/default -n root -p yangsiyi
问题现象：在hive的分区表中删除了分区，命令执行返回成功，但是hdfs上对应的分区目录却没有删除。执行删除分区的操作，命令返回成功，元数据中也不存在该分区。...secondshive> show partitions default.logs ;OKdt=2022/country=beijingdt=2022/country=wuhan查看对应的目录，发现分区...0 2022-12-06 19:14 /usr/hive/warehouse/logs/dt=2022/country=wuhan问题原因：要删除的分区目录不在元数据中。...导致元数据中并没有该目录的路径对应的分区，所以删除该分区时候无法删除掉该目录。解决方案：修复分区同步元数据，再删除该目录。...,country="guangzhou") ;Dropped the partition dt=2022/country=guangzhouOKTime taken: 0.078 seconds此时，对应的分区目录被删除
但是这样就会出现一个情况：Derby是单例的，当你在一个终端打开了hive时，在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题，并且也更方便迁移和备份。...-8.0.21.jar，将jar包移动至 /opt/apache-hive-1.2.2-bin/lib 下 配置Hive中MySQL的连接 第一步，在Hive的conf目录中新建文件hive-site.xml...Hive的metastore 的MySQL数据库的字符集格式问题。...2、配置MySQL后，第一次打开hive的时候Cli无响应： 这个问题查阅了很多资料并没有找到更加详细的信息，但是经过DEBUG初步判断还是MySQL数据库的问题，导致Hive第一次启动时无法正常完成Metastore...的数据表的初始化，按照上述第三步，在启动Hive前初始化下数据表即可：使用 schematool -dbType mysql -initSchema 命令进行初始化。
在集群上运行hbase的jar程序时报找不到scan的类库，输入 export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/lib/*:$CLASSPATH 安装mysql 1.先删除linux...[y/N]：y 2.下载 mysql57-community-release-el7-8.noarch.rpm 的 YUM 源： wget http://repo.mysql.com/mysql57-...6.启动mysql service mysqld start 7.查看root的默认密码 cat /var/log/mysqld.log | grep password 8.登录mysql mysql...-uroot -p 9.修改root的默认密码 alter user 'root'@'localhost' identified by 'Www_110'; 10.创建hive的数据库 create...database hive; 11.创建一个用户，一般操作不要用root create user 'hiveme'@'%' identified by 'Www_110'; 12.给刚创建的用户授权 grant
一、Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据 students.txt 1001 zhangsan 1002 ...查看系统是否自带Mysql，将系统上的MySQL卸载 ? 然后首先安装Mysql-Server 其中有个重要的目录要查看 里面记录着Mysql的随机密码 ? ? ...OK,退出Mysql之后在重新登录一下，登录成功！ 三、Hive配置metastore 首先进入到Hive的安装目录中 /opt/moudles/hive-..... ...创建一个文件 hive-site.xml 想里面配置连接Mysql的数据信息 账号 密码 连接地址 、驱动（这个驱动需要拷贝过来） <?...配置好后执行一下 bin/hive 在mysql数据库中可以看见 hive给自动创建的数据库 ? 查看一下这个数据库中的表 ?
要想还原建表DDL就必须从元数据入手，我们知道，hive的元数据并不存放在hdfs上，而是存放在传统的RDBMS中，典型的如mysql，derby等，这里我们以mysql为元数据库，结合0.4.2版本的...连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个，其中和表结构信息有关的有9张，其余的10多张或为空，或只有简单的几条记录，以下是部分主要表的简要说明。...类的对应关系，如’org.apache.hadoop.hive.metastore.model.MTable’, ‘`TBLS`’，说明MTable类对应了元数据的TBLS表，不难想象当我们创建一张表时...从上面两张表的内容来看，hive表创建表的过程已经比较清楚了 解析用户提交hive语句，对其进行解析，分解为表、字段、分区等hive对象 根据解析到的信息构建对应的表、字段、分区等对象，从SEQUENCE_TABLE...有了上面的信息，再想获得hive的建表语句已经是易如反掌了，这里提供一个已经开发好的脚本，使用shell开发，大家可以自由修改。注意:其中mysql连接信息请根据实际环境进行配置。
Hive基础01、安装MySQL 目录 1、安装需要的包 2、卸载不需要的包 3、安装MySQL服务端 4、安装MySQL客户端 5、登录MySQL 6、修改密码 7、分配master权限 8、刷新权限...登录测试 ---- 1、安装需要的包 前置位置有【MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm】和【MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86...slattach 将某个网络接口对应为串行线，例如将一个通常的终端线添加为某种网络模。...ypdomainname同domainname. 2、卸载不需要的包 yum remove mysql-libs -y 3、安装MySQL服务端 rpm -ivh MySQL-server-5.1.73...-1.glibc23.x86_64.rpm 4、安装MySQL客户端 rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.x86_64.rpm 5、登录MySQL mysql
Hive的metastore默认是存储在Derby数据库里面，只能用于单元测试，并且一次只能有一个进程连接到metastore的数据库。...所以在实际的应用中，需要将metastore存储在一些关系型数据库里面。 Hive支持MySQL，Postgres，Oracle，MS SQL Server这四种数据库。...配置Hive Metastore存储到MySQL 需要在hive-site.xml配置如下的参数 Config Param Config Value Comment javax.jdo.option.ConnectionURL...to MySQL server 打开$HIVE_HOME/conf下的hive-site.xml 添加上表中的配置到hive-site.xml中，如下图所示 WX20181116-231121@2x.png...然后使用Hive Schema Tool初始化Schema schematool -dbType mysql -initSchema 至此，我们就将Hive的Metastore存储到了MySQL中。
Hive+Sqoop+Mysql整合 在本文中，LZ随意想到了一个场景： 车，道路，监控，摄像头 即当一辆车在道路上面行驶的时候，道路上面的监控点里面的摄像头就会对车进行数据采集。...我们对采集的数据进行分析，处理，最后把结果保存到mysql数据库中供Web UI显示监控点/摄像头状态。 工作流程如下： ?...数据导入到mysql中 --注意： --export-dir /user/hive/warehouse/t_monitor_camera/ 这里的地址可以在hive中， --通过desc formatted.../hive_to_mysql_vehicle.sh 9.结果 9.1.执行脚本前，检查mysql table --执行脚本之前，查询t_hive_to_mysql_for_vehicle mysql>.../摄像头情况 --异常的监控点/摄像头情况 mysql> select * from t_hive_to_mysql_for_vehicle where not_working_camera_num
hdfs到MySQL csv/txt文件到hdfs MySQL到hdfs hive与hdfs的映射： drop table if exists emp; create table emp ( id.../warehouse/emp'; stored as 关键词，hive目前支持三种方式: 1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大 2:SquenceFIle,hadoop...通过hive 的 load方法将数据传至hdfs load data local inpath "/root/part-m-00000" into table test.emp; 以上两种方法实现的效果相同...利用sqoop将数据传至hdfs sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.5.129:3306/hadoop...123456 --table person --append --target-dir /user/hive/warehouse/test.db 将hdfs数据保存到MySQL 参考：http://www.cnblogs.com
目前提供两种方法解决数据库中的字段值为NULl导入到HIVE中后变成空字符串的方法，使用以下方法可以保障在mysql中存储的是NULL，导入到HIVE表后也是NULL 第一种 解决方法： 直接修改hive...'); ${table_name}填写你实际的hive表名 使用限制： 若原始数据中有本身为空的值在HIVE表中也会显示为NULL。...根据HIVE的设计原理，这是不可避免的情况，在HIVE中必须要指定一种方式来表示NULL值，若空值需要存储，则根据情况修改为其他的存储格式 第二种 PS:此方法依赖sqoop工具，若用户是在TBDS中使用则需要按照如下文档部署...sqoop import \ --connect "jdbc:mysql://x.x.x.x:3306/easytest" \ --username xxx \ --password xxx \ --table...null的该类列的值 使用限制：导入的hive目标表需要提前建好，sqoop的方式是设定了'\N'来表示NULL值，若本身源数据中存了'\N'，则不能使用"\N"来代替NULL，需要修改--null-string
在hive的安装目录下，进入conf目录，创建一个hive-site.xml文件 根据官方文档配置参数，拷贝数据到hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/confluence...驱动复制到hive的lib目录里。...（这有关上一篇安装MySQL的内容） 解压驱动包 ? 将mysql驱动复制到hive的lib目录里 ?...启动hive（别忘了先启动hdfs和yarn~~） start-dfs.sh start-yarn.sh hive 创建一张表，试试看元数据能否保存到MySQL里 ?...从上图中，可得知 元数据的结构 表的信息都存储在tbls表中，通过db_id和dbs表中的库进行外键约束！ 库的信息都存储在dbs表中！
从Hive建表语句到MySQL的转换起因在数据处理和数据仓库建设中，常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而，有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库，比如MySQL。...本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句，方便数据迁移和数据同步。...这样，我们可以在实际工作中灵活应用Hive和MySQL之间的数据迁移，实现数据的持久化存储和后续分析。 希望本例对您理解Hive建表语句到MySQL的转换及实际应用有所帮助。...步骤二：创建目标存储表结构根据目标存储或数据仓库系统的要求，创建对应的表结构。...比如，在转换为MySQL时，需要注意数据类型的映射关系，例如将Hive的STRING类型映射为MySQL的VARCHAR类型。
MariaDB和MySQL作为两个密切相关的数据库管理系统，他们之间的版本对应关系一直是数据库开发和维护人员关注的热点。...本文旨在深入探讨MariaDB与MySQL的版本对应关系，尤其是针对MariaDB 10.4.13版本与MySQL的对应版本进行详细分析。...二、版本对应关系概览 MariaDB的版本号通常与MySQL的版本号有一定的对应关系。MariaDB的早期版本，如MariaDB 5.1、5.2和5.3，都是基于MySQL 5.1版本。...MySQL的发展开始有了显著的分歧，因此很难找到一个直接的对应版本。...对于特定的MariaDB版本与MySQL版本的对应关系，最好的做法是查看MariaDB官方文档中的具体发行说明，了解该版本的特性和改进。
文章来源:http://www.study-java.cn/ 上一篇文章我们使用通过beeline执行一些常规的HQL，今天这一篇文章主要来看如果通过Java将MySQL数据导入到Hive中。...Sqoop Sqoop并不在这篇文章的范围内，拿出来说的原因是，公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中，其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储， 然后在将文件导入到Hive中...而笔者并没有采用这种方式，原因很简单，我的目的是学习Hive，过多的用这些工具会增加了我的学习工具成本，所以我看了Sqoop的原理后，准备模仿一下，简单的 实现数据的导入，过程如下: 连接MySQL 查询导入的数据...调用Hadoop的API将数据存入到HDFS中 将HDFS文件导入到Hive中 查询MySQL数据 这里我查询用户表的用户名称，年，月，日，并将结果集存入ResultSet中 String...总结 通过API操作Hive之后，笔者发现他和Hadoop的区别在于:Hadoop是操作HDFS，也不是不能存到数据库中，但是我们需要了解Hadoop封装的类，但是Hive虽然也是将数据存入HDFS，
Specified key was too long; max key length is 3072 bytes (state=42000,code=1071) org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException...这个错误很低级 就是我已经mysql中创建过这张表了，所以执行schematool --dbType mysql --initSchema命令报错
spark.sql.sources.partitionOverwriteMode","dynamic") 注意 1、saveAsTable方法无效，会全表覆盖写，需要用insertInto，详情见代码 2、insertInto需要主要DataFrame列的顺序要和...Hive表里的顺序一致，不然会数据错误！...package com.dkl.blog.spark.hive import org.apache.spark.sql.SparkSession /** Created by dongkelun on...2020/1/16 15:25 博客：Spark 覆盖写Hive分区表,只覆盖部分对应分区 要求Spark版本2.3以上 */ object SparkHivePartitionOverwrite...的数据库 sql("use test") // 1、创建分区表，并写入数据 df.write.mode("overwrite").partitionBy("year").saveAsTable
1、导入到Hive默认数据库 [root@node1 sqoop-1.4.7]# bin/sqoop-import-all-tables --connect jdbc:mysql://node1:3306...Use the --direct 18/05/24 15:26:22 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast...path. 18/05/24 15:26:22 INFO manager.MySQLManager: Setting zero DATETIME behavior to convertToNull (mysql...:mysql://node1:3306/esdb --username root --password 123456 --hive-import --hive-database test --create-hive-table...Use the --direct 18/05/24 16:00:08 WARN manager.MySQLManager: option to exercise a MySQL-specific fast
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 1.在hive中创建表 create external table mydb.access...ip string,day string,url string,upflow string) row format delimited fields terminated by ','； 2.加载清洗后的数据到刚创建的表...insert into mydb.upflow select ip, sum(upflow) as sum from mydb.access group by ip order by sum desc; 5.在mysql...中创建一张用于存放结果集的表 create table upflow ( ip varchar(200), sum varchar(200) ); 6.通过sqoop将hive中的结果集导入mysql...中的表 sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
