HDFS

Where does the Hive data gets stored?

由 本秂侑毒 提交于 2020-12-05 20:15:46
问题 I am a little confused on where does the hive stores it's data. Does it stores it's data in HDFS or in a RDBMS ?? Does Hive Meta store uses a RDBMS to store the hive tables metadata ?? Thanks in Advance !! 回答1: Hive data are stored in one of Hadoop compatible filesystem: S3, HDFS or other compatible filesystem. Hive metadata are stored in RDBMS like MySQL, see supported RDBMS. The location of Hive tables data in S3 or HDFS can be specified for both managed and external tables. The difference

如何在CDH集群中部署Presto

由 為{幸葍}努か 提交于 2020-12-05 19:54:10
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 Presto是由Facebook开源，完全基于内存的并行计算以及分布式SQL交互式查询引擎。它可以共享Hive的元数据，然后直接访问HDFS中的数据，同时支持Hadoop中常见的文件格式比如文本，ORC和Parquet。同Impala一样，作为Hadoop之上的SQL交互式查询引擎，通常比Hive要快5-10倍。另外，Presto不仅可以访问HDFS，还可以访问RDBMS中的数据，以及其他数据源比如CASSANDRA。 Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统。 完整安装包括一个coordinator和多个worker。 由客户端提交查询，从Presto命令行CLI提交到coordinator。 coordinator进行解析，分析并执行查询计划，然后分发处理队列到worker。 本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH集群部署Presto并与Hive集成。 内容概述： 1.安装准备及环境说明 2.Presto部署及Hive集成 3.Presto与Hive集成测试 4.总结 测试环境： 1.CM5.14.3/CDH5.14.2

Where does the Hive data gets stored?

由 人盡茶涼 提交于 2020-12-05 19:52:18
问题 I am a little confused on where does the hive stores it's data. Does it stores it's data in HDFS or in a RDBMS ?? Does Hive Meta store uses a RDBMS to store the hive tables metadata ?? Thanks in Advance !! 回答1: Hive data are stored in one of Hadoop compatible filesystem: S3, HDFS or other compatible filesystem. Hive metadata are stored in RDBMS like MySQL, see supported RDBMS. The location of Hive tables data in S3 or HDFS can be specified for both managed and external tables. The difference

Where does the Hive data gets stored?

由 爷，独闯天下 提交于 2020-12-05 19:51:39
问题 I am a little confused on where does the hive stores it's data. Does it stores it's data in HDFS or in a RDBMS ?? Does Hive Meta store uses a RDBMS to store the hive tables metadata ?? Thanks in Advance !! 回答1: Hive data are stored in one of Hadoop compatible filesystem: S3, HDFS or other compatible filesystem. Hive metadata are stored in RDBMS like MySQL, see supported RDBMS. The location of Hive tables data in S3 or HDFS can be specified for both managed and external tables. The difference

How does hive handle insert into internal partition table?

由 喜欢而已 提交于 2020-12-03 08:01:11
问题 I have a requirement to insert streaming of records into Hive partitioned table. The table structure is something like CREATE TABLE store_transation ( item_name string, item_count int, bill_number int, ) PARTITIONED BY ( yyyy_mm_dd string ); I would like to understand how Hive handles inserts in the internal table. Does all record insert into a single file inside the yyyy_mm_dd=2018_08_31 directory? Or hive splits into multiple files inside a partition, if so when? Which one performs well

How does hive handle insert into internal partition table?

由 喜欢而已 提交于 2020-12-03 07:59:33
问题 I have a requirement to insert streaming of records into Hive partitioned table. The table structure is something like CREATE TABLE store_transation ( item_name string, item_count int, bill_number int, ) PARTITIONED BY ( yyyy_mm_dd string ); I would like to understand how Hive handles inserts in the internal table. Does all record insert into a single file inside the yyyy_mm_dd=2018_08_31 directory? Or hive splits into multiple files inside a partition, if so when? Which one performs well

How does hive handle insert into internal partition table?

由 点点圈 提交于 2020-12-03 07:58:16
问题 I have a requirement to insert streaming of records into Hive partitioned table. The table structure is something like CREATE TABLE store_transation ( item_name string, item_count int, bill_number int, ) PARTITIONED BY ( yyyy_mm_dd string ); I would like to understand how Hive handles inserts in the internal table. Does all record insert into a single file inside the yyyy_mm_dd=2018_08_31 directory? Or hive splits into multiple files inside a partition, if so when? Which one performs well

HDFS--大数据应用的基石

由 ╄→гoц情女王★ 提交于 2020-12-01 08:23:43
近 些 年 ， 由 于 智 能 手 机 的 迅 速 普 及 推 动 移 动 互 联 网 技 术 的 蓬 勃 发 展 ， 全 球 数 据 呈 现 爆 发 式 的 增 长 。 2 0 1 8 年 5 月 企 鹅 号 的 统 计 结 果 ： 互 联 网 每 天 新 增 的 数 据 量 达 2 . 5 * 1 0 ^ 1 8 字 节 ， 而 全 球 9 0 % 的 数 据 都 是 在 过 去 的 两 年 间 创 造 出 来 的 。 随 着 5 G 技 术 的 商 用 ， 未 来 连 接 万 物 的 物 联 网 设 备 必 将 带 来 更 大 量 级 的 数 据 。 大 胆 预 期 ， 我 们 即 将 走 进 数 据 大 爆 炸 的 时 代 。 诚 如 吴 军 博 士 所 说 ： 谁 懂 得 数 据 的 重 要 性 ， 谁 会 在 工 作 中 善 用 数 据 ， 就 更 有 可 能 获 得 成 功 。 从 人 类 活 动 开 始 ， 数 据 一 直 不 断 在 产 生 ， 区 别 仅 在 于 数 据 的 存 储 方 式 是 否 取 得 了 进 步 。 从 古 老 的 壁 画 、 纸 张 到 现 代 的 硬 盘 ， 存 储 能 力 跨 数 量 级 地 增 长 。 尽 管 如 此 ， 在 大 数 据 时 代 ， 单 纯 通 过 增 加 硬 盘 个 数 来 扩 展 计 算 机 文 件 系 统 存

解决Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x 问题方法

由 拈花ヽ惹草 提交于 2020-12-01 06:04:16
解决Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x 问题方法 参考文章： （1）解决Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x 问题方法 （2）https://www.cnblogs.com/a72hongjie/articles/8990629.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/stackoom/blog/4766029

Spark RDD和DataSet与DataFrame转换成RDD

由 你说的曾经没有我的故事 提交于 2020-12-01 01:46:42
Spark RDD和DataSet与DataFrame转换成RDD 一、什么是RDD RDD是弹性分布式数据集（ resilient distributed dataset） 的简称，是一个可以参与并行操作并且可容错的元素集合。什么是并行操作呢？例如，对于一个含4个元素的数组Array，元素分别为1，2，3，4。如果现在想将数组的每个元素放大两倍，Java实现通常是遍历数组的每个元素，然后每个元素乘以2，数组中的每个元素操作是有先后顺序的。但是在Spark中，可以将数组转换成一个RDD分布式数据集，然后同时操作每个元素。 二、创建RDD Spark中提供了两种方式创建RDD 首先执行 1 spark-shell 命令，打开scala终端，如图： ​ 我们使用的HDP集成好的Spark，可以自己安装Apache Spark。 1、并行化一个存在的数据集 例如：将一个数组Array转换成一个RDD，如图： val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) 在命令窗口执行上述命令后，如图： ​ parallesize函数提供了两个参数，第二个参数表示RDD的分区数（partiton number），例如： scala> val distDataP = sc.parallelize(data,3)
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