Hive中的文件格式 1-TEXTFILE 文本格式,Hive的默认格式,数据不压缩,磁盘开销大.数据解析开销大. 对应的hive API为:org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat和org.apache.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat: 可结合Gzip.Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但是使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作 2-SequenceFile

hive操作数据库还是比较方便的,因此才会有hbase与hive整合.下面我们hive的强大功能吧.为了增强阅读性,下面提几个问题: 1.hive支持哪些运算符? 2.hive是否支持左右连接? 3.hive如何截取字符串?4.hive提供了那些系统函数? 目录 一.关系运算:... 4 1. 等值比较: =. 4 2. 不等值比较: <>. 4 3. 小于比较: <. 4 4. 小于等于比较: <=. 4 5. 大于比较: >. 5 6. 大于等于比较: >=. 5

Hadoop生态圈-hive五种数据格式比较 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务.(行级的insert好像不配置也能运行) 1.修改hive-site.xml,添加如下语句: <property> <name>hive.support.concurrency</name> <value>true</value> </property> <prope

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7316-1-1.html 一.关系运算:1. 等值比较: = 语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例:hive>select 1 from lxw_dual where 1=1; 2. 不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL,或者表达式B为NULL,返回NULL:如果表达式A与

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

阅读本文如果对Microsoft.VisualStudio.DebuggerVisualizers的用法不熟悉的,可以参考这篇文章.http://www.cnblogs.com/devil0153/archive/2010/09/01/Visual-Studio-Custom-Debugger.html 一. 背景介绍及JsonView 由于吾所在的项目中对外开放接口,数据接受和传送都是字符串Json格式,在调试接口阶段,会查看传输数据的内容,如果不经过格式化处理,用肉眼看起来比较费劲和不够直观

测试环境  Hive 1.2.1000.2.6.0.3-8 set hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager; set hive.compactor.initiator.on=true; ; drop table tmp_ccc_20180716;

本次实验的数据是来自老师给的2006-2008年的日期,24小时的温度.电力负荷数据,以及2009年的日期,24小时的温度数据,目的是预测2009年每天24小时的电力负荷,实验数据本文不予给出. 用libsvm进行预测的步骤大体是:将数据进行归一化处理,并转换成livsvm需要的格式,然后进行参数择优,用选的最佳参数使用2006-2008 3年的数据建立模型,再用该模型预测2009年的电力负荷.实际过程中,我先用2006-2007年的数据建模,预测2008年的数据,以得到测试误差.事实证明,用2

1.说明 hive默认使用分隔符如空格,分号,"|",制表符\t来格式化数据记录,对于复杂数据类型如json,nginx日志等,就没有办法拆分了,这时候需要更加强大的SerDe来处理复杂数据, 如使用JsonSerDe或者使用正则表达式RegSerDe来处理. 2.下载jar包 json-serde-1.3.8-jar-with-dependencies.jar: http://www.congiu.net/hive-json-serde/1.3.8/hdp23/json-serde-

第一步:pom文件添加依赖 <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId> <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId> </dependency> 第二步:将返回的对象添加相应的注解 package com.example.domain; import javax.xml.bind.annotation

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

一.ACID介绍 ACID就是常见数据库事务的四大特性:Atomicity(原子性).Consistency(一致性).Isolation(隔离性).Durability(持久性). 在Hive 0.13之前,Hive支持分区级别上原子性.一致性.持久性,隔离性可以通过hive提供的锁机制来实现(通过zookeeper锁或者内存锁来锁住一个分区的数据).从Hive 0.13开始,Hive可以支持行级别上面的ACID语义了.因此我们可以在有其他程序读取一个分区数据时往这个分区插入新的数据. 二.使

Hive从0.14版本开始支持事务和行级更新,但缺省是不支持的,需要一些附加的配置.要想支持行级insert.update.delete,需要配置Hive支持事务. 一.Hive具有ACID语义事务的使用场景1. 流式接收数据.许多用户使用诸如Apache Flume.Apache Storm或Apache Kafka这样的工具将流数据灌入Hadoop集群.当这些工具以每秒数百行的频率写入时,Hive也许只能每15分钟到1小时添加一个分区,因为过于频繁地添加分区很快就会使一个表中的分区数量难以维

摘要: Hive 是建立在 Hadoop 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.1. HIVE结构 Hive 是建

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建立在 Hadoop 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

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计

1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为