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大数据HIve数据仓库应用实例分析编程语言

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简介小编今天带大家了解大数据HIve数据仓库应用实例分析,文中知识点介绍的非常详细。觉得有帮助的朋友可以跟着小编一起浏览文章的内容,希望能够帮助更多想解决这个问题的朋友找到

小编今天带大家了解大数据HIve数据仓库应用实例分析,文中知识点介绍的非常详细。觉得有帮助的朋友可以跟着小编一起浏览文章的内容,希望能够帮助更多想解决这个问题的朋友找到问题的答案,下面跟着小编一起深入学习“大数据HIve数据仓库应用实例分析”的知识吧。

如今,大数据的大浪已经把我们每个人都卷入其中,随着大数据技术一起引起大众注意的还有HIve数据仓库。作为大数据分析的核心工具之一,它一直发挥着为企业提供决策支持的重要作用。因此掌握Hive是入门大数据学习的关键之一,下面我们就一起来看看HIve数据仓库应用案例讲解。

将本地文件数据加载到Hive数据仓库:

首先在/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata下建立文本文件:

Hive中建立表后只有两种方式可以加载数据:

(1)从本地文件系统加载数据

(2)从Hadoop文件系统加载数据

在node63节点启动hive服务:分别输入:hive --service metastore &;hive --service hiveserver2或直接输

入hiveserver2

在node70节点下输入hive登陆,执行如下操作,

创建表:

hive> CREATE TABLE score (

> sno int,name String,

> java decimal(10,2),

> python decimal(10,2))

> ROW FORMAT DELIMITED

> FIELDS TERMINATED BY '\t'

> LINES TERMINATED BY '\n'

> STORED AS TEXTFILE;

OK

Time taken: 0.429 seconds

导入数据:从本地系统文件按导入

Time taken: 0.429 seconds

hive> load data local inpath '/public/users/yexin/Hadoop/hadoopdata/score.txt' overwrite into table

score;

Loading data to table yexin.score

OK

Time taken: 1.413 seconds

查询score表:

查看HDFS数据:

查看元数据:

use hive;

删除表:drop tabel score? 记住删除表时HDFS上的数据一起删除了。

注意:如果建立的是外部表,drop后HDFS中的文件并没有删除

Beelin命令:

设置访问权限:修改hadoop的core-site.xml

用其他节点作为客户端,需要在node63节点配置hive2的监听节点端口,才能让远程访问hive服务(beeline)

vim hive-site.xml

添加:来绑定node70客户端访问 。这样远程就可以访问了。

<property>

<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>

<value>node70</value>

</property>

<property>

<name>hive.server2.long.polling.timeout</name>

<value>5000</value>

</property>

在node70节点(hive的客户端)来连接HiveServer2(允许多个客户端并发操作)

输入:beeline进入beeline,输入:

!connect jdbc:hive2://node70:10000 yexin 12345

感谢大家的阅读,以上就是“大数据HIve数据仓库应用实例分析”的全部内容了,学会的朋友赶紧操作起来吧。相信小编一定会给大家带来更优质的文章。谢谢大家对网站的支持!

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