Hive --数据仓库工具

一.Hive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SQL查询功能,SQL语句转换为MapReduce任务进行运行. 优点是可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.缺点是Hive不适合在大规模数据集上实现低延迟快速的查询. 二.安装Hive 环境:Docker(17.04.0-ce).镜像Ubuntu(16.04.3).JDK(1.8.0_144).

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SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 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

摘要: Hive灵活易用且易于维护,十分适合数据仓库的统计分析,什么样的结构让它具备这些特性?我们如何才能灵活操作hive呢? 博主福利 给大家推荐一套hadoop视频课程 [百度hadoop核心架构师,首次内部分享的企业级项目视频,价值3980元] 免费赠送100份,先到先得.联系老师微信ganshiyu1026,备注OSchina. 部分视频截图展示 Hive 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,并提供完整的sql查询功能,Hive 定义了

Author: kwu 高速查询hive数据仓库中的条数.在查询hive表的条数,通常使用count(*).可是数据量大的时候,mr跑count(*)往往须要几分钟的时间. 1.传统方式获得总条数例如以下: select count(*) from ods.tracklog; 执行时间为91.208s 2.与关系库一样hive表也能够通过查询元数据来得到总条数: select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_ID,p.PART_ID,p.PART_NAME,a.PARAM_VAL

Hadoop系列之Hive(数据仓库)安装配置1.在NameNode安装  cd /root/soft  tar zxvf apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz   mv apache-hive-0.13.1-bin /usr/local/hadoop/hive2. 配置环境变量(每个节点都需要增加) 打开/etc/profile #添加以下内容: export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive export PATH=$HIVE_HOME/

Author: kwu 快速查询hive数据仓库中的条数,在查询hive表的条数,通常使用count(*),但是数据量大的时候,mr跑count(*)往往需要几分钟的时间. 1.传统方式获得总条数如下: select count(*) from ods.tracklog; 2.与关系库一样hive表也可以通过查询元数据来得到总条数: <pre name="code" class="sql">select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_I

为什么要选择Hive 基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力 支持SQL like查询语言 统一的元数据管理 简单编程 Hive: Hive 可以对数据进行管理和查询. 在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色.他能够管理hadoop中的数据,同时可以查询hadoop中的数据. 本质上讲,hive是一个SQL解析引擎.Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行. hive有一套映射工具,可以把SQL转换为MapReduce中的job,可以把SQL中的表.字段转换为HDFS

1.安装Mysql a.在官网下载 Mysql 8.0 (mysql-8.0.16-winx64.zip)并解压,地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ b.在 Mysql 根目录下 my.ini 文件和 data 文件夹,my.ini 内容如下: [mysqld] # 设置3306端口 port=3306 # 设置mysql的安装目录 basedir=D:\Tools\mysql-8.0.16-winx64 # 设置mysql数据库的数据的存放目录

Hive 是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的数据仓库架构,同时依赖于MapReduce.适用于大数据集的批处理,而不适用于低延迟快速查询. Hive将用户的HiveQL语句转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上,监控执行过程,最后返回结果给用户.由于Hive的元数据(Hive仓库本身的数据信息)需要不断更新.修改.读取,而由于Hadoop存在较高的延时以及作业调度的开销,因此将Hive元数据存在关系型数据库Mysql.derby中.