085567
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最新评论
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yugouai：
下载不了啊。。。
如何获取hive建表语句 -
help：
[root@hadoop-namenode 1 5 /usr/ ...
Sqoop -
085567：
lvshuding 写道请问，sqoop 安装时不用配置什么吗 ...
Sqoop -
085567：
lvshuding 写道请问，导入数据时，kv1.txt的文件 ...
hive与hbase整合 -
lvshuding：
请问，sqoop 安装时不用配置什么吗？
Sqoop
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转自 ：http://www.tbdata.org/archives/622
使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑。但是某些情况下，因为不熟悉数据特性，或没有遵循Hive的优化约定，Hive计算任务会变得非常低效，甚至无法得到结果。一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解。
有一些大家比较熟悉的优化约定包括：Join中需要将大表写在靠右的位置；尽量使用UDF而不是transfrom……诸如此类。下面讨论5个性能和逻辑相关的问题，帮助你写出更好的Hive程序。
全排序
Hive的排序关键字是SORT BY，它有意区别于传统数据库的O ...
String driverName = "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
try { Class.forName(driverName); } catch (ClassNotFoundException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); System.exit(1); } Connection con = DriverManager.getConnection(" ...
Hive 针对不同的查询进行了优化，优化可以通过配置进行控制，本文将介绍部分优化的策略以及优化控制选项。
列裁剪（Column Pruning）
在读数据的时候，只读取查询中需要用到的列，而忽略其他列。例如，对于查询：
SELECT a,b FROM T WHERE e < 10;
其中，T 包含 5 个列 (a,b,c,d,e)，列 c，d 将会被忽略，只会读取a, b, e 列
这个选项默认为真： hive.optimize.cp = true
分区裁剪（Partition Pruning）
在查询的过程中减少不必要的分区。例如，对于下列查询：
...
Hive 是什么
在接触一个新的事物首先要回到的问题是：这是什么？
这里引用 Hive wiki 上的介绍：
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability ...
Hive 是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：
文件格式：Text File，Sequence File
内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin/stdout 传输数据
用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1
用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1
File Format
TextFile
SequenceFIle
RCFFile
Data type ...
1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-outAnswer：程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。修改办法：修改2个文件。 ...
<property>
<name>mapred.min.split.size</name>
<value>268435456</value>
<description>决定了每个 Input Split的最小值，也间接决定了一个Job的map 数目。
这里设置为256M，默认64M，有效减少了map的数量，因为在大数据量时，
map数量过大并不一定速度就快，而1个进程处理256M数据也是很快的 ...
Sqoop是什么？
它是一个工具，一个在Hadoop和关系型数据库之间进行数据导入导出，它将这个过程中的大部分步骤自动执行，简化了使用者的。同时，它将整个数据导入导出过程用MapReduce进行实现，充分利用了Hadoop分布式的优点.
实例场景
广告PV记录,包含广告ID,PV时间,访问IP三项信息数据规模:1700万原始位置:本机MySQL数据库
Sqoop从DB到HDFS
格式:
sqoop import (generic-args) (import-args)
常用参数:–connect (jdbc-uri) Specify JDBC connect str ...
Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信，相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 (Hive Storage Handlers)， 大致意思如图所示：
口水： 对 hive_hbase-handler.jar 这个东东还有点兴趣，有空来磋磨一下。
一、2个注意事项：1、需要的软件有 Hadoop、Hive、Hbase、Zookeeper，Hive与HBase的整合对Hive的版本有要求，所以不要下载.0.6.0以前的老版 本，Hive.0.6.0的版本才支持与HBase对接，因此在Hive的lib目录下可以看见多了 ...
转自：http://www.db2china.net/club/thread-11637-1-1.html
最近分析和比较了Hive和并行数据仓库的架构，本文记下一些体会。Hive是架构在Hadoop MapReduce Framework之上的开源数据分析系统。 Hive具有如下特点：1. 数据以HDFS文件的形式存储，从而 ...
应用crontab定时将数据导入到hive中：在调用/bin/hive -f 'loadData.sql' 的时候,报错：Cannot find hadoop installation: $HADOOP_HOME must be set or hadoop must be in the path。
查资料得知是由环境变量在crontab中不一定可识别引起的。于是在脚本中前面加入export HADOOP_HOME=/home/work/hadoop-0.20.2 问题解决。也可以加这句话/home/work/.bashrc
引用某博客的一句话：
crontab中必须十分注意环境变量 ...
转自：http://blog.csdn.net/dajuezhao/archive/2010/07/21/5753055.aspx
一、背景
1、在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。
2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。
3、如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by，详见表创建的语法结构。
二、技术细节
1、一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存 ...
一、 创建表 在官方的wiki里，example是这样的：
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 ( ...
http://www.tech126.com/hive-mysql-metastore/
Hive默认是采用Derby来存储其Meta信息的，如下：
< property> < name> javax. jdo. OPTION . ConnectionURL</ name> < value> jdbc:derby:// zw- hadoop- master:1527 / metastore_db;create= true</ value> < description> JDBC connect string ...
MongoDB资料-MongoDB.The.Definitive.Guide