Serde是什么:Serde实现数据序列化和反序列化以及提供一个辅助类ObjectInspector帮助使用者访问需要序列化或者反序列化的对象。Serde层构建在数据存储和执行引擎之间,实现数据存储+中间数据存储和执行引擎的解耦。 //主要实现数据的序列化和反序列化。 publicabstractclass AbstractSerDe implements SerDe { publ
# MySQL中Blob导入操作详解 ## 什么是Blob 在MySQL中,Blob是一种二进制大对象数据类型,用来存储大量的二进制数据,比如图片、音频、视频等。Blob字段通常用来保存文件内容。 ## Blob导入操作 下面我们来介绍如何在MySQL中导入Blob数据。假设我们已经有一个包含Blob字段的表,我们要将文件导入到这个表中。 ### 步骤一:准备文件 首先,我们需要准备要
原创 2024-05-14 07:01:16
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打怪升级之小白的大数据之旅(六十八)Hive旅程第九站:Hive的压缩与存储上次回顾上一章,我们学习完了hive的函数相关操作,到此,我们hive的大的知识点就全部介绍完毕了,当然了,还有一些细节我没有讲到,大家可以私信我或者去官网看看说明文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC本章和下一章的内容与
# MySQL Blob 导入 导出 在MySQL数据库中,Blob是一种二进制数据类型,用于存储大量的二进制数据,比如图片、音频、视频等。在某些情况下,我们可能需要将Blob数据从一个数据库导出到另一个数据库,或者从数据库导出到本地文件系统,反之亦然。本文将介绍如何在MySQL中进行Blob数据的导入和导出操作。 ## Blob 导出 要将Blob数据导出到本地文件系统,我们可以使用MyS
原创 2023-10-27 15:37:59
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记录背景:工作中要对HIVE的元数据进行监控,对Hive的元数据调研过程中了解到一些,在此记录: Hive的元数据一般都会存在MySQL,下面是我对mysql里hive库下各数据表的分析: 数据库相关的表DBS该表存储Hive中所有数据库的基本信息,字段如下: 元数据表字段 说明 示例数据 DB_ID 数据库ID 2 DESC 数据库描述 测试库 DB_LOCATION_URI 数据库HDFS路径
转载 2023-12-17 14:53:51
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1、首先打开虚拟机,运行一下两条命令打开hadoop:start-dfs.shstart-yarn.sh  2、进入hive目录下,启动metastorehive --service metastore3、使用jdbc访问hive,启动 hiveserver2bin/hive --service hiveserver24、启动 beeline 客户端(需要多等待一会)bin/b
转载 2023-07-03 16:29:35
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背景SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果。故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中。因上原因,所以本次的实验样本为:【数据量:61w条,文本大小:74M】选择DataX原因试图维持统一的异构数据源同步方案。(其实行不通)试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(
转载 2023-11-18 22:05:57
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 ⒈ 调与节拍的输入例如:1=D,对于升号(#)可直接键入该字符,对于降号(b),可直接输入用小写字母“b” 来代替。插入后,再将其选定,然后在“文字”菜单下的“修饰”里选择“上标”就可以了,例如:1=bG。然后是节拍,如4/4、3/4等,这些都可以直接输入,也可以在数学公式中选择分式来完成。⒉ 乐谱的输入⑴单击“查看”菜单下的“工作栏”,选择“操作向导”,打开操作向导对话框。⑵鼠标点击
用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景,一路踏坑过来,这里分享踏坑经验一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是text格式;每次导完到临时表,需要做invalidate metadata 表操作,不然后面直
数据的导入导出1.数据的导入1 load语法:load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table table_name [partition (partcol1=val1,…)];(1)load data:表示加载数据(2)local:表示从本地加载数据到 hive 表;否则从 HDFS 加载数据到 hive 表(3)inpath:
转载 2023-07-12 09:08:19
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全量数据导入kudu时,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表    由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是text格式;    每次导完到临时表,需要做invalidate metadata 表操作,不然后面直接导入kudu的时候会查不到数据;    初始化好数据得执行compute
转载 2023-07-12 21:13:06
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上一篇文章中(Hive常见数据格式及存储(一),主要使用Hive 来做出常见的数据格式对文件存储的对比;没看过的小伙伴,建议先看下; 本次,我们来具体聊聊 大数据下的存储格式;行式存储在RDBMS数据库中我们存储数据都是按照一行一行来存,也是按照一行一行来读,这种按照行来存储以及来读取数据的存储方式,我们称作为 行式存储 ,这种存储方式在HDFS中存的方式和RDBMS一样,都是将多行数据放在同一个
一、备份1.备份分类:根据服务器状态:热备份、温备份、冷备份 热备份:读、写不受影响;备份的同时,业务不受影响。 温备份:服务在线,但仅支持读请求,不允许写请求的情况下备份 冷备份:离线备份;需要关闭mysql服务,读写请求均不允许状态下进行。从对象来分:物理备份与逻辑备份 物理备份:复制数据文件;[root@localhost /var/lib/mysql]# ll #每个数据库是一个目录
转载 2024-03-07 16:49:45
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一、impala + kudu一些优化心得用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景,一路踏坑过来,这里分享踏坑经验一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是txt格式;每次导完到临时表,需要做invalidat
问题导读1.从本地文件系统中通过什么命令可导入数据到Hive表?2.什么是动态分区插入?3.该如何实现动态分区插入? 扩展:这里可以和Hive中的三种不同的数据导出方式介绍进行对比?Hive的几种常见的数据导入方式 这里介绍四种: (1)、从本地文件系统中导入数据到Hive表; (2)、从HDFS上导入数据到Hive表; (3)、从别的表中查询出相应的数据并导入Hive表中; (4)、在创建表的
转载 2023-07-14 11:08:08
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Hive 导入 parquet 数据步骤如下:查看 parquet 文件的格式构造建表语句倒入数据一、查看 parquet 内容和结构下载地址命令查看结构:java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30查看内容:java -jar parquet-
转载 2023-10-01 09:30:12
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本文介绍hive数据导入的一种方法,从文件导入
原创 精选 2022-03-25 11:25:57
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删除文档的第一行,文件导出第一行为列名 sed -i '1d' <file> 取第一行为日期的cat hall.log | grep '2017-' > 0928.txt替换分隔符为\01 sed -i 's/\t/\x1/g;s/;/\x1/g' test1.txt gz压缩 gzip -r test1.txt 查看文件 hdfs dfs -ls /hive/wareh
转载 2016-12-15 12:33:00
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1.1hive-import参数使用--hive-import就可以将数据导入hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import...
原创 2021-08-31 09:32:04
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# 日志导入Hive的简单指南 Apache Hive是一种用于数据仓库的工具,它将结构化数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。随着大数据处理的普及,日常生成的日志文件的分析和加载变得愈发重要。本文章将介绍如何将日志数据导入Hive中,并提供相应的代码示例,同时展示一些可视化的信息。 ## 1. 准备工作 首先,确保你已经安装好Hadoop和Hive。假设你有一个名为`acc
原创 2024-09-26 07:21:39
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