表格存储服务 CloudTable

表格存储服务(CloudTable)是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服务,集成时序、时空数据存储特性,可提供千万级TPS以及毫秒级随机读写能力。可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。

 
 

    hive查询hbase 更多内容
  • 获取MRS应用开发样例工程

    行,完成对Hive数据源的增删改查操作。 Hive hive-examples hive-jdbc-example Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive,在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能

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  • Loader开源增强特性

    支持从Phoenix表导出数据到Oracle分区表 在同一个集群内,支持从HDFS导数据到HBase、Phoenix表和Hive表 在同一个集群内,支持从HBase和Phoenix表导数据到HDFS/OBS 导入数据到HBase和Phoenix表时支持使用bulkload和put list两种方式

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    Map输出键值对,内容为HBaseHive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2:HBase数据读取的readHBase方法。

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路

    /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py

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  • Impala

    面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HQL

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  • Hive SQL扩展语法说明

    REMOVE TABLE hbase_tablename [WHERE where_condition]; 删除hive on hbase表中符合条件的数据。详细说明请参见删除Hive on HBase表中的单行记录。 remove table hbase_table1 where

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  • ALM-16002 Hive SQL执行成功率低于阈值(2.x及以前版本)

    ALM-16002 Hive SQL执行成功率低于阈值(2.x及以前版本) 告警解释 系统每30秒周期性检测执行的HiveQL成功百分比,HiveQL成功百分比由一个周期内Hive执行成功的HiveQL数/Hive执行HiveQL总数计算得到。该指标可在Hive服务监控界面查看。执行的Hi

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  • 访问Hue WebUI界面

    使用表管理Hive、SparkSql中的元数据。需要 MRS 集群已安装Hive、Spark2x。 使用文件查看HDFS中的目录和文件。需要MRS集群已安装HDFS。 使用作业查看MRS集群中所有作业。需要MRS集群已安装Yarn。 使用HBase创建/查询HBase表。需要MRS

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  • 场景说明

    credentials.hbase.enabled置为true。 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 父主题: 从Hive读取数据再写入HBase

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  • Spark2x样例工程介绍

    sparknormal-examples/SparkHbasetoHbasePythonExample sparknormal-examples/SparkHbasetoHbaseScalaExample sparknormal-examples/SparkHivetoHbaseJavaExample S

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  • Impala应用开发简介

    处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括

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  • Impala应用开发简介

    处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java)

    spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据,根据key值去hbase表获取相应记录,把两者数据做操作后,更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase { public static

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  • 使用HetuEngine跨源跨域访问数据源

    多源异构:协同分析既支持Hive GaussDB 、ClickHouse等结构化数据源,也支持HBase、Elasticsearch等非结构化数据源。 全局元数据:对于非结构化数据源HBase,提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA,实现HetuEngine对HBase的无差别

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  • 删除Hive on HBase表中的单行记录

    删除Hive on HBase表中的单行记录 操作场景 由于底层存储系统的原因,Hive并不能支持对单条表数据进行删除操作,但在Hive on HBase功能中,MRS Hive提供了对HBase表的单条数据的删除功能,通过特定的语法,Hive可以将自己的HBase表中符合条件的一条或者多条数据清除。

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Java)

    spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据,根据key值去hbase表获取相应记录,把两者数据做操作后,更新到hbase表 */ public class SparkHivetoHbase { public static

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  • Java样例代码

    在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见:com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据,根

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Python)

    Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Python) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现。

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Python)

    Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Python) 功能介绍 在Spark应用中,通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表,然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现。

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  • 准备MRS应用开发用户

    加入hadoop、supergroup、hive组。若使用Hive多实例,该用户还需要从属于具体的Hive实例组,如hive3。 GraphBase 人机 加入graphbaseadmin或graphbasedeveloper或graphbaseoperator组。 Flink 人机

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  • Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序(Scala)

    spark.examples.SparkHivetoHbase /** * 从hive表读取数据,根据key值去hbase表获取相应记录,把两者数据做操作后,更新到hbase表 */ object SparkHivetoHbase { case class FemaleInfo(name:

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