在使用Hive进行数据查询和操作时,有时候我们需要退出Hive命令行界面。本文将介绍如何在Linux系统中退出Hive命令行。
交互方式-用户接口:CLI(linux命令行)、WUI(hive web页面)、Client(连接远程服务HiveServer2,eg:JDBC、ODBC)
离线数据分析平台实战——130Hive Shell命令介绍 02(熟悉Hive略过) 导入数据 Hive的导入数据基本上可以分为三类, 第一种是从linux系统上导入数据到hive表中, 第二种是从hdfs上导入数据到hive表中, 第三种是从已有的hive表中导入数据到新的hive表中。 其中第一种和第二种语法基本类似; 在前面介绍的使用create table ... as... 命令创建表并导入数据,也属于第三种导入数据方法。 使用前两种方式导入数据,只是复制或者移动数据文件,并不会对数据的
离线数据分析平台实战——120Hive Shell命令介绍 01(熟悉Hive略过) Hive服务介绍 Hive默认提供的cli(shell)服务,如果需要启动其他服务,那么需要service参数来启
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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
不要使用此安装方式,讲述这种安装方式,仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到,我连环境变量都没有配置。
select * from tableName where 分区字段=分区 limit 10;
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
在使用hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
此前对Hive的用户体系一直是心存疑惑,最近有了一些新的体会,我发现一个此前困恼了很久的问题,随着经验的增长都会迎刃而解。
分桶表是对列值取哈希值的方式,将不同数据放到不同文件中存储。 对于hive中每一个表、分区都可以进一步进行分桶。(可以对列,也可以对表进行分桶) 由列的哈希值除以桶的个数来决定每条数据划分在哪个桶中。
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
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。
虽然可以使用 Hive 服务本身的 Principal 与 keytab 来连接 Hive ,但使用服务本身的 principal 不具有普遍性,所以还是建议使用自定义的 Principal 。
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
直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统,构建在HDFS之上,它提供了类似SQL的语法(HQL),可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询,使得对数据的管理和检索更为便利。
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数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore (hive元数据) Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言, 再无类似之处。 (2)数据存储位置。 hdfs raw local fs (3)数据格式。 分隔符 (4)数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据,使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 (5) 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 (6)执行延迟。由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 (7)可扩展性 (8)数据规模。 hive几种基本表类型:内部表、外部表、分区表、桶表 内部表(管理表)和外部表的区别: 创建表 外部表创建表的时候,不会移动数到数据仓库目录中(/user/hive/warehouse),只会记录表数据存放的路径 内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE
CREATE FUNCTION [db_name.] function_name AS class_name [USING JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri' [, JAR|FILE|ARCHIVE 'file_uri'] ];
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图所示。
这里由于小编的这里在安装hive时,由于出现了启动hive时出现了和hadoop的版本不一致的原因,并且始终没有解决,所以就改变策略使用cdh版本的hadoop和hive.因为cdh版本的比较系统,兼容性好。因此要重新安装了。
本案例基于腾讯云一站式开发治理平台Wedata、私有网络VPC、云数据库Mysql和弹性Mapreduce构建了全流程的离线数仓建设流程。通过模拟业务数据的导入,分层ETL和数据应用全过程,演示了如何在Wedata上进行高效的数据开发与治理。
默认情况下,Hive会使用Derby来存储元数据(主要是表、列、分区Partition的信息)。Derby是一个嵌入式的本地数据库,只能单进程进行访问,不允许多个连接。因此,Derby只适合本地测试,不适合用在生产环境。Hive支持使用单独的数据库来存储元数据,比如MySql、PostgreSql等,本文将介绍如何配置Hive使用MySql存储元数据。
我们在刚开始学习hive的时候,都知道hive可以降低程序员的学习成本和开发成本,具体表现就在于可以将SQL语句转换成MapReduce程序运行。
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Hive是种基于Hadoop的数据仓库工具,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 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(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 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
insert into table score3 partition(month =‘201807’) values (‘001’,‘002’,‘100’);
azkaban airflow dolphinscheduler oozie 自研
在 使用Spark读取Hive中的数据 中,我们演示了如何使用python编写脚本,提交到spark,读取并输出了Hive中的数据。在实际应用中,在读取完数据后,通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算,并将结果保存起来。本节将演示这一过程。
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》,内容来源于官方的:GettingStarted,将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1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。
Alluxio是世界上第一个虚拟的分布式存储系统,以内存速度统一了数据访问。它为计算框架和存储系统构建了桥梁,使应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。Alluxio以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
延续数据仓库之Hive快速入门 - 离线&实时数仓架构一文,本文将介绍一下Hadoop/Hive自带的权限控制,权限控制是大数据平台非常重要的一部分,关乎数据安全。
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。
GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用,按照一个或者多个列队结果进行分组,然后对每个组执行聚合操作。
假设张三是xx公司的大数据开发工程师,现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐,那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
HiveServer2 服务默认不启用鉴权功能,这样的话随意输入密码都能连接上,容易造成安全隐患,下面讲解下如何配置Hiveserver2 的 Custom 鉴权。这里已经编写好鉴权类代码,所以这里侧重讲配置,代码 Jar 包可以通过私信提供。
我们Hadoop 2.4集群默认不支持snappy压缩,但是最近有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的(这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的)想迁移到到我们集群上面来进行计算,但是直接运行时报错:
Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。用户可以对开启了事务的Hive表进行insert,update和delete,并通过Apache Spark或Presto进行查询。使用Apache Spark或Presto操作Hive的事务表功能,我们已将其开源,我们对于更多引擎支持update和delete的工作也在进行中,这块同样也会开源。
Hive官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-CreateTable
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
John the Ripper是一个快速的密码破解工具,用于在已知密文的情况下尝试破解出明文,支持目前大多数的加密算法,如DES、MD4、MD5等。它支持多种不同类型的系统架构,包括Unix、Linux、Windows、DOS模式、BeOS和OpenVMS,主要目的是破解不够牢固的Unix/Linux系统密码。除了在各种Unix系统上最常见的几种密码哈希类型之外,它还支持Windows LM散列,以及社区增强版本中的许多其他哈希和密码。它是一款开源软件。Kali中自带John
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径,快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
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。
Cloudera公司推出,提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎.一般公司选择使用CDH部署集群,可以考虑下Impala。
HDFS在权限管控时,提供类似POSIX系统的文件和目录权限模型,这里称为普通权限管控。它和在linux系统上的操作类似,每个文件或目录都有owner、group、other三种角色,它们拥有不同的权限。权限分为r、w、x三种。rwx权限,也可以使用数字4、2、1表示。
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