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    MySQL数据导入Hive-Java

    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,公司数据研发部门通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中,其原理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...之后,笔者发现他和Hadoop的区别在于:Hadoop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,但是你只是需要知道HQL操作即可

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    HiveHive简介

    而启动MapReduce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。...所以,往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据在HDFS上;但如果数据在本地文件系统中,那么将数据复制到表所在的目录中)。...外部表: Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除内部表...由于Hive的元数据需要不断的更新、修改,而HDFS系统中的文件多读少改的,这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据存储在数据库中,如Mysql、Derby中。...但是Hive到目前也不支持更新(这里说的对行级别的数据进行更新),不支持事务;虽然Hive支持建立索引,但是它还不能提升数据的查询速度。

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    0803-什么Apache Ranger - 5 - Hive Plugin

    在阅读本文前,建议先阅读前面的文章: 《0741-什么Apache Ranger - 1》 《0742-什么Apache Ranger - 2》 《0745-什么Apache Ranger -...3》 《0800-什么Apache Ranger - 4 - Resource vs Tag Based Policies》 本文主要介绍Ranger中的Hive Plugin,当你尝试在Hive中创建或修改...实际情况你可能还需要为HDFS,HBase,Kafka安装插件,但本文重点介绍Hive Plugin。 那么什么插件,它有什么作用呢?...Ranger的Hive插件实际上在HiveServer2中附上一小段代码,可以执行Ranger策略正常运行所需的额外功能。如下图所示每个组件之间的关系: ?...,因此Ranger的Hive Plugin实际上Kafka中“ATLAS_HOOK” Topic的Producer 要使上面两个操作都能执行,需要在Ranger中设置策略以确保hive用户可以写数据到

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    Hive、SparkSQL如何决定写文件的数量的?

    ---- Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持,用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件,两种方式在写文件的时候有一些区别: 1....Hive 1.1 without shuffle Hive在通过SQL写文件通过MapReduce任务完成的,如下面这个例子: hive> insert into table temp.czc_hive_test_write...从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer,由于最终写数据的过程在reducer中完成,所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。.../czc_spark_test_write/part-00001-0db5ce49-fb85-4c15-bac8-fa2213a03203-c000 col1_value 2 可以发现即使同一条语句...不同的,Spark在执行shuffle过程的时候,会为每一个shuffle的key启动一个任务来写数据,上例中的key game_id在源数据source_table的分布情况共有26个不同的key

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    Apache Hive 怎样做基于代价的优化的?

    但是 RBO 还不够好: 规则是基于经验的,经验就可能有偏的,总有些问题经验解决不了 不太可能列出所有经验,事实上这些规则也确实是逐渐充实的 Hive 里的 CBO Hive 在 0.14 版本引入了...Hive 的数据存在 HDFS 上的,所有对 HDFS 上的数据的读写都得经过 HDFS,而不能直接操作磁盘。...Hive 怎么利用 Calcite 做的 CBO ? Hive 在 0.14 版本终于引入了 CBO,这个在传统关系数据库里几乎标配的东西。 早期的包结构和依赖的项目名这样: ?...从名字不难猜出,Hive 想定义自己的 cost funciton,不想用 Calcite 默认的 cost function。 有多差啊,还不想用。看一眼,长这样: ?...CBO 相较于 RBO,一种更加准确和高效的优化方法 Hive 通过 Calcite 灵活的架构,很方便的实现了 CBO 需要明智的收集足够的数据分析结果来帮助 CBO Hive 的代价模型还不够完美

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    Hive Tips Hive使用技巧

    也正因如此,Hive实际上用来做计算的,而不像数据库用作存储的,当然数据库也有很多计算功能,但一般并不建议在SQL中大量使用计算,把数据库只当作存储一个很重要的原则。...例如:现在要对三个表A、B、C进行处理,Hive QL: select T1., T2. from (select id, name from A) T1 join (select id, price...1、使用UDF (a)如果已经上传到Hive服务器的UDF,可以直接用 create temporary function dosomething as 'net.hesey.udf.DoSomething...五、笛卡尔积 Hive本身不支持笛卡尔积的,不能用select T1., T2.* from table_1, table_2这种语法。...., T2. from (select * from table1) T1 join (select * from table2) T2 on 1=1; 其中on 1=1可选的,注意在Hive的Strict

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    Hive篇---Hive使用优化

    一.前述 本节主要描述Hive的优化使用,Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式: 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...: set hive.exec.mode.local.auto=true; 注意: hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M 表示加载文件的最大值...= true; (该参数为true时,Hive自动对左边的表统计量,如果小表就加入内存,即对小表使用Map join)(默认左边的加载到内存中去) 相关配置参数: hive.mapjoin.smalltable.filesize...: map端做聚合操作hash表的最大可用内容,大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata 是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化,默认为false(自动优化解决思路如下...桶的个数Reduce的个数。 8.

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