问题导读1.本文的应用场景是什么？2.Hive读取不到Flume正在写入的HDFS临时文件，该如何解决？实际工作遇到如下场景：应用服务器收集到的日志信息，通过Flume写入到HDFS指定目录，而Hive将其映射到表，进行离线统计。计划计划方式处理：Hive的表创建为外部分区表，例如：1. USE mydb;
2. CREATE EXTERNAL TABLE mytable
3. (
4. c
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2023-07-12 18:05:00
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列出文件目录hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse列出全部目录与文件hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse查看目录文件大小hdfs dfs -du -s -h /user/hive/warehouse查看目录概况hdfs dfs -count -h /user/hive/warehouse删除目录与文件hdfs dfs -rm /u
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2023-07-12 10:06:12
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Hive
数据仓库，理解为hadoop的客户端，可以通过Hive来操作hadoop。
Hive的功能是把脚本变成MapReduce程序，方便不熟悉MapReduce的开发者来分析数据。
数据存储
Hive的元素存储在关系型数据库中。Hive本身不存储数据，数据存在HDFS上，Hive存储的事Hive到HDFS中数据的映射关系，通过这个映射关系Hive可以操作HDFS上的数
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2023-08-22 09:57:55
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概念介绍分块在HDFS系统中，为了便于文件的管理和备份，引入分块概念（block）。这里的 块 是HDFS存储系统当中的最小单位，HDFS默认定义一个块的大小为64MB。当有文件上传到HDFS上时，若文件大小大于设置的块大小，则该文件会被切分存储为多个块，多个块可以存放在不同的DataNode上，整个过程中 HDFS系统会保证一个块存储在一个datanode上 。但值得注意的是 如果某文件大小没有
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2023-09-03 16:33:21
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一、hive简介 Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。Hive 没有专门的数据格式。
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2023-10-25 11:05:42
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本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。1、启动Hadoop首先启动咱们的Hadoop，在hadoop的目录下执行下面的命令：rm -rf tmp
mkdir tmp
cd sbin
hadoop namenode -format
start-df
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2023-07-20 18:13:46
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hdfs的介绍hdfs的概述：HDFS
（
Hadoop Distributed File System
）是
Apache Hadoop
项目的一个子项目
. Hadoop
非常适于存储大型 数据
(
比如
TB
和
PB),
其就是使用
HDFS
作为存储系统
. HDFS
使用多台计算机存储文件
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2024-07-24 17:33:06
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# 如何实现“hive hdfs文件”
## 流程概述
为了实现在Hive中对HDFS文件进行操作，我们需要先将文件上传至HDFS，然后在Hive中创建外部表，将外部表和HDFS文件进行关联。
### 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 将文件上传至HDFS |
| 2 | 在Hive中创建外部表 |
| 3 | 将外部表和HDFS文件进行关联 |
##
原创
2024-03-23 08:12:55
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在hive中，较常见的文件存储格式有：TestFile、SequenceFile、RcFile、ORC、Parquet、AVRO。默认的文件存储格式是TestFile，在建表时若不指定默认为这个格式，那么导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理。除TestFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，数据要先导入到TestFile格式的表中，然后再从表中用insert
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2024-07-19 14:06:20
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hbase：是一个适合于非结构化数据存储的数据库，是基于列的而不是基于行的模式，HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。HDFS: 是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。 Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。hive：是一个数
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2023-07-12 18:11:31
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。====Hive是什么？Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapRedu
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2023-07-12 10:06:58
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LOCAL 指的是操作系统的文件路径，否则默认为HDFS的文件路径1、向t2和t3的数据表中导入数据2、导入操作系统的一下三个文件执行导入命令3、将HDFS文件中的数据导入到t3中4、导入到分区表中指明2个文件导入分区表中的命令
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2023-05-26 16:21:32
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在使用Hive进行大数据处理时，有时会遇到“Hive不读取part文件”的问题。这种情况通常与数据分区、格式或者文件路径设置相关，下面是解决这一问题的详细记录。
## 环境预检
首先，我们需要确保环境的正确配置。以下是我们用到的环境信息与硬件拓扑。
```mermaid
mindmap
root
环境预检
- 操作系统：Ubuntu 20.04
- Had
# Hive读取HDFS文件
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言HiveQL，用于读取、处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据。
本文将介绍如何使用Hive读取HDFS文件，并提供相应的代码示例。我们将使用Hive的CLI(Command Line Interface)进行操作。
## 准备工作
在开始之前，确保你
原创
2023-10-16 07:02:00
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# HDFS文件落入Hive的完整流程指导
在大数据生态系统中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hive是两个非常重要的组件。HDFS用于存储海量数据，而Hive则是一个数据仓库工具，可以用来进行数据分析和查询。本文将指导你如何将HDFS中的文件加载到Hive中，以下是整个过程中所需的步骤。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为几个关键步骤，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描
原创
2024-09-25 03:33:34
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# Hive 与 HDFS 文件的交互
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了一种 SQL 类似的查询语言，称为 HiveQL，用于查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据。本文将介绍如何使用 Hive 查看 HDFS 中的文件，并展示相关的代码示例。
## Hive 与 HDFS 的关系
首先，我们通过一个关系图来展示 Hive 和 HDFS
原创
2024-07-26 06:34:12
38阅读
# 从HDFS文件转为Hive的完整流程
## 概述
在大数据领域，HDFS是一个分布式文件系统，而Hive是一个数据仓库工具。将HDFS文件转为Hive可以方便我们在Hive中对数据进行查询和分析。在本篇文章中，我将指导你如何实现这一过程。
## 步骤表格
下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 将HDFS文件导入Hive表 |
| 2 |
原创
2024-03-21 05:15:43
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Hive使用Load进行加载数据操作分为两种情况。第一种是文件在虚拟机本地，另一种是文件在HDFS文件系统根目录。对应两种情况，底层也会进行复制、移动操作。虚拟机本地加载这里事先将txt文件放到了root的hivedata目录下。 -- 从本地加载数据 数据位于HS2（node1）本地文件系统 本质是hadoop fs -put上传操作
LOAD DATA LOCAL INPATH
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2023-06-12 19:45:48
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## HDFS文件存入Hive流程
首先，让我们来理解一下将HDFS文件存入Hive的整体流程。下面的表格将展示每个步骤的详细信息。
```mermaid
journey
title HDFS文件存入Hive流程
section 步骤一: 创建外部表
确保已经创建了HDFS文件和Hive表。
1. 创建外部表
section 步骤二: 加载数据
将HDFS文件加载到Hive表中
原创
2023-10-26 06:56:16
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# HDFS文件转存Hive
Hadoop Distributed File System（HDFS）是Apache Hadoop的一个核心组件，用于存储大规模数据集。而Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，可以将结构化的数据映射为Hive表。在实际应用中，我们经常需要将HDFS中的文件转存到Hive表中进行数据分析。本文将介绍如何使用Hive的LOAD DATA命令实现HDFS文
原创
2024-02-04 09:19:29
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