（1）解决jar包依赖问题，可以使用两种方式 1、直接创建maven工程，编写pom文件，添加依赖的jar包声明 2、直接下载对应的hbase的linux压缩包，解压后拷贝文件夹lib下的所有jar包 注意： 在运行过程中会报错：java.lang.NoClassDefFoundErro
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2024-03-11 16:21:26
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Hive动态分区和分桶1、Hive动态分区1、hive的动态分区介绍 hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive的分区字段值，但是这样的话会导致用户的操作复杂度提高，而且在使用的时候会导致数据只能插入到某一个指定分区，无法让数据散列分布，因此更好的方式是当数据在进行插入的时候，根据数据的某一个字段或某几个字段值动态的将数据插入到不同的目录中，此时，引入动态分区。2、hive的动
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2023-06-29 17:44:06
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1.在test数据库下创建表格hive> create table vod_record_all(
> watch_time date,
> device_id string,
> program_id string,
> program_name string,program_type string,
> watch_duration bigint,
>
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2023-06-28 17:58:18
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# 加载 HDFS 数据到 Hive 的详细指南
在大数据处理的生态系统中，Hadoop 和 Hive 是两个非常重要的组件。Hadoop 提供了分布式存储与处理的能力，而 Hive 则是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于方便地查询和分析大规模数据。因此，将 HDFS 上的数据加载到 Hive 中是数据工程师和数据科学家的基本技能之一。本文将详细介绍如何将 HDFS 数据加载到 Hiv
原创
2024-10-21 05:47:31
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实现"DataX加载数据到Hive"的流程如下：
步骤 | 动作 | 代码和注释
-------|----------------------------------------|----------------------------------------------
步骤一 | 安装和配置DataX
原创
2024-01-03 05:03:16
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## Hadoop 导入数据到 Hive：从零开始
### 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用 Hadoop 将数据导入到 Hive 中。Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，它提供了类似于 SQL 的查询语言，可以让用户以高级抽象的方式查询和分析存储在 Hadoop 上的数据。这使得开发者能够更轻松地处理大规模的结构化和半结构化数据。
在开始之前，我们需要确保以下条件已
原创
2023-09-27 13:11:46
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Hive本地运行job总是报错，因为虽然输入文件很小，但是需要加载的文件很大，本地跑根本吃不消。所以想设置hive不在本地执行。同样的问题遇到两次了，还是总结一下，具体的步骤如下： （1）Hive支持任务执行选择本地模式(local mode)，对数据量比较小的操作，就可以在本地执行，这样要比提交任务到集群执行效率要快很多。配置如下参数，可以开启Hive的本地模式：hive>
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2023-07-14 11:51:32
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动态分区功能，可以基于查询参数推断出要创建的分区名称手动分区灵活性太低，当分区数较多时一个个分区单独去加载数据工作量太大，这时候考虑动态分区。动态分区基于hive的源数据表将数据插入到分区表中，在数据插入的时候会根据分区字段自动将数据归类存入对应的分区路径，不需要手动指定分区注意：系统默认以最后一个字段为分区名，因为分区表的分区字段默认也是该表中的字段，且依次排在表中字段的最后面。所以分区需要分区
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2023-07-13 16:24:37
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# 科普：Hive加载数据到指定分区
在大数据领域中，Hive是一个非常流行的数据仓库工具，它是基于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数据库表，然后使用SQL语句进行查询。在Hive中，我们可以将数据根据特定的条件分区，以提高查询效率。
## Hive分区
Hive中的分区是指将数据按照某一列的值进行划分存储，这样可以使得查询时只需扫描特定的分区，而不是整个数据
原创
2024-02-28 05:35:26
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一.需要注意的问题：1.hive不支持行级别的增删改 2.使用overwrite会覆盖表的原有数据,into则是追加。 3.local会将本地文件系统复制一份再上传至指定目录，无local只是将本地文件系统上的数据移动到指定目录。 4.若目录指向hdfs上
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2023-12-29 12:30:30
300阅读
1.mkdir data 2.cd data 3.vim student.txt 1001 zhangshan 1002 lishi 1003 zhaoliu （tab键间隔） 4.创建表 create table student(id int, name string) ROW FORMAT DE
原创
2022-01-16 13:37:29
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一、使用hadoop shell命令导入和导出数据到HDFS →1、创建新目录：hadoop fs -mkdir /data/logs/ →2、从本地复制到HDFS的新目录：hadoop fs -copyFromLocal entries.log /data/logs →3、列出HDFS上entries.log文件信息：hadoop f
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2023-06-14 22:16:31
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一、简介Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，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。Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。把MySQL、Oracle等数据库中的数据导入到HDFS、Hive
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2023-10-20 21:37:30
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Datax 使用RDBMS方式链接hiveserver2并查询数据Datax 介绍DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX本身作为数据同步
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2023-12-10 09:13:54
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目录前言系统架构关键实现系统目前使用现状DataX使用心得前言DataX是阿里开源数据同步工具，实现异构数据源的数据同步，Github地址：https://github.com/alibaba/DataX，企业存储离线数据到数仓，但是没办法对接业务，本次实践主要是运用DataX实现数据从数仓导入到MySQL，从而对接业务，另外，对数仓数据的流出进行管理。一般从数仓数据导入到MySQL中，可以从hi
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2023-12-21 13:46:18
143阅读
实战hadoop海量数据处理系列 01：数据导入篇本文假设读者已经按照范老师的书搭建好了eclipse环境，并且已经导入myBi文件夹下面的子工程。在阅读本文前，强烈建议阅读原书“实现数据导入导出模块”章节。本文的代码同步于https://github.com/titer1/Play_HadoopFelix1 项目结构图借用范老师的图，这是全篇的重要点，本文重要import， export的内容可
目录一：什么是DataX1.1 DataX的概述： 1.2 DataX的设计：1.3 支持的数据库 1.4 框架设计： 1.5 运行原理： 1.6 与 Sqoop 的对比二：安装DataX 三： 使用DataX实现mysql全量数据同步至hdfs3.1 查看官方模板3.2 数据准备3.3 编写配置文件3.4 执行任务3.5 检查数据一：
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2024-02-08 16:59:15
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## Hive加载数据到分区表
### 概述
本文将介绍如何使用Hive将数据加载到分区表中。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可用于处理大规模数据集。通过将数据加载到分区表中，我们可以更高效地查询和管理数据。
### 流程
下表显示了加载数据到分区表的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建分区表 |
| 2 | 加载数据 |
| 3
原创
2023-10-23 05:34:13
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## 加载本地数据到Hive表中的步骤
为了帮助你实现将本地数据加载到Hive表中的操作，我将分为以下几个步骤来进行说明：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建Hive表 |
| 步骤二 | 创建外部表 |
| 步骤三 | 加载本地数据到HDFS |
| 步骤四 | 加载HDFS数据到Hive表 |
### 步骤一：创建Hive表
首先，我们需要在H
原创
2023-12-28 04:28:34
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# 通过Hive命令加载数据到HDFS
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以让用户在Hadoop上执行数据查询和管理。Hive将数据存储在HDFS上，通过Hive命令可以方便地将数据加载到HDFS中。本文将详细介绍如何通过Hive命令加载数据到HDFS，并提供一些代码示例。
## 准备工作
在开始之前，需要确保Hadoop和Hive已
原创
2024-07-18 13:11:33
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