本教程主要详细讲解SpringBoot整合MyBatis项目高级操作模式,主要使用到@Provider高级模式进行MyBatis整合开发,本文主要讲解Insert输入数据操作.基础环境技术版本Java1.8+SpringBoot2.x.xMyBatis3.5.x创建项目初始化项目mvn archetype:generate -DgroupId=com.edurt.sli.slismpi -Dart
# 通过Hive写入外部表
在Hive中，我们可以通过创建外部表来将数据写入到Hive表中。外部表是一种特殊的表，它可以引用外部存储中的数据，而不会将数据移动到Hive的默认存储位置。在本文中，我们将介绍如何使用Hive来写入外部表，并提供代码示例进行说明。
## 外部表的概念
外部表是Hive表的一种类型，它与普通表不同的地方在于，外部表并不会将数据移动到Hive的默认存储位置，而是将数据
原创
2024-03-01 07:39:25
213阅读
# Spark DataFrame写入Hive表
在大数据领域，处理和分析海量数据是非常常见的任务。Apache Spark作为一个快速、分布式的计算引擎，提供了强大的数据处理能力。而Hive作为一个数据仓库系统，可以方便的进行数据存储和查询。本文将介绍如何使用Spark DataFrame将数据写入Hive表中。
## 什么是Spark DataFrame
Spark DataFrame是
原创
2024-01-09 04:34:47
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使用spark将hive数据写入elasticsearch或hbase将hive或者其他关系型数据库中的数据搬迁到es或hbase代码依赖socket入口：MyServerThread实现工具类PropertiesUtil配置文件config.properties客户端MyClient测试执行脚本 将hive或者其他关系型数据库中的数据搬迁到es或hbase需求：因为需要使用hadoop能力，所
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2024-10-08 06:40:58
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在《第二篇|Spark Core编程指南》一文中，对Spark的核心模块进行了讲解。本文将讨论Spark的另外一个重要模块--Spark SQL，Spark SQL是在Shark的基础之上构建的，于2014年5月发布。从名称上可以看出，该模块是Spark提供的关系型操作API，实现了SQL-on-Spark的功能。对于一些熟悉SQL的用户，可以直接使用SQL在Spark上进行复杂的数
并发写入 Hive 表一直是大数据环境中一个相对复杂的问题，尤其是在多线程或多进程的场景下。在处理并发写入时，我们需要确保数据的一致性和完整性，同时还能做到性能的优化。接下来，我将为你详细介绍如何解决这个问题的过程。
### 环境准备
在开始之前，确保你有以下环境准备完毕：
- Apache Hive
- Hadoop
- 一个支持并发写入的 Hive 版本（如 Hive 3.x）
###
# 从零开始：教你如何使用Spark写入Hive表
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Apache Spark将数据写入Hive表感到困惑。不用担心，本文将为你提供一份详细的指南，帮助你快速掌握这一技能。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下整个流程。以下是使用Spark写入Hive表的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Hive环境
原创
2024-07-17 03:58:36
220阅读
标题1.整合hive2.sparkSQL使用 sparkSQL官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/sql-programming-guide.htmlSpark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业。Spa
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2023-08-08 10:16:08
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# 从Hive内部表写入外部表
## 简介
在大数据处理过程中，Hive是一个常用的工具，用于在Hadoop上执行SQL查询。Hive内部表和外部表是Hive中常见的两种表格类型。内部表是Hive自己管理的表格，其数据存储在Hive Warehouse中，而外部表则是外部存储的表格，Hive只管理其元数据信息。
有时候，我们需要将Hive内部表中的数据写入到外部表中，以便更好地共享和利用数据
原创
2024-04-19 07:27:28
118阅读
# 使用Spring Boot 将数据写入 Hive 的完整指南
在大数据科技高速发展的时代，Hive作为一个用于提取、转化和加载大数据的平台，被越来越多的企业采用。Spring Boot 是一个流行的 Java 开发框架，常被用于构建微服务。在本篇文章中，我们将探索如何将数据写入 Hive 数据库的过程。
## 流程概述
首先，我们对整个过程进行概述。请参见下表：
| 步骤 | 描述 |
Springboot中@Value注解前言一、使用步骤1.@value注入数组2.@value中注入集合List3.@value中注入Map总结 前言 springboot项目中有很多数据为了避免硬编码,会将数据写在配置文件中,例:application.yml,bootstrap.yml,applicaiton.properties等等,然后再通过@Value注解读入到项目中 以下是本篇文
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2023-10-11 10:47:59
115阅读
# Flink SQL批量写入Hive表
## 1. 整体流程
首先，让我们来了解一下如何使用Flink SQL批量写入Hive表的整体流程。下面是一个简单的表格，展示了实现这个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|-----|
| 步骤1 | 创建Flink表环境 |
| 步骤2 | 创建Hive表 |
| 步骤3 | 从外部系统（例如Kafka）读取数据到Flink表 |
|
原创
2023-10-13 06:09:23
390阅读
1. 创建数据库，切换数据库 create database testdb;
use testdb; 2. 创建管理表 create table emp(
empno int,
empname string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
salary double,
comm double,
deptno int)
row format delim
# Python往Hive表写入
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，可以通过Hive将结构化的数据映射到Hadoop的文件系统上。Python是一种简单易用的编程语言，广泛应用于数据分析和处理领域。本文将介绍如何使用Python将数据写入Hive表，并提供相应的代码示例。
## Hive表的创建
在将数据写入Hive表之前，首先需要创建一个Hive表来存储数据。可以使用
原创
2023-09-23 18:31:50
540阅读
# 在Python中写入Hive表数据的步骤指南
在大数据领域，Hive是一个广泛使用的数据仓库工具，它能够将结构化的数据存储在Hadoop中并提供SQL查询能力。Python则是一个强大的编程语言，可以与Hive无缝集成。本文将通过一个简单的流程和具体的代码示例来指导你如何实现“Python写入Hive表数据”。
## 流程概览
我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-10-18 07:52:13
70阅读
之前和大家聊Hive Streaming Sink的时候说过，可以通过指定参数sink.partition-commit.policy.kind，来决定在提交分区时要做的事，比如合并小文件
本身Hive Streaming Sink是基于FileSystem Streaming Sink，FileSystem Streaming Sink其实已经做了保护，减少小文件的产生。主要是这两个参数
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2023-07-24 10:34:54
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第 7 章 分区表和分桶表1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1.2 二级分区1.3 动态分区调整2. 分桶表（了解，有印象即可）3. 抽样查询 1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1）创建分区表语法 注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列。2）加载数据到分区表中注意：分区表加载数据时，必须指定分区3）查询分区表中数据4）增加分
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2023-07-24 15:23:08
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# Spring Boot与Hive的集成：建表实例
在大数据时代，Apache Hive作为一种用于数据仓库的软件工具，被广泛应用于批处理和查询。在与Spring Boot框架的结合下，我们可以更加方便地访问Hive。在本文中，我们将探讨如何在Spring Boot项目中使用Hive建立表，并执行基本的操作。我们将通过代码示例一步步实现这一过程。
## 一、环境准备
### 1.1 Mav
代码先贴代码：核心就是：Spring给我们提供的一个类 AbstractRoutingDataSource，然后我们再写一个切面来切换数据源，肯定要有一个地方存储key还要保证上下文都可用，所以我们使用 ThreadLocal 来存储数据源的keypom.xml<dependency>
<groupId>org.springframework.boo
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2024-10-10 12:20:37
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分桶表数据存储 分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区，特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个疑虑。 分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。1．先创建分桶表，通过直接导入数据文件的方式准备数据001 s1
002 s2
003 s3
004
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2023-07-12 12:41:56
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