为了运行MRS产品Hive组件的HCatalog接口样例代码,需要完成下面的操作。以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。在IntelliJ IDEA的菜单栏中,选择“File > Open...”,显示“Open File or Project”对话框。在弹出窗口选择文件夹“hcatalog-ex
HCatalog/Hive データ・ソースを参照するAnalytic Serverソース・ノードからストリームを開始します。 通常どおりに他のノードに接続します。 以下のセクションでは、SQL 生成をサポートするAnalytic Serverの操作および関数について説明します。
Hive HCatalog应用程序支持在安装Hive和Yarn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。已安装Hive和Yarn客户端。当客户端所在主机不是集群中的节点时,需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主
1.使用catalog的情况下: sqoop export --table tableName2 \#oracle表--connectjdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:ORCL \ --username username \#oracle用户--password password \#密码--hcatalog-database DB1 \#catalog数据库--hcatalog-table tableName2 \#catalog表--hcatalog-partition-keysp_month \#-...
企业中,由于领导们的要求,hive中有数据存储格式很多时候是会变的,比如为了优化将tsv,csv格式改为了parquet或者orcfile。那么这个时候假如是mr作业读取hive的表数据的话,我们又要重新去写mr并且重新部署。这个时候就很蛋疼。hcatalog帮我们解决了这个问题,有了它我们不用关心hive中数据的存储格式。详细信息请仔细阅读本...
MRS二次开发(5/27): Hive的HCatalog接口调用样例 一、Hive简介 Hive简介 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
假设笔者安装目录是 /root/apache-hive-0.14.0-bin 2、操作步骤 执行以下命令 # 进入hcatalog执行路径cd/root/apache-hive-0.14.0-bin/hcatalog/bin# 创建一个表./hcat -e"create table t9(id int,name string);"# 查看这张表./hcat -e"show tables;" ...
创建用于写入hive表的数据schema。最后，创建driver类，指示输入输出schema和表信息。运行代码前，需在hive中创建输出表。值得注意的是，未设置$HIVE_HOME可能导致错误。总结，hcatalog简化了mapreduce与hive的交互，使得数据格式变化时无需重新编写mr作业，提升了工作效率。阅读推荐文章了解更多hive优化技巧。
本小节将介绍Hcatalog的基本用法。 1、前提约束 已安装hadoop https://www.jianshu.com/p/b7ae3b51e559 假设笔者安装目录是 /root/hadoop-2.5.2 已安装hive https://www.jianshu.com/p/755944f01fab 假设笔者安装目录是 /root/apache-hive-0.14.0-bin...
2. 详述org.apache.hive.hcatalog.data.jsonserde的用途和功能 org.apache.hive.hcatalog.data.jsonserde的主要用途是使Hive能够查询存储在JSON文件中的数据。通过定义Hive表并使用这个Serde,你可以将JSON文件中的数据映射到Hive表的列中,从而利用Hive的SQL查询能力对JSON数据进行查询和分析。