前面我们已经讨论了模拟登陆中需要传送什么数据以及怎么找出传送的数据等等，在python 中，数据的传送有两种方式，POST和GETPOST 和 GET 是 HTTP 里面的两种请求方法，详细的介绍可以看这里：http://www.w3school.com.cn/tags/html_ref_httpmethods.asp这里结合python中的语法来简单的讲一下POST方法  
采集完成的数据，要怎么发送到网站上呢？我们可以使用http的post方式来传输数据，需要有接收数据的接口文件，然后在工具中对接参数映射要传输的数据即可。例如用简数采集器，它就支持把采集到的数据，快速自动化批量发送到用户的网站，设置也挺人性化的，需要用户自行提供的接收数据的http接口。该发送方式十分通用灵活，几乎可以给任何网站传输数据，但是主要是给用户自己开发的系统使用，因为需要程序员才会使用。如
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2023-11-28 11:26:13
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1.hive创建外部分区表，并将hdfs上的文件导入hivecreate external table db_hive_edu.wall_log_url (
log_time string,
log_key string,
url_detail string,
url_briefly string,
url_action string,
time
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2021-05-19 10:06:00
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文章目录hive上传加载数据一、创建数据文件1，在linux本地写入employess 员工信息表的数据2，在linux本地写入 student_exam 学生成绩表的数据3，在linux本地写入 sales 商品销售表的数据4，在linux本地写入 students 学生数据表的数据5，在linux本地写入 teacher 教师数据表的数据二，创建目录和上传数据文件1，在hdfs上创建文件 /
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2023-11-23 12:30:13
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目录一.数据导入1.1 【load】--向数据中装载数据案例1.2 【insert】--查询语句向表中插入数据案例1.3 【as select】--查询语句中创建表且加载数据案例1.4 【location】--创建表指定location加载数据案例1.5 【import】--import数据到Hive中案例1.6 【sqoop】--工具导入二.数据导出1.1【insert】--insert导出案例
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2024-06-26 05:22:13
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一、hive 数据导入导出1、distcp 分布式拷贝新旧集群之间如果能直接通讯，在不考虑影响业务的情况下，最便捷的方式是使用分布式拷贝，但是又分为相同版本和不同版本直接拷贝，以下为相同版本之间拷贝的方式。hadoop distcp -D ipc.client.fallback-to-simple-auth-allowed=true hdfs://10.1.42.51:8020/user/hiv
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2023-08-18 23:24:53
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一、上传文件原理（步骤）1、客户端请求namenode上传文件数据（包括文件大小、物理块大小、副本个数等）；2、namenode接受到客户端的请求，校验权限、存储容量等信息，并分配元数据信息；3、客户端收到namenode的OK响应，客户端就开始请求上传第一块数据；4、namenode返回第一块数据的元数据信息给客户端；5、客户端和返回的元数据中的三台机器建立连接通道；6、返回OK给客户端；7、客
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2023-09-01 08:01:29
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一、从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表，如下：hive> create table wyp
> (id int, name string,
> age int, tel string)
> ROW FORMAT DELIMITED
> FIELDS TERMINATED BY ‘\t’
> STORED AS TEXTFIL
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2023-09-25 12:51:29
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HDFS写数据流程（上传文件）核心概念--Pipeline管道HDFS在上传文件写数据过程中采用的一种传输方式。线性传输：客户端将数据写入第一个数据节点，第一个数据节点保存数据之后再将快复制到第二个节点，第二节点复制给第三节点。ACK应达响应：确认字符在数据通信中，接受方发给发送方的一种传输类控制字符。表示发来的数据已经确认接受无误。在HDFS Pipeline管道传输数据过程中，传输的反方向会进
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2024-08-07 20:05:01
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# Linux上传文件到Hive的完整指南
在现代大数据处理和分析中，Apache Hive作为一个重要的工具扮演了不可或缺的角色。Hive允许用户使用类似SQL的查询语言来处理海量数据，这使得数据分析变得更加简单。许多情况下，用户需要将数据文件上传至Hive中进行处理。本篇文章将详细讲解如何在Linux环境下将文件上传到Hive，并附带代码示例、类图和甘特图，以帮助读者更好地理解整个过程。
原创
2024-09-21 07:25:43
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Flume 数据采集 概述： Flume 是一个数据采集工具，主要可以理解为对日志数据或者其他数据的采集。可以对例如日志数据进行采集传输到我们想要传输的地方，比如从本地文件系统采集数据到HDFS的HIVE目录下
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2023-12-07 16:04:04
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首先我们已经安装好sqoop了，如果没有安装好参考文档《基于CentOS6.5-Hadoop2.7.3-hive-2.1.1安装sqoop1.4.7》准备一些基本的认识1、sqoop分为了sqoop1和sqoop22、sqoop2拆分server和client，类似于hiveserver2和beeline3、sqoop早期是一些封装MR程序，以jar文件的形式，最后才演变成了框架4、用于在
简介网页的form表单中，如果存在上传文件的表单，则需要将form标签设置enctype="multipart/form-data"属性，意思是将Content-Type设置成multipart/form-data，multipart 类型对发送非文本类型非常有用。Qt中对应为QHttpMultiPart、QHttpPart，QHttpMultiPart 类似于一个 RFC 2046&n
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2023-11-28 01:00:31
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# 在 Hive 中如何写入数据到 CLOB
在 Hive 中，CLOB（Character Large Object）是一种用于存储大字符串值的数据类型。如果我们需要将数据写入 CLOB 字段，我们可以使用 Hive 的内置函数 `concat_ws` 和 `concat` 来实现。本文将介绍如何使用 Hive 将数据写入 CLOB 字段，并提供代码示例和详细的解释。
## 准备工作
在开
原创
2024-01-30 06:31:57
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# 从 Hive 到 ClickHouse 数据迁移的完整指南
在数据驱动的时代，数据的有效管理和迁移尤为重要。Apache Hive 和 ClickHouse 是两个高度流行的数据库解决方案，各具特色。Hive 主要用于处理大规模的数据集，而 ClickHouse 则专注于在线分析处理（OLAP），能高效执行实时查询。本文将探讨如何将 Hive 中的数据迁移到 ClickHouse，详述整个过
Hive-HUE中表的上传与删除等操作1.表的上传 开通上传表/建表的权限，本例中，上传及删除的权限在carpenter_biz库内演示。 hdfs路径为： 基本原理： hdfs内，carpenter_biz库下的文件夹，即为hive表名，在文件夹下上传的文件，即为表内的数据。 1.1 准备一张数据表，可上传的数据文件格式可以是csv和txt。本例为csv格式。 1.2 上传数据表 ①在左侧资源树
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2024-02-05 01:08:06
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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）、在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。一、从本地文件系统中导入数据到Hive表
先在Hive里面创建好表，如下：1. hive> create tab
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2024-08-14 15:11:22
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# 如何使用datax同步数据到hive并覆盖数据
在大数据领域，Hive是一个常用的数据仓库工具，而datax是一个开源的数据同步工具，通过将datax与Hive结合起来，我们可以实现数据的同步和覆盖。下面将介绍如何使用datax同步数据到Hive并覆盖已有数据。
## 步骤一：准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装好了datax和Hive，并且已经有了需要同步的数据源。这里以MySQ
原创
2024-04-12 04:44:48
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# 数据导入到Hive的项目方案
Hive是一个基于Hadoop的数仓工具，它将结构化数据映射为表，使得数据分析更加简单。如果我们想要利用Hive进行数据分析，首先需要将数据导入到Hive中。本文将探讨如何将数据导入Hive的几种方式，并以代码示例形式展示相关操作。
## 方案概述
数据导入到Hive的主要方式包括：
1. 使用Hive内置命令导入数据
2. 利用HDFS将数据上传到Hive
原创
2024-09-17 04:45:39
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1：jsp页面<div id="provisionDatagridToolbar" style="display: none;">
<sec:authorize url="/provision/add">
<a href='#' class="easyui-linkbutton"
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