一 问题 在hive1.2中使用hive或者beeline执行sql都有进度信息,但是升级到hive2.0以后,只有hive执行sql还有进度信息,beeline执行sql完全silence,在等待结果的过程中完全不知道执行到哪了 1 hive执行sql过程(有进度信息) hive> select count(1) from test_table;WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the

需求描述: 通过mysql客户端登录到mysql数据库,如何执行操作系统上的SQL脚本文件呢? 操作过程: 1.编写测试脚本文件 [mysql@redhat6 scripts]$ cat SeCount.sql use test01 select count(*) from ts051; 2.登录到mysql数据库中 [mysql@redhat6 scripts]$ mysql -uroot -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Com

1.通过Java往hdfs写avro文件 import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.nio.ByteBuffer; import org.apache.avro.Schema; import org.apache.avro.file.CodecFactory; import org.apache.avro.file.DataFileWriter; import

集群测试 上传小文件到集群,随便选择一个小文件上传到hdfs的根目录 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input / [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ 验证是否上传成功,验证ok,Replication的3代表三个副本数 image.png 上传一个大文件如我们的hadoop安装包 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

当全是 insert语句的.sql文件太大时(insert 语句条数太大),直接打开执行sql文件,pl/sql会卡死. 这是可以用pl/sql的命令窗口来执行.sql文件,操作步骤如下: 1.新建命令窗口: 2.输入@d:\xxx.sql   脚本后按回车键(xxx为sql文件路径) 3.待所有sql语句执行完后,点击提交按钮即可.

目录 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS 二.开发scala代码 standAlone模式查看HDFS上的文件 步骤 一.退出local模式,重新进入Spark-shell 二.开发scala代码 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS cd /export/servers/sparkdatas hdfs dfs -mkdir -p /sparkwordcount hdfs dfs -put wordcount.txt /s

sqlserver2008中需要执行大文件的脚本,查询分析器中打不开,需要用到sql命令,开始使用osql命令 使用sqlcmd可以执行:在DOS中,调用sqlcmd命令,并使用对应选项    sqlcmd    -S  localhost -U sa -P 1   -i "c:\xxx\MySql.sql"

python想直接读取hadoop上的文件内容,一番操作,头发掉了几根,也没能解析出来parquet文件类型的文件. 本博文简单讲解一下TEXTFILE文件格式的解析: 需要安装模块hdfs from hdfs.client import Client client = Client("http://bigdata-poc.com:50070") #print(dir(client)) filepath="/user/hive/warehouse/sd.db/test_201

要读取的文件为:/user/hdfs/stdin.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <request> <jobinstanceid>SK9cohJD4yklcD8dJuZXDA</jobinstanceid> <context> <property name="userName" value="xdf"/&g

./bin/sparkR --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.3.0 --master yarn hdfs://master:9000/tmp/demo.cvs 替换你的hdfs路径>sc = sparkR.init(master = "yarn″, appName="SparkR")>sqlContext = sparkRSQL.init(sc)>demo = read.df(sqlContext,'hdf

Hdfs上的数据文件为T0,T1,T2(无后缀): T0: What has come into being in him was life, and the life was the light of all people. The light shines in the darkness, and the darkness did not overcome it. Enter through the narrow gate; for the gate is wide and the road

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

一.定时删除linux上定时的文件 显示20分钟前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20分钟前的文件 -exec rm {} \; 显示20天前的文件 -exec ls -l {} \; 删除20天前的文件 -exec rm {} \; 二.定时删除HDFS上过时的文件 思路:获取文件或目录的修改时间,与设定的过期时间进行比较,对过期文件执行删除操作即可. #!/bin/bash source ~/.bashrc #待检测的HDFS目录 data1_file=/hive/wareh

原文:C#和Java中执行SQL文件脚本的代码(非常有用) 我们在做程序的时候有事后会涉及到利用sql文件 直接执行,可是在sql文件中有很多注释,我们要一句一句的执行首先必须的得把sql文件解析 去除其中的注释,还有把每一句sql语句取出来,然后再利用各个平台中的数据库相关执行它. 接下来放代码! java版本的 001 package com.zz; 002   003 import java.io.*; 004 import java.util.ArrayList; 005 import 

起因: 因工作需要,在本机测试环境升级mysql数据库,需逐条执行mysql数据库的sql文件对数据库进行升级,因此找了些关于mysql的文章,对批量升级数据库所需的sql文件进行升级. 整理思路: 首先,需要对所需升级的sql所在目录的sql文件进行遍历.生成新的批量执行sql文件.想到是windows系统安装的mysql,首先想到使用bat进行sql文件的生成: 生成sql文件后,还需要使用bat文件连接到数据库,并使用新生成的sql文件进行升级. 想到升级的过程中还有可能字符集出现问题,因

大部分网站虚拟主机为了安全起见,都限制了通过命令或者phpMyAdmin导入大sql文件到mysql数据库,例如godaddy只允许站长通过phpMyAdmin上传不超过2m的sql文件,但实际上我们要导入到虚拟主机的sql文件远远大于2m.幸好我们还是可以使用一些第三方工具来辅助实现导入大sql文件到网站虚拟主机的mysql数据库.这个工具叫bigdump,它会分段执行大sql文件,并会自动重启,重启后从上一次执行停止处重新执行.以下是bigdump工具的使用方法. 1.下载bigdump 从

为使用阿里云主机,没有装ftp,也没有装phpmyadmin,所以一切都得靠命令行.转移网站的重要一步就是转移数据库,这里简单介绍一下如何在这种情况下导入sql文件 因导出sql文件 在你原来的网站服务商处利用phpmyadmin导出数据库为sql文件,这个步骤大家都会,不赘述. 上传sql文件 前面说过了,我们没有在云主机上安装ftp,怎么上传呢? 打开ftp客户端软件,例如filezilla,使用服务器IP和root及密码,连接时一定要使用SFTP方式连接,这样才能连接到linux.注意,这

1.通读http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 2.在每台机器上将spark安装到/opt/spark 3.在第一台机器上启动spark master. [root@jfp3-1 latest]# ./sbin/start-master.sh 在logs目录查看日志: [root@jfp3-1 latest]# tail -100f logs/spark-root-org.apache.spark.d

因导出sql文件 在你原来的网站服务商处利用phpmyadmin导出数据库为sql文件,这个步骤大家都会,不赘述. 上传sql文件 前面说过了,我们没有在云主机上安装ftp,怎么上传呢? 打开ftp客户端软件,例如filezilla,使用服务器IP和root及密码,连接时一定要使用SFTP方式连接,这样才能连接到linux.注意,这种方法是不安全的,但我们这里没有ftp,如果要上传本地文件到服务器,没有更好更快的方法. 我们把database.sql上传到/tmp目录. 连接到linux,登录m

发现自己之前写的php导出sql数据为Excel文件在导出一些数据的时候出现了精度的问题,比如导出身份证号的时候会把后面变成0000.暂时先把这个问题留下,有空去看看到底是什么问题. 写了一个导出sql的工具.稍微加了下界面,把功能也做多了点,简单来说,就是三个功能: 1.直接在浏览器上显示sql文件内容. 2.直接导出到服务器上,要求目录要可写. 3.直接下载到本地,脱库时感觉还不错. 好了直接贴上代码: sqldump.php <?php if (isset($_REQUEST['optio