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zjilvufe:
顶!但是感觉10*60*1000,比较好,可以避免时间差问题。 ...
memcache过期时间的一点小小的分析 -
zjilvufe:
顶!但是感觉10*60*1000,比较好,可以避免时间差问题。 ...
memcache过期时间的一点小小的分析 -
zjilvufe:
顶!但是感觉10*60*1000,比较好,可以避免时间差问题。 ...
memcache过期时间的一点小小的分析 -
kentkwan:
完全看不出哪里异步新特性了 新开一个线程 servlet3以下 ...
tomcat7和Servlet3之异步特性体验 -
5cai:
D:\install\tomcat-7.0.29\webapp ...
tomcat7和Servlet3之异步特性体验
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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,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。
Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类
1 .Hadoop和Hbase都已经成功安装了
Hadoop集群配置:http://sunqi.iteye.com/blog/1432015
hbase安装配置:http://sunqi.iteye.com/blog/1434355
2 . 拷贝hbase-0.90.4.jar和zookeeper-3.3.2.jar到hive/lib下。
注意:如果hive/lib下已经存在这两个文件的其他版本(例如zookeeper-3.3.2.jar),建议删除后使用hbase下的相关版本。
3. 修改hive/conf下hive-site.xml文件,在底部添加如下内容:
- <property>
- <name>hive.exec.scratchdir</name>
- <value>/home/hadoop/hive-0.8.0-bin/tmp</value>
- </property>
- <property>
- <name>hive.querylog.location</name>
- <value>/home/hadoop/hive-0.8.0-bin/logs</value>
- </property>
- <property>
- <name>hive.aux.jars.path</name>
- <value>file:///home/hadoop/hive-0.8.0-bin/lib/hive-hbase-handler-0.8.0.jar,file:///home/hadoop/hive-0.8.0-bin/lib/hbase-0.90.4.jar,file:///home/hadoop/hive-0.8.0-bin/lib/zookeeper-3.3.2.jar</value>
- </property>
注意:如果hive-site.xml不存在则自行创建,或者把hive-default.xml.template文件改名后使用。
同时修改其中配置
- <property>
- <name>hive.zookeeper.quorum</name>
- <value>node1,node2,node3</value>
- <description>The list of zookeeper servers to talk to. This is only needed for read/write locks.</description>
- </property>
1.单节点启动
#bin/hive -hiveconf hbase.master=master:490001
2 集群启动:
#bin/hive
1.创建hbase识别的数据库:
- CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string)
- STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
- WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:qualifier")
- TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "sunqi");
hbase.table.name 定义在hbase的table名称
hbase.columns.mapping 定义在hbase的列族
2. 查看数据
hive> select * from hbase_table_1;
这时可以登录Hbase去查看数据了
#bin/hbase shell
hbase(main):001:0> describe 'sunqi'
hbase(main):002:0> scan 'sunqi'
hbase(main):003:0> put 'sunqi','100','cf1:qualifier','aaaa'
这时在Hive中可以看到刚才在Hbase中插入的数据了。
3 hive访问已经存在的hbase
使用CREATE EXTERNAL TABLE:
- CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table_2(key int, value string)
- STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
- WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "cf1:qualifier已存在的列族与 qualifier ")
- TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "已存在的hbase表名");
hive> select count(*) from hbase_table_1;
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks determined at compile time: 1
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
set mapred.reduce.tasks=<number>
Starting Job = job_201205231120_0004, Tracking URL = http://node1:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201205231120_0004
Kill Command = /home/hadoop/hadoop-0.20.203.0/bin/../bin/hadoop job -Dmapred.job.tracker=node1:49001 -kill job_201205231120_0004
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1
2012-05-23 14:20:35,542 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%
2012-05-23 14:20:41,592 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%
2012-05-23 14:20:53,685 Stage-1 map = 100%, reduce = 100%
Ended Job = job_201205231120_0004
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 1 Reduce: 1 HDFS Read: 239 HDFS Write: 2 SUCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec
OK
1
Time taken: 29.128 seconds
自动会在hadoop上创建Map/Reduce任务,执行统计数据
创建表
hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
创建表并创建索引字段ds
hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);
显示所有表
hive> SHOW TABLES;
按正条件(正则表达式)显示表,
hive> SHOW TABLES '.*s';
表添加一列
hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
添加一列并增加列字段注释
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
更改表名
hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;
删除列
hive> DROP TABLE pokes;
元数据存储
将文件中的数据加载到表中
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes;
加载本地数据,同时给定分区信息
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');
加载DFS数据 ,同时给定分区信息
hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15');
The above command will load data from an HDFS file/directory to the table. Note that loading data from HDFS will result in moving the file/directory. As a result, the operation is almost instantaneous.
SQL 操作
按先件查询
hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';
将查询数据输出至目录
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';
将查询结果输出至本地目录
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a;
选择所有列到本地目录
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a;
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100;
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/reg_3' SELECT a.* FROM events a;
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_4' select a.invites, a.pokes FROM profiles a;
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT COUNT(1) FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>';
hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/reg_5' SELECT a.foo, a.bar FROM invites a;
hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/sum' SELECT SUM(a.pc) FROM pc1 a;
将一个表的统计结果插入另一个表中
hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.bar, count(1) FROM invites a WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar;
JOIN
hive> FROM pokes t1 JOIN invites t2 ON (t1.bar = t2.bar) INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT t1.bar, t1.foo, t2.foo;
将多表数据插入到同一表中
FROM src
INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100
INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 and src.key < 200
INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12') SELECT src.key WHERE src.key >= 200 and src.key < 300
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;
将文件流直接插入文件
hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';
This streams the data in the map phase through the script /bin/cat (like hadoop streaming). Similarly - streaming can be used on the reduce side (please see the Hive Tutorial or examples)
实际示例
创建一个表
CREATE TABLE u_data (
userid INT,
movieid INT,
rating INT,
unixtime STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;
下载示例数据文件,并解压缩
wget http://www.grouplens.org/system/files/ml-data.tar__0.gz
tar xvzf ml-data.tar__0.gz
加载数据到表中
LOAD DATA LOCAL INPATH 'ml-data/u.data'
OVERWRITE INTO TABLE u_data;
统计数据总量
SELECT COUNT(1) FROM u_data;
现在做一些复杂的数据分析
创建一个 weekday_mapper.py: 文件,作为数据按周进行分割
import sys
import datetime
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t')
生成数据的周信息
weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])
使用映射脚本
//创建表,按分割符分割行中的字段值
CREATE TABLE u_data_new (
userid INT,
movieid INT,
rating INT,
weekday INT)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';
//将python文件加载到系统
add FILE weekday_mapper.py;
将数据按周进行分割
INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new
SELECT
TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)
USING 'python weekday_mapper.py'
AS (userid, movieid, rating, weekday)
FROM u_data;
SELECT weekday, COUNT(1)
FROM u_data_new
GROUP BY weekday;
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