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原创 大数据HIve数据仓库应用案例讲解分析

发布时间:2019-09-20 16:55:35 浏览 115 来源:博学谷 作者:照照

    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。

     

    大数据HIve数据仓库应用案例

     

    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

     

    以上就是HIve数据仓库应用案例讲解分析,不知道大家都弄清楚了吗?如果对于HIve数据仓库还有深入的学习需求,可以上博学谷官网报名免费大数据相关课程。

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