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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
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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