MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce操作hive虚拟表 更多内容
  • 使用Hue WebUI操作Hive表

    Editors > Hive”。 在“Databases”选择一个Hive中的数据库,默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有。可以输入名关键字,系统会自动搜索包含此关键字的全部。 单击指定的名,可以显示中所有的列。 在HiveQL语句编辑区输入HiveQL语句。

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  • 使用Hue WebUI操作Hive表

    已安装Hue组件。 操作步骤 访问Hue WebUI,请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击编辑器,然后选择“Hive”。 在“Database”右侧下拉列选择一个Hive中的数据库,默认数据库为“default”。 系统将自动显示数据库中的所有。可以输入名关键字,系统会自动搜索包含此关键字的全部表。

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  • 创建Hive表

    创建Hive 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部、外部的基本操作。创建主要有以下三种方式: 自定义结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部和外部。 内部,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部。在删除内部时,元数据和数据一起被删除。 外部

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  • Hive结果表

    Hive结果 功能描述 本节介绍利用Flink写HiveHive结果的定义,以及创建结果时使用的参数和示例代码。详情可参考:Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。

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  • Hive源表

    STREAMING模式下从Hive读取数据。当作为BATCH应用程序运行时,Flink将在执行查询的时间点对的状态执行查询。STREAMING读取将持续监控,并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下,Flink会读取有界的。 STREAMING读取支持同时使用分区和非分区。对于分

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  • Hive维表

    join始终会加入最新版本的时态。Flink支持分区Hive非分区的临时连接,对于分区,Flink 支持自动跟踪Hive的最新分区。详情可参考:Apache Flink Hive Read & Write 注意事项 Flink目前不支持与Hive进行基于事件时间event-time的时间关联。

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  • 创建Hive表

    创建Hive 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部、外部的基本操作。创建主要有以下三种方式。 自定义结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部和外部。 内部,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部。在删除内部时,元数据和数据一起被删除。 外部

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  • 创建Hive表

    创建Hive 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部、外部的基本操作。创建主要有以下三种方式: 自定义结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部和外部。 内部,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部。在删除内部时,元数据和数据一起被删除。 外部

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  • 创建Hive表

    创建Hive 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部、外部的基本操作。创建主要有以下三种方式: 自定义结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部和外部。 内部,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部。在删除内部时,元数据和数据一起被删除。 外部

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  • 创建Hive表

    创建Hive 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部、外部的基本操作。创建主要有以下三种方式: 自定义结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部和外部。 内部,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部。在删除内部时,元数据和数据一起被删除。 外部

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  • 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况

    供接口。 操作流程 本实践以某图书网站后台用户的点评数据为原始数据,导入Hive后通过SQL命令筛选出最受欢迎的图书。 基本操作流程如下所示: 步骤1:创建 MRS 离线查询集群 步骤2:将本地数据导入到HDFS中 步骤3:创建Hive 步骤4:将原始数据导入Hive并进行分析 步骤1:创建MRS离线查询集群

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  • Hive应用开发常用概念

    Hive应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户,可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language,类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个信息管理层

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  • Hive基本原理

    作请参考从零开始使用Hive,应用开发请参考Hive应用开发。 元数据存储:Hive将元数据存储在数据库中,如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括的名字,的列和分区及其属性,的属性(是否为外部等),的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程,

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  • Hive应用开发常用概念

    HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于Hive的HCatalog功能,HiveMapReduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。

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  • 开发一个Hive SQL作业

    开发一个Hive SQL作业 本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台,支持多种大数据工具的开发。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,并提供简单的SQL查询功能;可

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  • Hive应用开发常用概念

    HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能,HiveMapreduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换和调整,能够提升数据处理的效率。

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  • Hive应用开发简介

    HQL语言 Hive Query Language,类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    执行以下命令退出HBase客户端。 quit 创建Hive并载入数据。 使用以下命令进入Hive客户端。 cd Hive客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 beeline 执行以下命令在Hive beeline交互窗口创建数据person,该有3个字段:name/gender/stayTime。

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  • 同步Hive表配置

    同步Hive配置 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.hive_sync.enable 是否同步hudi信息到hive metastore。 注意: 建议该值设置为true,统一使用hive管理hudi。 false hoodie.datasource.hive_sync

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  • 查询Hive表数据

    扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile,加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式,RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储,在对大进行查询时,综合

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  • 查询Hive表数据

    扩展使用 配置Hive中间过程的数据加密 指定的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile,加密算法为ARC4Codec。SequenceFile是Hadoop特有的文件格式,RCFile是Hive优化的文件格式。RCFile优化了列存储,在对大进行查询时,综合

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