使用pyhive库来连接hive server2提供的对外接口，使用sql语句来对数据进行查询，并处理返回结果。...代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- from pyhive import hive conn = hive.Connection(host='HiveServer2 host'
compile("org.apache.spark:spark-streaming_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive..._2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive-thriftserver_2.11:$sparkVersion") 启动hive...").getAbsolutePath //配置spark val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark Hive...", "true") .config("hive.mapred.supports.subdirectories", "true") .config("hive.supports.subdirectories...", "true") .config("spark.driver.maxResultSize", "5g") //启动hive支持 .enableHiveSupport
图片 什么是Hive？ Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。...Hive帮助企业在HDFS上执行大规模数据分析，使其成为一个水平可伸缩的数据库。 通过HiveSQL使具有RDBMS背景的开发人员能够快速构建符合自己业务需求的数据仓库。...Hive直接将数据存储在HDFS系统中，扩容等事宜都交由HDFS系统来维护。 如何将Hive中的分析数据导到业务系统中？...etl-engine支持对Hive的读取，并输出到以下目标数据源： 消息中间件（Kafka | RocketMQ）; 关系型数据库（ Oracle | MySQL | PostgreSQL | Sqlite...-logLevel debug 如此简单就完成了 读 hive 数据表 、写 mysql 数据表 操作。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...确认Hive元数据服务已经运行 Hive的元数据服务是单独启动的，可以通过下面两种方式验证其是否启动： # ps aux | grep hive-metastore root 10516 3.0 5.7...上面的查询语句中，tglog_aw_2018是数据库名，golds_log是表名。配置HIVE并写入数据，可以参考这两篇文章： 1. linux上安装和配置Hive 2.
那就是读取mysql和kafka中的数据。 这里介绍下如何读取Mysql引擎中的数据。...database — 数据库的名称。 table — 表名称。 user — 数据库用户。 password — 用户密码。...=, >, >=, MySQL 服务器上执行。其余条件以及 LIMIT 采样约束语句仅在对MySQL的查询完成后才在ClickHouse中执行。...MySQL 引擎不支持 Nullable 数据类型，因此，当从MySQL表中读取数据时，NULL 将转换为指定列类型的默认值（通常为0或空字符串）。...Example mysql中的数据 clickhouse查询的数据 当然也可以查询之后 直接insert 或者create,方便至极！
默认情况下，Hive的元数据是存储到Derby中的，这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库，类似于Sqlite。...但是这样就会出现一个情况：Derby是单例的，当你在一个终端打开了hive时，在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题，并且也更方便迁移和备份。...的metastore 的MySQL数据库的字符集格式问题。...2、配置MySQL后，第一次打开hive的时候Cli无响应： 这个问题查阅了很多资料并没有找到更加详细的信息，但是经过DEBUG初步判断还是MySQL数据库的问题，导致Hive第一次启动时无法正常完成Metastore...的数据表的初始化，按照上述第三步，在启动Hive前初始化下数据表即可：使用 schematool -dbType mysql -initSchema 命令进行初始化。
文章来源:http://www.study-java.cn/ 上一篇文章我们使用通过beeline执行一些常规的HQL，今天这一篇文章主要来看如果通过Java将MySQL数据导入到Hive中。...Sqoop Sqoop并不在这篇文章的范围内，拿出来说的原因是，公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中，其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储， 然后在将文件导入到Hive中...而笔者并没有采用这种方式，原因很简单，我的目的是学习Hive，过多的用这些工具会增加了我的学习工具成本，所以我看了Sqoop的原理后，准备模仿一下，简单的 实现数据的导入，过程如下: 连接MySQL 查询导入的数据...调用Hadoop的API将数据存入到HDFS中 将HDFS文件导入到Hive中 查询MySQL数据 这里我查询用户表的用户名称，年，月，日，并将结果集存入ResultSet中 String...，也不是不能存到数据库中，但是我们需要了解Hadoop封装的类，但是Hive虽然也是将数据存入HDFS，但是你只是需要知道HQL操作即可。
Python的数据分析，大部分的教程都是想讲numpy，再讲Dataframe，再讲读取文件。但我看书的时候，前面二章看的实在头晕，所以，我们还是通过读取文件来开始我们的Python数据分析吧。...读取CSV 读取csv通过read_csv读取 import pandas as pd zhuanti = pd.read_csv(open('C:/Users/luopan/Desktop/xiaozhu.csv...读取Excel 利用read_excel读取excel文件 import pandas as pd test = pd.read_excel('C:/Users/luopan/Desktop/test.xlsx...读取MySQL import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd...读取MongoDB import pandas as pd import pymongo client = pymongo.MongoClient('localhost',port = 27017) test
1 问题描述 集群环境 sparksql读取Parquet 格式的hive表报错 hive的parquet表，hive和impala读取正常，使用spark-sql读取则报错 异常信息 com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException...":"string"}},{"name":"xxx","type":"string","nullable":true,"metadata":{"HIVE_TYPE_STRING":"string"}},...:845) at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.org$apache$spark$sql$hive$HiveExternalCatalog$...中的json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。...Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。
服务端开发过程中，我们通常需要与mysql数据库进行数据交互。在大多数情况下，由于数据量过大、网络时延、mysql参数配置限制，以及业务逻辑的限制等，需要我们对所需的数据进行分页读取。...尤其是需要读取的数据量过大时，我们经常会遇到下面这种错误类型。...例如，我们需要按照更新时间降序的顺序按照每页5000条数据的规则分页读取全部数据。...，mysql排序规则如下：（1）mysql查询不指定排序规则时，会默认按照ID进行排序。...分页读取数据时产生数据重复问题的两种常见原因分析以及解决方案。
最近公司提了个需求 ，说公司的旧系统的报表导出的时候，数据量超过一万就导不出来了。经过分析，是旧系统做了限制。...在更新的时候，查看了导出时虚拟机GC情况，发现原先程序执行时，内存激增，经过Google决定采用流式读取对sql进行优化。...JDBC三种读取方式： 1、 一次全部（默认）：一次获取全部； 2、 流式：多次获取，一次一行； 3、 游标：多次获取，一次多行； mybatis默认采取第一种。...list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据...还有就是google出来的那些，要改框架配置的，我的确跟着改了，改了mysql连接参数，还有mybatis setting的配置。嗯，没用
背景昨天在写一个业务接口，遇到 MySQL 重复读导致的重复插入问题，下面是一段伪代码：js 代码解读复制代码async function createClassOrder(uids, classId)...但为什么仍然导致数据重复插入呢？...原因就在 classOrders 里，当事务 A 结束后，事务 B 继续执行时，因为 MySQL 默认隔离级别是重复读，导致事务 B 在读取 classOrders 时仍然为空。...方案找到原因，方案就比较容易了，目的就是读取最新数据，无论事务是否提交。1....使用共享锁读取 TBL_CLASS_ORDER 行数据时读取最新数据，可以使用共享锁，例如js 代码解读复制代码const classOrders = await db.execute('SELECT
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/85100239 title: MyBatis 流式读取MySQL大量数据 date:...由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后再生成Excel返回给客户端。...文章目录 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 开发环境： 实现步骤： 示例代码 心路历程 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 最近公司提了个需求，说公司的旧系统的报表导出的时候...，数据量超过一万就导不出来了。...list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据
通过mapreduce清洗数据绑定到hive，再通过hive查询出结果集导入到hive的表，再通过sqoop导出到mysql 1.在hive中创建表 create external table mydb.access...string,day string,url string,upflow string) row format delimited fields terminated by ','； 2.加载清洗后的数据到刚创建的表...insert into mydb.upflow select ip, sum(upflow) as sum from mydb.access group by ip order by sum desc; 5.在mysql...中创建一张用于存放结果集的表 create table upflow ( ip varchar(200), sum varchar(200) ); 6.通过sqoop将hive中的结果集导入mysql...中的表 sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table
前言 Mysql中ResultSet默认会将一次查询的结果存入内存中。如果数据量比较大，就会占用大量的内存。如果内存不够，就会报错。...方式1 流式处理结果，让驱动每次返回1行数据 conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://192.168.7.102/", "user", "123456..."); } } 读取Mysql package com.xhkjedu.mysql2hive; import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import...写入Hive package com.xhkjedu.mysql2hive; import com.alibaba.fastjson2.JSONObject; import org.apache.flink.configuration.Configuration...; import org.apache.flink.types.Row; public class Mysql2Hive { public static void main(String[]
配置Hive使用MySql存储元数据 2018-7-24 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 默认情况下，Hive会使用Derby来存储元数据（主要是表、列、分区Partition的信息）。...Hive支持使用单独的数据库来存储元数据，比如MySql、PostgreSql等，本文将介绍如何配置Hive使用MySql存储元数据。 本文假设你已经单机安装、配置好了MySql和Hive。...的数据库（也可以在hive-site.xml中将其修改为其他名字）。...这个时候，可以登录到mysql，删除掉hive_metastore数据库，然后执行一下下面的命令，重新初始化一下元数据库： # schematool --dbType mysql --initSchema...MySql来存储Hive元数据的配置。
前言 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...安装Mysql https://www.psvmc.cn/article/2018-06-25-mysql-tips.html 安装 curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo...yum repolist enabled | grep mysql 安装mysql 服务器 命令： yum install -y mysql-community-server --nogpgcheck.../bigdata/ 复制Mysql连接的JAR cp mysql-connector-java-8.0.28.jar /data/tools/bigdata/apache-hive-2.3.9-bin/.../ 初始化库 Hive的数据库MySQL在安装的时候没有初始化 在MySQL中 # 删除mysql中的元数据库 drop database metastore; # 新建一个元数据库 create database
要想还原建表DDL就必须从元数据入手，我们知道，hive的元数据并不存放在hdfs上，而是存放在传统的RDBMS中，典型的如mysql，derby等，这里我们以mysql为元数据库，结合0.4.2版本的...连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个，其中和表结构信息有关的有9张，其余的10多张或为空，或只有简单的几条记录，以下是部分主要表的简要说明。...，hive一定会通过MTable的DAO模式向TBLS插入一条数据用来描述刚刚创建的hive表。...有了上面的信息，再想获得hive的建表语句已经是易如反掌了，这里提供一个已经开发好的脚本，使用shell开发，大家可以自由修改。注意:其中mysql连接信息请根据实际环境进行配置。...此外，还提供了两个附加的功能(也很有用呃) hivesql loc — 根据关键字查找能够匹配到的hive表或对应的数据路径 hivesql hdfswc — 获取指定数据目录下所有数据的总行数
hdfs到MySQL csv/txt文件到hdfs MySQL到hdfs hive与hdfs的映射： drop table if exists emp; create table emp ( id.../warehouse/emp'; stored as 关键词，hive目前支持三种方式: 1:就是最普通的textfile，数据不做压缩，磁盘开销大，解析开销也大 2:SquenceFIle,hadoop...通过hive 的 load方法将数据传至hdfs load data local inpath "/root/part-m-00000" into table test.emp; 以上两种方法实现的效果相同...利用sqoop将数据传至hdfs MySQL与hdfs之间数据传递工具> sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.5.129:3306/hadoop...123456 --table person --append --target-dir /user/hive/warehouse/test.db 将hdfs数据保存到MySQL 参考：http://www.cnblogs.com
Hive可以将结构化的数据映射为一张数据表 而默认hive进行存储的数据库是derby 启动我们的hadoop服务 当我们安装好hive后，要将mysql-connector-java-xx.jar...的文件包放到hive目录下的lib文件夹下： ?...这时候我们还需要配置相关的文件才能激活mysql数据库，我们到conf目录下的hive-site xml，设定几个mysql的相关部分： mysql用户名称： ?...mysql用户密码： ? 指定端口地址： ? 指定用mysql驱动： ?...启动完本机的mysql后，输入hive --service metastore开启mysql元数据库服务 最后输入hive即可： ?
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