# 从Hive写入Redis: 数据流的实现与优化
在大数据领域，Hive作为一个数据仓库和分析工具，被广泛应用于数据处理和查询。而Redis则是一个内存数据库，用于高速读写数据，通常用于缓存和实时数据处理。本文将介绍如何将Hive中的数据写入到Redis中，以便更好地利用数据并提高查询性能。
## Hive 到 Redis 数据流
### 概述
数据流从Hive到Redis的过程可以分为
原创
2024-03-20 04:01:32
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HDFS写流程详细步骤：1.HDFS client会向NameNode发出写文件的请求，通过过RPC与NameNode建立连接。2.namenode检查是否已经存在该文件、检查权限。若通过检查，namenode返回可以写入的DataNode信息（注：WAL，write ahead log，先写进Log，再写内存。因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作，如果后续真实的写操作失
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2023-08-18 21:23:36
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Flink 1.11 版本对SQL的优化是很多的，其中最重要的一点就是 hive 功能的完善，不再只是作为持久化的 Catalog，而是可以用原生的 Flink SQL 流式的写数据到入 hive中本文使用官网 “Streaming Writing” 案例 （https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table
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2023-05-19 15:19:53
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# 使用Hive将数据写入Redis Set
在大数据处理中，Hive是一个非常强大的工具，它可以处理海量数据并以结构化方式进行查询和分析。而Redis则是一个高性能的缓存数据库，常用于数据存储和缓存。
在某些情况下，我们可能需要将Hive中的数据写入到Redis中的Set数据结构中。本文将介绍如何使用Hive来实现这个目标，并提供相应的代码示例。
## 1. Hive和Redis的准备工作
原创
2024-01-25 05:18:41
164阅读
一、背景介绍: 如上图所示，公司展示的实际控制人是使用工商投资关系，通过spark程序进行股权穿透计算后得到的结果，结果是直接写入到es的，es的结构如下图： 再拿es中的一条具体数据来看看，如下图： 可以看到es中有三个属性，分别是target_id, links,nodes,其中target_id是一个正常的string字段，links和nodes都是嵌套的json数组。二、问题描述因为实际控
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2023-08-12 02:07:52
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# 将 Hive 数据写入 Redis 的实用指南
在大数据处理和应用中，Hive 和 Redis 经常被结合使用。Hive 负责大规模数据的存储和分析，而 Redis 则以其高效的缓存和快速读写能力闻名于世。本文将带您了解如何将 Hive 数据写入 Redis，流程简单易懂，适合刚入行的小伙们。
## 整体流程
以下是将 Hive 数据写入 Redis 的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-24 05:27:29
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Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。所谓流式处理其实指的就是实时数据，之前的spark都是处理离线数据的，就是直接处理数据文件，而streaming是一直检测数据，数据出来一条，处理一条。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Tw
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2023-10-23 06:59:57
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# 使用Spark读取Hive数据写入Redis的基本流程
在现代数据处理的场景中，Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以有效地从多种数据源中读取数据并进行处理。而Redis则因其快速的访问速度和丰富的数据结构，通常被用作缓存或实时数据存储。本文将探讨如何使用Spark读取Hive中的数据，并将其写入Redis。
## 基本概念
首先，Hive是一个用于大数据存储和管理的工具，它提供了
HDFS写流程HDFS写流程步骤创建文件1、客户端调用DistributedFileSystem.create()方法Rpc方式（ClientProtocol.create()）远程调用NameNode（NameNodeRpcServer）的create()方法在HDFS上创建文件。 2、NameNode将该事务操作保持到edits.log文件当中 3、NameNode.create()创建成功，
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2023-10-23 10:24:39
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文章目录滚动策略分区提交分区提交触发器分区时间的抽取分区提交策略完整示例定义实体类自定义source写入file flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法将数据写入hdfs、local等文件系统，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。 一个最简单的DDL如下：CREATE TABLE
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2023-08-28 16:02:21
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- HDFS写入流程示意图 图片来源《Hadoop权威指南第四版》客户端调用DistributedFileSystem对象的create()方法来新建文件。DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，在文件系统的命名空间中新建一个文件，此时该文件中还没有相应的数据块namenode执行不同的检查以确保这个文件不存在以及客户端有
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2023-09-07 10:51:29
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1.异常描述当运行“INSERT … SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。Hive客户端：Task with the most failures(4): Diagnostic Messages for this Task: Error: GC overhead limit exceeded … FAIL
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2023-10-02 19:36:14
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spark读取hbase形成RDD，存入hive或者spark_sql分析
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2023-05-24 15:53:57
178阅读
一、导入须知1、ES作为搜索引擎不只是数据的简单存储，向ES导入数据需要做相应的设置，如手动建立mapping。 2、ES本身的安装参数配置已经很优秀，绝大数情况下不需要修改除内存大小以外的参数。 3、想最佳的优化存储和查询的性能，就要有针对性的根据每一个字段的功能设置相关的属性，es作为搜索引擎通常会给每个字段动态自动映射相应的字段类型并设置最全的默认属性，但是过于冗余，而且动态自动映射的数据类
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2023-10-03 12:05:06
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一、问题描述执行语句‘insert into table xxx partition(dt) select …’ 向ORC格式的表中插入数据时报错：1、'PHYSICAL' memory limit.pid=21694,containerID=container_e122_1623983552034_0002_01_000279 is running 276889600B beyond the '
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2023-07-16 21:50:01
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问题一、OOM问题1. 客户端报错报错 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 分析：客户端在提交job前会获取数据文件的块信息、大小信息，确定文件如何进行切片，此过程消耗客户端的内存和cpu， 当数据量过大时，如果本地jvm设置的比较小，会导致客户端内存溢出报错 处理：可以设置如下参数调大客户端jvm： &nb
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2023-07-24 15:23:15
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一、问题描述 昨天上午，钉钉上突然出现一堆hive相关的查询错误的报警。第一感觉，在yarn上查看任务日志，查询了一通，结果没看到有任务相关的报错。于是乎，立马查看hiveserver2的相关log，看到如下之类的信息： 大概的意思是由于gc，导致hiveserver2整个服务停顿，stop the whole word！整整15秒不可用，对于软件来说，是个毁灭性的灾难！为什么会突然飙升呢？又多方
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2023-10-20 14:32:23
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起因使用datax从mongo导出到格式为orc的hdfs文件过程中，报了oom：2021-01-09 00:05:02.038 [5358205-0-0-writer] ERROR WriterRunner - Writer Runner Received Exceptions:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache
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2023-09-20 06:16:42
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在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖，具体请参见前文介绍。我们先在Hive里面建个名为iteblog的表，如下：CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (
id bigint,
name STRING)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoo
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2024-04-30 20:08:46
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本文为一次Elasticsearch数据导入Hive的案例说明文档，读者可参考文中操作调整自己的操作方式：以测试部es主机192.xxx.x.128为例，导入索引数据到本地Hive一、准备：可先查看es服务器index列表，对目标数量和大小心中有数（此步可省） curl -X GET ‘http://192.xxx.x.128:9200/_cat/indices?v‘启动Hvie的shell界面，
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2023-08-04 12:58:33
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