第一步:首先要保证网络是通的,很多公司里子网遍布,要和运维和工程侧同事确认好网络是通的,es的地址可以通过curl es地址的方式测试一下. 第二步:下载需要的jar包,必须的是es-hadoop的包,可以在https://www.elastic.co/cn/downloads/下载,其他可能还需要,如果没有就等报错然后百度查吧.... 下载以后要传到hdfs一个地址,否则无法在hive中添加,用hdfs dfs -put命令. 第三步:在hive中添加jar包,ADD JAR hdfs://n

ES对于类似数据库的SQL查询很无力,可以使用Hive on ES来实现SQL的查询.2个百万级的索引做关联时,需要大概1分多钟,基于es2.1版本. 1.将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib目录下. 2.创建hive表 create external table test( name string, address  ARRAY<STRING>, ) stored by 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStor

使用hive访问elasticsearch的数据 1.配置 将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib hive -hiveconf hive.aux.jars.path=/usr/local/hive-1.2.1/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar 或者配置: hive-site.xml <property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value&

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

我们知道Hive0.14版本之前是不支持行级别的插入,更新,删除的,0.14版本之后可以通过修改相关配置得以支持,但是在不修改默认配置的情况下是不是完全没有办法呢?不是的,这里有个比较简单的方法,前提是表的存储格式为textfile~ 以下是例子: 当前表emp 存储格式为textfile 到hdfs中查看数据 将数据下载下来: $ hdfs dfs -get /user/hive/warehouse/test_db.db/emp/part-m-00000 vi查看数据 可以看到字段间的分隔符为

转载自:https://blog.csdn.net/u013210620/article/details/78647366 安装ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 1.下载ES,下载地:https://www.elastic.co/downloads

Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

hive官方并不支持json格式的数据加载,默认支持csv格式文件加载,如何在不依赖外部jar包的情况下实现json数据格式解析,本编博客着重介绍此问题解决方案 首先创建元数据表: create EXTERNAL table access_log (content string) row format delimited fields terminated by '\t' STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInpu

# 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html#bulk-routing * es修改数据: # update_by_query: def update_order_info_by_id(data_list): update_body = { "query": { "term": {"_id": id_} }, "

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.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! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

es 300G 数据删除 [es union_2017执行计划] [测试执行环境]线上D服务器[测试用例]get:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v post:curl -XPOST ES:9200/my_test_index get:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v delete:curl -XDELETE ES:9200/my_test_indexget:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v [测

问题: 今天往Hive中导入Oracle数据的时候碰到了如下错误:Listener refused the connection with the following error: ORA-12505, TNS:listener does not currently know of SID given in connect descriptor 解决办法: 导入数据的语句如下: /usr/bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@20.20.20.

(1)es写数据过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node 4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端 (2)e

ES读写数据过程及原理 倒排索引 首先来了解一下什么是倒排索引 倒排索引,就是建立词语与文档的对应关系(词语在什么文档出现,出现了多少次,在什么位置出现) 搜索的时候,根据搜索关键词,直接在索引中找到对应关系,搜索速度快. doc:表示哪个文档, frep:表示出现的频率 pos:表示出现的位置 1.写数据过程 客户端通过hash选择一个node发送请求,这个node被称做coordinating node(协调节点), 协调节点对docmount进行路由,将请求转发给到对应的primary s

ES读数据的过程: 1.ES客户端选择一个node发送请求,该请求作为协调节点(coordinating node): 2.corrdinating node 对 doc id 对哈希,找出该文档对应所在的shards,将请求转发到对应的node, 此时会使用round-robin 随机轮询算法,在primary shard 和 replica shard 之中选择一个 ,实现读请求的负载均衡: 3.接受请求的node 返回给document 给coordinate node: 4.coordi

前言: 本文是针对socket长连接(涉及到服务器主动推数据),每个包头的拼接算法和长度都不一样,具体的包头小伙伴们问自己公司的开发吧,本文只是提供思路.再啰嗦一句:recv到的包头中数字进行某种运算后得到的就是开发定义的返回code. 粘包问题解决思路: python中的socket recv()是阻塞接收的,所以不存在同时发送多个数据接收错乱的情况.网上对于粘包有各种各样的解决办法,什么每次recv前sleep几秒,保证缓存中有足够数据在接收.还有说在recv()中加个wait的参数,保证每

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗? 一.es写数据过程 1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node. 4.coordinating n