数据管理与存储在Hive的具体使用中,首先面临的问题便是如何定义结构信息,跟结构化的数据 映射成功。所谓的映射指的是一种对应关系。在Hive中需要描述清楚跟文件之间 的映射关系、列和字段之间的关系等等信息。这些描述映射关系的数据的称之为 Hive数据。该数据十分重要,因为只有通过查询它才可以确定用户编写sql和最 终操作文件之间的关系。MetastoreMetadata即数据数据
Spark SQL是Spark生态系统中非常重要的组件,其前身为Shark。Shark是Spark上的数据仓库,最初设计成与Hive兼容,但是该项目于2014年开始停止开发,转向Spark SQL。Spark SQL全面继承了Shark,并进行了优化。Shark即Hive on Spark,为了实现与Hive兼容,Shark在HiveQL方面重用了Hive中的HiveQL解析、逻辑执行计划翻译、执
转载 2024-10-26 19:46:21
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# HiveSpark数据介绍与使用 ## 什么是数据 数据是关于数据数据,它描述了数据的属性、结构、格式和关系等信息。在大数据领域中,数据非常重要,因为它能够帮助我们理解和管理海量的数据数据通常包含以下几个方面的信息: - 数据集的名称、描述和创建时间等基本属性; - 数据集中的和列的结构信息; - 数据集之间的关系和依赖关系; - 数据集的分区和分布信息; - 数据
原创 2023-10-23 16:59:22
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大家好,我是后来。Hive 作为大数据中数仓的重要框架,从速度贼慢的MR引擎,再到Tez,到如今的Spark,速度一直在提升。虽然一条Hive SQL会转换成Spark的几个job,以及会生成多少Stage,我们还不好判断,但是Spark如何读取Hive后会有多少个Task呢?我们知道Spark的Task数由partitions决定,那么又如何决定呢?Hive在读取不可切片文件的时候只能由单个节
转载 2024-06-21 16:13:45
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Hive数据库中一些重要的结构及用途,方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问数据库的理解。1、存储Hive版本的数据(VERSION)该比较简单,但很重要。VER_IDSCHEMA_VERSIONVERSION_COMMENTID主键Hive版本版本说明11.1.0Set  by MetaStore如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli。比如该不存在
Hive 数据简介作为Hive基础中的基础,Hive中的数据还是很有必要mark一下的,hive数据可以存在Mysql或者postgreSQL等关系型数据库中。数据结构基础,不同的文章博客大多大同小异,基本都贴合官网描述,这里直接Mark一下,方便随手对照查看和平时使用。 内容转自hive 数据理解,直接对照官网或者参考下面博客:Hive学习之路 (三)Hive数据信息对应My
转载 2023-06-16 21:06:14
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本文介绍一下Hive数据中重要的一些结构及用途,以Hive0.13为例。文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,Hive数据是怎么生成和存储的。13.1 存储Hive版本的数据(VERSION)该比较简单,但很重要。VER_IDSCHEMA_VERSIONVERSION_COMMENTID主键Hive版本版本说明10.13.0Set by MetaStore如果该表出现问题,根本进入
1、HIve数据模型2、Hive的基本安装3、Hive的shell使用以及HQL的使用4、Hive的优化5、其它方式访问Hive中的数据的形式1、HIve数据模型:(Table) 外部(External Table)分区(Partition)桶(Buckets)(Table)主要包括数据以及实际的数据,一般数据主要存储在关系型的数据库中,而实际的数据一般存放在HDFS创建的/usr
转载 2023-07-12 11:03:33
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目录概述一、存储Hive版本的数据(VERSION)二、Hive数据库相关的数据(DBS、DATABASE_PARAMS)1、DBS2、DATABASE_PARAMS三、Hive和视图相关的数据1、TBLS2、TABLE_PARAMS 3、TBL_PRIVS四、Hive文件存储信息相关的数据1、SDS 2、SD_PARAMS 3、SERDES&nbs
转载 2023-08-25 02:02:41
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文章目录一、技术二、构建SpringBoot工程2.1 创建maven工程并配置 pom.xml文件2.2 编写配置文件 application.yml2.3 编写配置文件 application.propertites2.4 开发主启动类2.5 开发配置类三、测试抽取Hive、HDFS数据四、将抽取的数据存储到MySQL4.1 引入依赖4.2 配置application.yml4.3 创建
转载 2024-07-03 22:23:27
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# Hive 数据刷新 Tutorial Hive 是大数据生态系统中的一个重要组件,它允许我们用 SQL-like 查询语言来处理大数据。随着数据的增加或改变,Hive 数据的准确性就显得尤为重要。因此,定期刷新 Hive 数据是保持系统效率的关键步骤。本文将详细介绍如何实现 Hive 数据的刷新,包括步骤说明和代码示例。 ## 流程概述 以下是 Hive 数据刷新的基
原创 10月前
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# 获取Hive数据 在大数据领域中,Hive是一个开源的数据仓库工具,可以方便地对存储在Hadoop集群上的数据进行管理和查询。在使用Hive时,我们经常需要获取Hive数据,包括的结构、列名、数据类型等信息。本文将介绍如何通过Hive数据服务来获取数据。 ## Hive数据服务 Hive数据服务是基于数据库(Derby或MySQL)的数据库存储的,其中包含了
原创 2024-06-15 03:59:32
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知识点1:Spark访问HIVE上面的数据  配置注意点:.    1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下     3.
转载 2023-06-19 11:47:15
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在大数据中,很多情况下是将hive数据存放在mysql数据库中,通过hive配置的连接字符串:<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> hive3?createDatabaseIfNotExist=true</value> </p
转载 2023-08-20 22:50:58
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1. 概念MetaSore 是 Hive 数据存储的地方。Hive 数据库、、函数等的定义都存储在 Metastore 中。根据系统配置方式,统计信息和授权记录也可以存储在此处。Hive 或者其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析,授权以及有效执行用户查询。MetaStore 分为两个部分:服务和后台数据的存储。2. 配置参数这里只会展示与 MetaStore 相关的配置参数,与 Met
目录编辑一、Hive 概述1.1 Hive产生的原因1.2 Hive是什么?1.3 Hive 特点1.4 Hive生态链关系二、Hive架构2.1 架构图2.2 架构组件说明2.2.1 Interface2.2.1.1 CLI2.2.1.2 JDBC/ODBC2.2.1.3 WebUI2.2.2 MetaData2.2.3 MetaStore2.2.4 Hiveserver22.2.5 Drive
转载 2024-06-11 06:24:19
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文章目录什么是hivehive 体系架构Hive数据库比较Hive数据类型数据(Tables)操作 删除/修改 什么是hive基于Hadoop的数据仓库解决方案 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,并 提供类 SQL 查询功能。用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。本质是:将 HQL
转载 2023-11-02 21:32:55
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1、Hive中databases的信息-》DBS 字段关联,以及 TBL_ID(TBLS)-> SD_ID(SDS)-> CD_ID(CDS)-> SERDE_ID(SERDES) XMLCopy 数据表字段 说明 DB_ID 数据库ID DESC 数据库描述 DB_LOCATION_URI 数据库HDFS路径 NAME 数据库名 OWNER_NAME 数据
Hive on Spark VS Spark on Hive两者概述Hive on SparkHive on Spark是由Cloudera发起,由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目,其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎,将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目,可以提高Hive查询的性能,同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了
转载 2023-12-04 20:53:12
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随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属HiveSpark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。 作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系
转载 2023-08-03 19:11:09
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