1.Hadoop简介Hadoop[hædu:p]实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）P
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2023-12-29 23:44:55
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lz最近在研究hadoop家族中非常重要的两个工具：hive和hbase。这两个工具分别对应于类sql的hadoop数据查询和hadoop的database。都是基于hadoop中的hdfs。下图是一个比较典型的hadoop的数据处理流程图：我们可以发现，在数据存入hbase—>Hive对数据进行统计分析的这个步骤中就涉及到了Hive与Hbase的整合。因此，有必要了解一下这两个工具之间的数
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2023-07-20 18:47:54
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首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念 Hive 1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专门的MR程序。3.由于Hive是依赖
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2023-09-20 10:41:16
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，1.1. 概述Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。Flink 与 Hive 的集成包含两个层面。一是利用了 Hive 的 MetaStore 作为持久化的 Catalog，用户可通过HiveCatalog将不同会
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2023-08-03 18:54:30
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# Hive读取Hadoop文件内存溢出解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何解决Hive读取Hadoop文件时可能出现的内存溢出问题。本文将介绍解决该问题的流程和每一步需要做的事情，并提供相应的代码示例和注释。
## 解决方案流程
下表展示了解决Hive读取Hadoop文件内存溢出问题的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 修改Hive的
原创
2023-11-04 14:16:23
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# 如何解决 Hive 库无法读取的问题
在大数据开发中，Hive 是一种常用的数据仓库工具，能够方便地进行数据存储和查询。在使用 Hive 时，可能会遇到“Hive 库无法读取”的问题，今天我们将详细讲解如何解决这个问题。
## 解决流程概述
首先，我们需要了解解决这个问题的整体流程。以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
1. Hive配置的元仓储使用MySQL使用WinSCP将mysql的服务端、客户端以及驱动包拷贝进hdfs系统中：1.1 安装mysql服务端：将mysql-client***.rpm和mysql-server-***.rpm拷贝到/usr/local/下面，将connect驱动包拷贝到/usr/local/下面执行命令(安装)：rpm -i MySQL-server-5.5.31-***.rp
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2023-08-18 22:39:48
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最近正在 做一个 项目，需要把 算法模型的结果持久化 至hive.目前 使用的 pyhive，切记 在windows上不能使用，我目前在centos6.5上使用，官方说再macos和linux上可用。 from pyhive import hive
import pandas as pd
# from sqlalchemy import create_engine# from pys
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2023-06-27 07:45:50
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# Hive数据库读取及其应用介绍
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，主要用于数据的处理和查询。它提供了一种类SQL查询语言HiveQL，便于用户通过SQL语法来对存储在Hadoop中的大数据进行处理。本文将深入探讨Hive数据库的读取方式，并通过代码示例解释如何高效地使用Hive进行数据查询。
## Hive数据读取的基本概念
在Hive中，数据是以表的形式存储在HDFS
原创
2024-08-18 06:25:52
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一、MapReduce DB 操作对于本专栏的前面几篇文章的操作，基本都是读取本地或 HDFS 中的文件，如果有的数据是存在 DB 中的我们要怎么处理呢？Hadoop 为我们提供了 DBInputFormat 和 DBOutputFormat 两个类。顾名思义 DBInputFormat 负责从数据库中读取数据，DBOutputFormat负责把数据最终写入数据库中。不过如果要把数据库内容映射成对
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2023-09-20 12:44:35
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Hive介绍Hadoop开发存在的问题只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存 在语言门槛。 需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发。Hive概述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 一张表，并提供完整的sql查询功能，可以将 sql语句转换为 MapReduce任 务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQ
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2023-07-13 16:35:38
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本来想在windows下实现安装的，结果发现windows安装的hive数据库莫名奇妙不能插入数据只能选择ubuntu了，我用的是双系统，不需要虚拟机的设置，也没有创建相关的用户，直接在自己的用户下安装的。这里作一下备份把。1、前期准备：首先是需要安装java和mysql数据库。1.1java安装hadoop的mapredure是基于java实现的，这里不建议安装太高的版本。后面可能会报错，我用的
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2024-02-26 15:49:42
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文章目录
• 01 MPP规划
• 02 上传安装程序
• 03 DM数据库安装
• 04 初始化实例
• 05 注册服务
• 06 分别修改dm.ini，使ARCH_INI=1
• 07 增加新文件
• 08 初始化实例主库EP_11，初始化实例备库EP_12
• 09 注册服务
• 10 分别修改dm.ini，使ARCH_INI=1
• 11 增加新文件dmarch.ini
• 12 将EP_
### 如何用Python读取Hadoop数据库
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要读取Hadoop数据库的需求。现在有一位刚入行的小白向你请教如何实现“Python读取Hadoop数据库”，让我们来一起看看该如何操作吧。
#### 整体流程
首先，我们需要明确整个操作的流程。下面是一个简单的流程表格：
```mermaid
erDiagram
操作流程 {
原创
2024-05-25 06:18:36
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# Spark 读取 Hive 数据库
随着大数据时代的到来，Apache Spark 逐渐成为了数据处理的热门工具。Spark 不仅能处理大规模数据，还能与多种数据库集成，让数据分析和处理变得更为灵活和高效。Hive 是一个构建在 Hadoop 上的数据仓库工具，它提供了 SQL 查询功能以方便地处理大数据。本文将介绍如何使用 Spark 读取 Hive 数据库，并通过代码示例和可视化图表加深
原创
2024-08-07 07:52:39
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# Hive读取全库表结构
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一种简单且可扩展的方式来处理大规模结构化数据。在Hive中，我们可以使用SQL类似的查询语法来操作和分析数据。
在实际应用中，我们经常需要读取全库表的结构信息，以便进行数据分析、数据治理和数据质量等工作。本文将介绍如何使用Hive来读取全库表的结构。
## 1. 使用`SHOW TABLES`命令获取库中
原创
2023-11-27 04:33:54
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文章目录1 Apache Hive概述1.1 为什么使用Hive：1.2 Hive和hadoop的关系2 如何实现Hive功能3 Apache Hive架构、组件4 Apache Hive数据模型4.1 Data Model4.2 Databases 数据库4.3 Tables 表4.4 Partitions 分区4.5 Buckets 分桶4.6 Hive和Mysql比较5 Hive安装部署5
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2024-06-04 08:52:03
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Hadoop集群搭建之Hive安装1. 准备工作准备好已经安装了Hadoop的集群服务器之后，需要在其中一台中安装MySQL数据库，安装可以参考CentOS7安装MySQL5.7这篇文章。下载Hive的安装包并上传至其中一台服务器中，下载地址2. Hive本地安装1. 安装目录规划统一安装路径：/opt/modules
统一软件存放路径：/opt/software2. 上传压缩包1. 将压缩包上传
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2023-09-08 20:32:19
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前言文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/bin392328206/six-finger种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在叨絮hadoop 完成之后，就是hive了。。今天我们就来看看hive小六六学大数据之 Hadoop(一)小六六学大数据之 Hadoop(二)什么是 HiveHive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计
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2023-09-08 19:09:54
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的平台，实现在多台计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。hadoop框架最核心的部分是hdfs和mapreduce。hdfs提供了海量数据的存储，mapreduce提供了对数据的计算。hadoop处理海量数据，需要hbase做数据库，hbase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，但是不支持sql语句，所以操作和计算数据非常不方便，于是整
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2023-05-23 10:18:18
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