Hive数据仓库

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

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–数据仓库工具 1.Hive核心架构 2.Hive开发环境和使用方式 3.Hive核心原理解析 4.核心概念 5.HQL查询详解 6.Hive批处理脚本开发 7.Hive函数详解 8.高级特性与调优 原文:大专栏  Hive --数据仓库工具 原文地址:https://www.cnblogs.com/chinatrump/p/11597075.html

[Author]: kwu 创建shell脚本,创建临时表,装载数据,转换到正式的分区表中: #!/bin/sh # upload logs to hdfs yesterday=`date --date='1 days ago' +%Y%m%d` hive -e " use stage; create table tracklog_tmp ( dateday string, datetime string, ip string , cookieid string, userid string,

[Author]: kwu 1.数据库划分: default : 默认库,测试库.对应路径 /hdfs/hive/default stage : 中转库 对应路径 /hdfs/dw/stage ods :  正式库 对应路径 /hdfs/dw/ods 2.创建表 create EXTERNAL table test_kwu ( dateday string comment "日期:如2015-01-01", datetime string comment "时间 : 如 11

1.启动hiveserver2服务器,监听端口是10000,启动名令:hive --service hiveserver2 &;//将其放在后台进行运行,判断启动是否成功的标志是:jps,是否有RunJar进程,或者netstat -anop |grep 10000查看10000端口是否连接 ,如果可以连接,那么就可以使用beeline通过$>hive service hiveserver2这个命令连接进来 2.通过beeline的命令行连接到hiveserver2,可以直接写$>be

启动hive server2服务之后使用beeline链接报一下错误beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000 Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000Enter username for jdbc:hive2://localhost:10000: hadoopEnter password for jdbc:hive2://localhost:10000: **19/03/01 22:01:59 [ma