这篇文章是基于上一篇文章的续集 一:需求 1.图形表示 二:程序 1.程序. package com.scala.it import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SaveMode import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object HiveToMysql { def main(

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp

schematool -dbType mysql -initSchema hive startup failed

一,mysql 安装mysql5.7完整教程1. yum -y install mysql-server直接执行语句后等待就好已安装: mysql-community-server.x86_64 0:5.7.23-1.el7 作为依赖被安装: mysql-community-client.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-common.x86_64 0:5.7.23-1.el7 mysql-community-libs.x86_64 0:5.7.23-1

Sqoop 是一款用来在不同数据存储软件之间进行数据传输的开源软件,它支持多种类型的数据储存软件. 安装 Sqoop 1.下载sqoop并加mysql驱动包 http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/,下载,如下载sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz, 要从 MySQL 导数据需要安装 MySQL driver.如 mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz,解压以后把 jar 包放到 Sqoop 目

今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

转自http://shiyanjun.cn/archives/588.html Hive是基于Hadoop平台的,它提供了类似SQL一样的查询语言HQL.有了Hive,如果使用过SQL语言,并且不理解Hadoop MapReduce运行原理,也就无法通过编程来实现MR,但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句,通过使用类似SQL的语法,将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析,最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job. 对于最基本的HQL查询我们不再累述,这

最近被朋友问到有关于Hive Join的问题,保守回答过后,来补充补充知识: 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,并提供类SQL查询功能. 一.Hive支持哪些连接 来自官网的截图: 二.Hive五种连接 INNER JOIN:返回两张表中关联条件为＂真＂的记录: LEFT JOIN(LEFT OUTER JOIN):返回左表中所有的记录,加上右表中匹配的记录,如果条件不匹配,则返回NULL: RIGHT JOIN(RIGHT OUTER JO

以下的文章主要讲述的是MySQL关联left join 条件on与where 条件的不同之处,我们现在有两个表,即商品表(products)与sales_detail(销售记录表).我们主要是通过这两个表来对MySQL关联left join 条件on与where 条件的不同之处进行讲述. products: pid pname pcode 1 商品1 AC90 2 商品2 DE78 3 商品3 XXXX sales_detail: aid pcode saletime 1 AC90 2008-0

1.HIVE基本操作: [一起学Hive]之十一-Hive中Join的类型和用法 注:HIve不支持非等值连接: 什么是等值连接: //Oracle SQL 不等值连接 //通过不等值连接查找7788号员工可以去非本人出生地参加工作的地方. SELECT emp.empno,emp.ename,dept.loc FROM emp INNER JOIN dept ON emp.deptno <> dept.deptno WHERE empno=7788 ORDER BY EMPNO 结果:EMP

使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/

table th:first-of-type { width: 200px; } join 类型 备注 left [outer] join right [outer] join union [all | distinct] MySQL中没有 full [outer] join,用 union 代替: distinct: 可选,删除结果集中重复的数据.默认情况下 union 操作符已经删除了重复数据,所以 distinct 修饰符对结果没啥影响: all: 可选,返回所有结果集,包含重复数据. j

背景 left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论.商城里一个货物有多少评论.一条评论有多少个赞等等.但是由于对join.on.where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑. 这里我先给出一个场景,并抛出两个问题,如果你都能答对那这篇文章就不用看了. 假设有一个班级管理应用,有一个表classes,存了所有的班级:有一个表students,存了所有的学生,具体数据如下(在线SQL:https://w

在安装Hadoop,mysql,hive之前,首先要保证电脑上安装了jdk 一.配置jdk 1. 下载jdk http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2. 配置环境变量 (1)在终端使用 sudo su 命令进入root用户模式: (2)使用 vim /etc/profile 命令打开profile文件,按下大写“I”进入编辑模式,在文件中添加以下信息: JAVA_HO

在阐述Hive Join具体的优化方法之前,首先看一下Hive Join的几个重要特点,在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化: 1. 只支持等值连接 2. 底层会将写的HQL语句转换为MapReduce,并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3. 当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议: 1. 合理的设置map和reduce数量 jvm重用.可在hadoop的mapred-site.xml中

Hive--join的使用 hive中常用的join有:inner join.left join .right join .full join.left semi join.cross join.mulitiple 在hive中建立两张表,用于测试: hive> select * from rdb_a; OK 1 lucy 2 jack 3 tony hive> select * from rdb_b; OK 1 12 2 22 4 32 一.基本join使用 1.内关联([inner] jo

# 现象 left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论.商城里一个货物有多少评论.一条评论有多少个赞等等.但是由于对join.on.where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑. 这里我先给出一个场景,并抛出两个问题,如果你都能答对那这篇文章就不用看了. 假设有一个班级管理应用,有一个表classes,存了所有的班级:有一个表students,存了所有的学生,具体数据如下(感谢廖雪峰的在线SQL):

半连接是MySQL 5.6.5引入的,多在子查询exists中使用,对外部row source的每个键值,查找到内部row source匹配的第一个键值后就返回,如果找到就不用再查找内部row source其他的键值了. 测试环境 mysql> desc class; +------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------

关于 “A LEFT JOIN B ON 条件表达式” 的一点提醒 ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据行,即使on中包含有A表中的列的限制条件,也不会过滤A的任何数据(A的数据只会通过where过滤). 如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据 在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用.仅在匹配阶段完成以后,WHERE 子句条件才会被使用.它将从匹配阶段产生的数据中检索过

有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异. 可能只看着两个关键字看不出任何的问题.那我们使用实际的例子来说到底有没有差异. 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1; 表结构2 Sq

现有两台MYSQL数据库 一台是192.168.1.1 端口3306 上有数据库DB1 有表TABLE1一台是192.168.1.2 端口3307 上有数据库DB2 有表TABLE2192.168.1.1远程连接192.168.1.2数据库所使用的用户名root1 密码root1 192.168.1.2远程连接192.168.1.1数据库所使用的用户名root2 密码root2现在想对 TABLE1 和 TABLE2 两张表进行关联查询 请问SQL应该怎么实现 没有办法直接进行JOIN查询. 你