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
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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（
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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
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2023-08-18 23:39:08
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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
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2023-07-12 21:13:06
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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:
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2023-07-12 09:08:19
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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
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2024-01-26 20:26:57
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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到Hive表中； （4）、在创建表的
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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-
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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
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2016-12-15 12:33:00
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# 使用EXCEL导入HIVE的完整指南
在这个信息化的时代，数据的处理与分析变得越来越重要。Hadoop的HIVE则作为一款数据仓库工具，能够极大地方便数据的查询与分析。而很多时候，我们的数据存储于Excel中，如何将这些Excel数据导入HIVE，是每位开发者都需要掌握的技能。本文将为你详细介绍如何实现这个流程。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解从Excel导入Hive的流程。可以
# 如何实现“xlsx导入hive”
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 准备xlsx文件 |
| 2 | 创建外部表 |
| 3 | 上传xlsx文件到HDFS |
| 4 | 导入数据到hive表 |
## 2. 每一步具体
原创
2024-04-01 05:31:59
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# CSV 导入 Hive
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用 Hive 将 CSV 文件导入到 Hive 表中。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A[开始]
A --> B[创建 Hive 表]
B --> C[将 CSV 文件加载到 HDFS]
C --> D[定义外部表]
D --> E[创建 Hive 表]
E --> F[导入数据]
F -->
原创
2023-10-19 11:34:39
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将 MongoDB 数据导入到 Hive 的过程可以高效地结合大数据技术进行数据分析。本文将涵盖各项环境准备、集成步骤与配置详解，以便实现这个目标。
## 环境准备
在开始导入之前，我们需要准备好相关的环境和依赖。以下是实现 MongoDB 导入到 Hive 的几个必要软件及其版本兼容性。
| 软件 | 版本 | 备注
## Hive导入文件
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，用于操作和分析大规模数据。在Hive中，可以通过导入文件来加载数据到表中进行后续的分析和处理。本文将介绍如何使用Hive导入文件，并提供相应的代码示例。
### 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装并配置好了Hive。同时，需要准备待导入的文件，可以是本地文件系统或者Hadoo
原创
2023-09-30 03:40:05
72阅读
1.1hive-import参数使用--hive-import就可以将数据导入到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到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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# 从CSV导入Hive
在大数据分析中，Hive是一个非常流行的数据仓库工具。它使用Hadoop作为底层存储和处理框架，可以方便地处理大规模的数据集。在Hive中，我们可以使用HiveQL语言进行查询和数据分析。那么如何将CSV文件导入Hive中呢？本文将为您详细介绍如何使用Hive将CSV文件导入数据库，并提供相关代码示例。
## 准备工作
在开始之前，首先需要确保您已经安装了Hive和
原创
2023-09-27 00:04:45
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自Apache Impala与Apache Hive的结合越来越受到欢迎，很多开发者随之遇到了“impala hive 导入”的挑战。本文将详细探讨如何高效解决这些问题，并通过多维度分析这种集成的优势及应用场景。
### 背景定位
随着大数据技术的发展，数据分析的需求日益增长。Apache Hive作为的数据仓库工具，通过HQL（Hive Query Language）方便用户进行数据提取与分析
