引言 Hive 中的默认分隔符是 ^A (\001) ,这是一种特殊的分隔符,使用的是 ASCII 编码的值,键盘是打不出来的 查看 Hive 默认分隔符文件 Linux 上的文件 以 \001 作为分隔符时,下载后用 notePad++ 打开时看到的 SOH 以 \002 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 STX, 以 \003 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 ETX: "\001" "\002" "\003&q

业务背景 mysql表YHD_CATEG_PRIOR的结构例如以下: -- Table "YHD_CATEG_PRIOR" DDL CREATE TABLE `YHD_CATEG_PRIOR` ( `category_id` int(11) NOT NULL COMMENT '类目ID', `category_name` varchar(250) DEFAULT NULL COMMENT '类目名称', `category_level` int(11) DEFAULT '0' COMM

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         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.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

答:hive中的默认的是'\001'是一种特由的分隔符 使用的是ascii编码的值,键盘是打不出来的.

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

hive基本操作 hive的数据类型 1)基本数据类型 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT FLOAT/DOUBLE BOOLEAN STRING 2)复合类型 ARRAY:一组有序字段.字段的类型必须相同,例Array(1,2) MAP:一组无序的键/值对.键的类型必须是原子的,值可以是任何类型,同一个映射的键的类型必须相同,值得类型也必须相同.例Map('a',1,'b',2) STRUCT:一组命名的字段.字段类型可以不同.例Struct('a',1,1,0) hive

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

工作中经常要用到的一些东西,一直没整理,用的多的记住了,用的不多的每次都是去查,所以记录一下. DDL(数据定义语言),那就包括建表,修改表结构等等了 建表:create hive table hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); 创建一个名为pokes的表,包括两个字段,第一个字段foo是整型,第二个字段bar是字符串. hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIO

Hive 支持关系型数据库中的大多数据基本数据类型,同时也支持3种集合类型:   3.1 Hive 的基本数据类型 支持多种不同他度的整形和浮点型数据类型,具体如下(全都是保留字): tinyint    1byte 有符号整数 smalint    2byte有符号号数 int    4byte有符号号数 bigint    8byte有符号号数 boolean    布尔类型, true 或者 false float    单精度浮点数 double    双精度浮点数 string    

官方参考文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 一.命令行和客户端 1. 命令窗口 1)进入命令窗口 hive 2)在hive cli命令窗口查看hdfs文件系统: dfs -ls / 3)在hive cli命令窗口如何查看本地文件系统 !ls / 2. hive交互方式 1) hive -e "select * from test.student;" $HIVE_HOME/bin/hive

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

类似Mysql的数据库概念: hive> CREATE DATABASE cui; hive> USE cui; 创建表: CREATE TABLE test( first STRING, second STRING ) 默认记录和字段分隔符: \n   每行一条记录 ^A    分隔列(八进制 \001) ^B    分隔ARRAY或者STRUCT中的元素,或者MAP中多个键值对之间分隔(八进制 \002) ^C    分隔MAP中键值对的“键”和“值”(八进制 \003) 自定义分隔符:

摘要 Hive提供了与HBase的集成,使得能够在HBase表上使用HQL语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询   应用场景 1. 将ETL操作的数据存入HBase 2. HBase作为Hive的数据源 3. 构建低延时的数据仓库   使用 1.从Hive中创建HBase表 使用HQL语句创建一个指向HBase的Hive表 CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) //Hive中的表名hbase_table_1 S

(2015.07.22Hive笔记) 一.Hive的安装 1.1Hive的安装过程 下载hive源文件(apache-hive-0.14.0-bin.tar.gz ) 解压hive文件 进入$HIVE_HOME/conf/修改文件 cp hive-env.sh.template hive-env.sh cp hive-default.xml.template(模板文档,提供了hive很多参数) hive-site.xml 修改$HIVE_HOME/conf的hive-env.sh,增加以下三行

set hive.metastore.warehouse.dir=/user/myname/hive/warehouse; 用户设定自己的数据仓库目录.不影响其他用户.也在$HOME/.hiverc中设置,则每次启动hive自动加载 hive -(d,ef,H,h,i,p,S,v) 定义变量var,在hql中直接引用${var} set (显示或修改) set; (看所有变量) set env:HOME; set -V; 不加-V打印命名空间 hive --define foo=bar (-d简

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

原创不易,如需转载,请注明出处https://www.cnblogs.com/baixianlong/p/10700700.html,否则将追究法律责任!!! 一.需求: 1.将以下这张表(test_goods[id,goods_name,goods_price])数据导入Hbase 由此,编写如下sqoop导入命令 sqoop import -D sqoop.hbase.add.row.key=true --connect jdbc:mysql://192.168.1.9/spider --u

本文参考Apache官网,更多内容请参考:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Types 1. 数值型 类型 支持范围 TINYINT 1-byte signed integer, from -128 to 127 SMALLINT 2-byte signed integer, from -32,768 to 32,767 INT/INTEGER 4-byte signed integer, from -

一.导出到本地 导出查询结果到本地: INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY "/tmp/hive-result/t_visit_video" SELECT * FROM t_visit_video ; 导出到的本地路径不必已经存在,会自动创建父目录,导出的查询结果会是一个文件夹,文件夹下存放着本次查询的结果,如果结果集比较大的话会分块存放. 每个数据块还会有一个CRC校验文件,此文件为隐藏文件,用于校验此块的数据有效性. 但是当查看导出的数据文件时发现悲剧了

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M