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hadoop - 什么是 Hive 常见用例?

coder 2024-01-06 原文

我是 Hive 的新手;所以,我不确定公司如何使用 Hive。让我给您一个场景,看看我对 Hive 的使用在概念上是否正确。

假设我的公司想要保留一些网络服务器日志文件,并且能够始终搜索和分析日志。因此,我创建了一个表列,其中的列对应于日志文件中的列。然后我将日志文件加载到表中。现在,我可以开始查询数据了。因此,随着数据在未来的日期到来,我只是不断地将数据添加到这个表中,因此我总是将我的日志文件作为 Hive 中的一个表,我可以通过它进行搜索和分析。

这种情况是否属于常见用途?如果是,那么我如何继续向表中添加新的日志文件?我是否必须每天手动将它们添加到表中?

最佳答案

可以使用 Hive 对静态数据集进行分析,但如果您有流式日志,我真的不建议为此使用 Hive。它不是搜索引擎,只需几分钟即可找到您正在寻找的任何合理数据。

如果您必须留在 Hadoop 生态系统中,HBase 可能是更好的选择。 (Hive可以查询Hbase)

如果您需要合理的日志分析工具,请使用 Splunk 或 Solr/Elasticsearch/Graylog 的开源替代品。

但要回答你的问题

how do I keep adding new log files to the table? Do I have to keep adding them to the table manually each day?

在 HDFS 位置上为您的日志使用 EXTERNAL Hive 表。使用 Flume 将日志数据发送到该路径(或将您的日志发送到 Kafka,然后从 Kafka 发送到 HDFS,以及搜索/分析系统)

只有在添加日期分区时才需要更新表(您应该这样做,因为这样可以加快 Hive 查询速度)。您将使用 MSCK REPAIR TABLE 来检测 HDFS 上丢失的分区。或者按计划自己运行 ALTER TABLE ADD PARTITION。注意:Confluent 的 HDFS Kafka Connect 会自动为你创建 Hive 表分区

如果必须使用Hive,将数据转换成ORC或Parquet格式可以更好地提高查询

关于hadoop - 什么是 Hive 常见用例?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46757710/

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