文章目录前言解决方案：canal简介工作原理canal 工作原理canal高可用集群搭建环境准备安装包下载安装部署部署admin部署canal-server说明部署instance测试Camus简介部署任务调度 前言纯干货，一步一步完成MySQL到hive全部详细过程 博主大数据集群：CDH6.3.2解决方案：利用阿里开源项目canal+Linkedin 的开源项目 Camuscanal项目地址
Mysql是我们常见的存储引擎，下面总结一下我认知的Mysql。一、mysql基础架构1、连接器管理首先是数据库连接器，主要负责和客户端建立连接、权限获取、管理连接等，由于整个建连的过程比较复杂，所以尽量使用长连接。如果数据库发生异常后为了快速恢复，可重启系统重新建立连接。2、Mysql缓存mysql请求首先看缓存数据，key为sql语句value为查询的结果，如果存在则直接返回。如果没有则直接往
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2023-08-31 12:29:49
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# MySQL到Hadoop Hive的数据迁移工具：mysql2hive
在大数据时代，企业需要处理与存储大量数据。MySQL和Hadoop Hive都是用于数据存储和分析的流行工具。为了将MySQL数据库中的数据迁移到Hadoop Hive中，我们可以使用一个名为“mysql2hive”的工具。本文将介绍如何使用mysql2hive进行数据迁移，以便更有效地利用Hadoop的分布式计算能力。
一、概述1、什么是数据库 ？ 答：数据的仓库，如：在ATM的示例中我们创建了一个 db 目录，称其为数据库2、什么是 MySQL、Oracle、SQLite、Access、MS SQL Server等 ？ 答：他们均是一个软件，都有两个主要的功能： a. 将数据保存到文件或内存 b. 接收特定的命令，然后对文件进行相应的操作3、什么是SQL ？ 答：上述提到MySQL等软件可以接受
如图:Hive通过用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore),将这些指令翻译成MapReduce,提交到Hadoop中执行,最后,将执行返回的结果输出到用户交互接口具体详细用户接口
原创
2022-02-24 18:12:06
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如图:Hive通过用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore),将这些指令翻译成MapReduce,提交到Hadoop中执行,最后,将执行返回的结果输出到用户交互接口具体详细用户接口:Client CLI(hive shell 命令行),JDBC/ODBC(java访问hive),WEBUI(浏览器访问hive)元数据:M...
原创
2021-05-31 18:45:15
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一、首先是概念：大体可以划分为七个方面，这样有利于理解记忆：1、由FaceBook实现并开源；2、基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储结构化的数据；3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表；4、底层数据存储在HDFS文件系统上，描述数据的数据（元数据）存储在derby或者是远程数据库中，如：mysql；5、提供一套类数据库的处理机制，HQL查询功能；6、本质是将SQL语句转换为MapRed
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2023-08-30 16:29:31
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#!/bin/bashbin=`dirname "$0"`bin=`cd $bin; pwd`tmp_dir=/tmp/hi
原创
2022-11-18 15:55:47
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简介Hive由Facebook开源，是一个构建才hadoop之上到数据仓库工具，可以把hdfs上到结构化数据映射成表，并通过mapreduce进行统计分析。Hive支持SQL-92标准，通过HQL屏蔽了复杂到MapReduce，但由于hadoop本身的限制，hive不支持随机修改表中的数据，也不支持追加操作。 Hive的优点学习成本低能够快速实现复杂的数据分析屏蔽mapreduceHive的架构
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2023-07-13 16:35:38
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什么是Hive？ Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 M
一、Hive的原理 1）Hive简介 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，底层封装得的是HDFS和MapReduce可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供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SQL语句快速实现
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2023-09-08 15:08:56
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目录 1.hive架构什么是HiveHive架构Hive优点Hive使用场景Hive的执行流程2.sql如何转为mapreduce程序的1.hive架构什么是HiveHive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计；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 成一张表，并提供类SQL查询功能，底层计算引擎默认为Hadoop的MapReduce
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2023-08-27 16:38:50
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一、Hive的介绍及其设计原理1、Hive的设计目标及诞生设计目标：使用SQL来操作HadoopFaceBook：问题，Hadoop需要给公司的数据分析师来使用
数据分析师不会JavaJava工程不会数据分析让Java工程师基于Hadoop的接口做二次开发，让这个产品使用SQL来操作，底层全部由Hadoop来实现
工具：将SQL变成Hadoop的程序Hive：一个基于Hadoop之
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2023-07-20 21:43:15
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作者：livanHQL是数据分析过程中的必备技能，随着数据量增加，这一技能越来越重要，熟练应用的同时会带来效率的问题，动辄十几亿的数据量如果处理不完善的话有可能导致一个作业运行几个小时，更严重的还有可能因占用过多资源而引发生产问题，所以HQL优化就变得非常重要，本文我们就深入HQL的原理中，探索HQL优化的方法和逻辑。group by的计算原理代码为：SELECT uid, SUM(COUNT)
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2024-04-16 22:33:31
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介绍 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数据库表，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 。Hive本身是不能存储数据的，它只是记录数据的一些路径信息，最终所有的操作都转换成MapReduce操作，所以Hive
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2023-09-20 04:37:45
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hive是什么1Hive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。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。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。Hive通常意义上来说，
原创
2020-12-25 21:31:26
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# Hive 原理及实现
## 概述
Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库基础架构，可以提供类似于 SQL 的查询和数据分析功能。它将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供了一种类 SQL 查询语言 HiveQL，使用户可以方便地进行数据分析。
在本文中，我将向你介绍 Hive 的原理和实现过程。首先，我会通过表格展示整个流程的步骤，然后详细说明每个步骤需要做什么，包括使用的代码和
原创
2023-11-19 06:49:56
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一、 Map Join原理Map Join介绍 MapJoin顾名思义，就是在Map阶段进行表之间的连接，map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输。从而起到了优化作业的作用。通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景。MapJoin的原理及过程 执行过程如上图：首先是在本地客户端生成
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2023-07-25 13:52:21
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原理： 由 Facebook 开发的开源的数据统计工具。 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具。 本质：将 HQL/SQL 转化成 MapReduce 程序 1）Hive 处理的数据存储在 HDFS 2）Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce 3）执行程序运行在 Yarn 上Hive的优缺点：优点： 1）操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力 2）不用去写 MapRedu
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2023-07-14 12:52:32
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Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）一、 Hive Common Join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。Map阶段读取源表的数据，M
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2023-09-04 11:53:41
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