水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦目录 1.使用Sqoop脚本将MySQL中的数据迁移到HDFS 2.在Hive中建立与之对应的表 3.将HDFS中的数据load到Hive数仓的ODS层的表中1.使用Sqoop将MySQL中的数据导入到HDFS上#!/bin/bashsqoop=/opt/module/sqoop/bin/sqoop#do_date默认为前一天的时间do_date=`date-d'-1day'+%F`#如果第二个参数没有指定导入哪天的数据，默认为前一天的数据if[[-n"$2"]];then do_date=$2fiimport_data(){$sqoopimport\

1背景回想一下，当在Hive中创建好表之后，默认就会在HDFS上创建一个与之对应的文件夹，默认路径是由参数hive.metastore.warehouse.dir控制，默认值是/user/hive/warehouse。要想让hive的表和结构化的数据文件产生映射，就需要把文件移到到表对应的文件夹下面，当然，可以在建表的时候使用location语句指定数据文件的路径。但是不管路径在哪里，必须把数据文件移动到对应的路径下面。最原始暴力直接的方式就是使用hadoopfs–put等方式将数据移动到路径下面。Hive官方推荐使用Load命令将数据加载到表中。2Load语法在将数据load加载到表中时，H

Hive表中插入多条数据在Hive中，我们可以使用INSERTINTO语句向表中插入数据。当我们需要插入多条数据时，有多种方式可以实现。本文将介绍如何在Hive表中插入多条数据，并提供相应的代码示例。1.使用单个INSERTINTO语句插入多条数据最简单的方式是使用单个INSERTINTO语句插入多条数据。我们可以使用值列表的方式将多条数据一次性插入到表中。下面是一个示例：INSERTINTOtable_nameVALUES(value1,value2,...),(value1,value2,...),...;例如，假设我们有一个名为employees的表，包含了员工的姓名和年龄字段。我们可以

目录前言题目：一、读题分析二、处理过程1.采用SparkSQL使用max函数找到最大的日期然后转换成时间类型在变成字符串2.这里提供除了SQL方法外的另一种过滤不满足条件的方法三、重难点分析总结 前言本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项电商赛题-离线数据处理-抽取题目：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写） 一、读题分析涉及组件：MYSQL,HIVE,SCALA,SPARK涉及知识点：Spark读取数据库数据DataFrameAPI的使用（重点）Spark写入数据库数据Hive数据库的基本操作增量数据的概念（思考：与全量数据有什么区别？）二、处理过程 与

1Hive简介1.1Hive系统架构Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架，它提供了一系列的工具，可以进行数据提取、转化、加载（ETL）Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户直接查询Hadoop中的数据Hive包含SQL解析引擎，它会将SQL语句转译成MRJob，然后在Hadoop中执行Hive的数据存储基于Hadoop的HDFSHive没有专门的数据存储格式，默认可以直接加载文本文件TextFile，还支持SequenceFile、RCFile等1.2MetastoreMetastore是Hive元数据的集中存放地元数据包括表的名字，表的列和分区及

今天向分区表插入数据insertintotable--------的时候执行完报错了:FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.StatsTask重启了电脑也没用，修改了yarn-site.xml和mapred-site.xml增加yarn和mapreduce可用内存都没用然后同学让我加了一句话setsethive.stats.column.autogather=false 执行这个以后再执行insert语句，就不报错，插入数据成功了！不过！！！需要注意的是，之前的insert语句虽然报错了，但是已经

1、mysql的基本介绍MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），由瑞典公司MySQLAB开发并维护，目前由Oracle公司负责开发和支持。MySQL是一种功能强大、性能优越的关系型数据库管理系统，适用于各种规模的应用程序和系统。以下是MySQL的一些基本特点和功能：关系型数据库：MySQL是一种关系型数据库，使用表格来存储数据，支持SQL语言进行数据操作。可扩展性：MySQL支持水平扩展和垂直扩展，可以通过添加更多的服务器、增加硬件资源或者集群来提高性能和容量。多线程和高性能：MySQL采用多线程架构，能够处理大量并发请求，并具有良好的性能表现。支持多种操作系统：My

1.Hive的元数据服务hivemetastore元数据服务用来存储元数据，所谓元数据，即hive中库、表、字段、字段所属表、表所属库、表的数据所在目录及数据分区信息。元数据默认存储在hive自带的Derby数据库。在内嵌模式和本地模式下，metastore嵌入在主hiveserver进程中。但在远程模式下，metastore和hiveserver是两个单独的服务，都由各自的进程管理metastore服务独立出来之后，1个或多个客户端在配置文件中添加metastore的地址，就可以同时连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。hiveserver服务主

基本信息：Centos-7.9、Java-1.8、Python-3.9、Scala-2.12、Hadoop-3.2.1、Spark-3.1.2、Flink-1.13.1、Hive-3.1.3、Zookeeper-3.8.0、Kafka-3.2.0、Nginx-1.23.1目录一、相关文件下载地址二、虚拟机基础配置三、语言环境安装1.Java环境安装2.Python环境安装3.Scala环境安装四、大数据组件安装1.Hadoop集群安装2.MySQL安装3.Spark安装4.Flink安装5.Hive安装6.Zookeeper安装7.Kafka安装8.Nginx安装五、过程中存在的问题1.环境配

目录一：静态分区和动态分区介绍二：静态分区和动态分区区别三：样例四：动态分区参数一：静态分区和动态分区介绍1、静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。静态分区：分区是指定的一个固定值；动态分区：分区根据读入的值动态写（可理解为变量形式）。静态分区的表不能被加到动态分区里，可以增加新的分区但是只对后来加入的新数据有意义，已经写入数仓的文件不能被重新分区了，只能重写！2、Hive分区是在创建表的时候用Partitionedby关键字定义的，但要注意，Partit