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    linux hive查询数据 更多内容
  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    Map阶段: 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    Map阶段: 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段: 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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  • Hive ORC数据存储优化

    Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式,在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端,具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐:使用“SNAPPY”压缩,适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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  • Hive应用开发流程介绍

    配置。 Hive应用开发环境简介 根据场景开发工程 提供了Java、Python两种不同语言的样例工程,还提供了从建表、数据加载到数据查询的样例工程。 Hive样例程序开发思路 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 在Linux中调测Hive JDBC应用

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  • 迁移Hive数据至DLI

    上述示例是通过创建表和插入表数据构造迁移示例数据。如果是迁移已有的Hive数据库和表数据,则可以通过以下命令获取Hive数据库和表信息。 在Hive客户端执行如下命令获取数据库信息 show databases 切换到需要迁移的Hive数据库 use Hive数据库名 显示当前数据库下所有的表信息

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  • Hive ORC数据存储优化

    Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式,在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端,具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐:使用“SNAPPY”压缩,适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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  • 添加Hive数据源

    WebUI”后的链接,进入HSConsole界面。 选择“数据源”,单击“添加数据源”。在“添加数据源”页面填写参数。 配置“基本配置”,填写数据源名称,选择数据源类型“Hive”。 配置“Hive配置”,参数配置请参考表1。 表1 Hive配置 参数 描述 取值样例 驱动 默认为fi-hive-hadoop。 fi-hive-hadoop

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  • 接入Hive数据源

    填写数据源的描述信息。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层:业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 JDBC字符串 Hive数据库的JDBC格式连接串,格式:jdbc:hive2://host:port/dbname。 host为数据库的连接地址。 port为数据库的连接端口号。

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  • 接入Hive数据源

    从新建数据源进入创建数据源页面,选择要创建数据源所在的项目,源库类型选择数据Hive。 接入网络类型选公网。 在配置连接对话框,填写以下配置。 图1 接入Hive数据源参数 表1 参数说明 参数名称 是否必填 说明 源库类型 是 接入的数据源类型,本示例为Hive。更多数据源类型连接请参考表1。

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  • 接入HIVE数据源

    接入HIVE数据源 概述 ROMA Connect支持把HIVE作为一个数据源,用于创建数据API。在使用HIVE数据源前,您需要先接入数据源。 数据集成中仅支持百万以内数据量。 前提条件 每个接入的数据源都要归属到某个集成应用下,在接入数据源前您需要有可用的集成应用,否则请提前创建集成应用。

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  • 调整Hive元数据超时

    WebUI”后的链接,进入HSConsole界面。 单击“数据源”,在Hive数据源所在行的“操作”列下单击“编辑”,在页面内新增如下自定义配置: 表1 元数据超时参数 参数名称 默认值 描述 hive.metastore-timeout 10s 共部署Hive数据源加载元数据缓存最大超时时间,单位为秒或分钟

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  • 配置Hive数据连接

    配置Hive数据连接 本章节指导用户在购买后,将现有集群的Hive数据切换为本地数据库或者RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个 MRS 集群共用同一份元数据,且元数据不随集群的删除而删除。也能够避免集群迁移时Hive数据的迁移。 不同集群间Hive数据切换时,MRS当前

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  • 如何查看MRS Hive元数据?

    gsql -p 20051 -U USER -W PASSWD -d hivemeta 执行以下命令可以查看Hive数据库中的所有元数据表: \d+ 执行q退出查看数据表页面。 执行以下命令可以查看数据表中的数据: select * from 表名; DBServer主节点的I

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  • Linux下配置数据源

    可能 如果数据 服务器 要求使用,则可以使用SSL安全加密连接,但不验证数据库服务器的真实性。 prefer 可能 如果数据库支持,那么首选使用SSL安全加密连接,但不验证数据库服务器的真实性。 require 是 必须使用SSL安全连接,但是只做了数据加密,而并不验证数据库服务器的真实性。

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  • 通过Hue查看Hive元数据

    通过Hue查看Hive数据 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中管理Hive的元数据,可以通过Hue完成任务。 元数据管理器使用介绍 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏单击表,单击某一表名称,界面将显示Hive表的元数据信息。

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很

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  • Hive

    Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore,或者兼容Hive Metastore的元数据服务,Doris可以自动获取Hive的库表信息,并进行数据查询。 除了Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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  • 在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序

    Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 Hive JDBC应用程序支持在安装Hive客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装Hive客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客

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  • Linux

    Linux 操作场景 本章节主要介绍如何将老架构的Agent升级到新架构Agent。 约束限制 不支持局点:华南-广州-友好用户环境、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城一。 操作步骤 使用root账号,登录E CS 。 执行如下命令,确认当前Agent的版本是新架构Uniagent还是老架构telescope。

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  • 加载数据到Hive表中

    加载数据Hive表中 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL向已有的表employees_info中加载数据。从本节中可以掌握如何从本地文件系统、MRS集群中加载数据。以关键字LOCAL区分数据源是否来自本地。 样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_

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