Hive个人学习总结---【hive简单的数据准备】

WHAT:

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,可以用来进行数据提取转化加载(ETL ),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类SQL查询语言,称为 HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作

Hive在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色。他能够管理hadoop中的数据,同时可以查询hadoop中的数据。本质上讲,hive是一个SQL解析引擎。Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job,然后在Hadoop上运行。


1.先将数据在linux上准备好

[xc2046@master weibo]$ ls | head -5

1387159770_1087770692_20100101000000_VCSvoMgPvrSTKhCkkIA7uMV9Hn10877706927159770ouss.json
1387159770_1180721740_20100101000000_tBx94gQvEoOWTiB4n3gORSmS11807217407159771ouss.json
1387159770_1188552450_20100101000000_znd6GvsYWidTvSK60Y11885524507159771ouss.json
1387159770_1189591617_20100101000000_wsk5oo2KMEptcpLhkh18iWQkg11895916177159771ouss.json
1387159770_1191220232_20100101000000_K4JxjIcRFe0loKi11912202327159770ouss.json

[xc2046@master weibo]$ pwd
/home/xc2046/weibo

2.将该数据文件夹上传至HDFS根目录

[xc2046@master weibo]$ hadoop fs -put /home/xc2046/weibo /
  • 在WebUI上查看文件是否上传成功
WebUI显示HDFS上文件

3.上传成功后,CLI启动hive,创建hive外部表,(Location指向就是刚刚HDFS文件位置)

hive> CREATE EXTERNAL TABLE if not exists weibo(json string)
      >COMMENT 'This is the quova ASN source json table'
      >LOCATION '/weibo';

OK
Time taken: 0.348 seconds

4.创建好外部表后,查看一下。已存在名为weibo的表

hive> show tables;

OK
city_info
cityid2clickaction
comment_source
day1
nongchanpin
product_info
test
test111
tmp_area_fullprod_click_count
tmp_area_product_click_count
tmp_click_product_basic
u_c_s
user_count
user_info
user_visit_action
weibo
weibo_all
Time taken: 0.057 seconds, Fetched: 17 row(s)

5.用hive提供的HQL做一下简单查询验证数据是否全部准备好

hive> select * from weibo limit 1;

OK
[{"beCommentWeiboId":"","beForwardWeiboId":"","catchTime":"1387159495","commentCount":"1419","content":"分享图片","createTime":"1386981067","info1":"","info2":"","info3":"","mlevel":"","musicurl":[],"pic_list":["http://ww3.sinaimg.cn/thumbnail/40d61044jw1ebixhnsiknj20qo0qognx.jpg"],"praiseCount":"5265","reportCount":"1285","source":"iPad客户端","userId":"1087770692","videourl":[],"weiboId":"3655325888057474","weiboUrl":"http://weibo.com/1087770692/AndhixO7g"}]
Time taken: 0.102 seconds, Fetched: 1 row(s)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 160,108评论 4 364
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,699评论 1 296
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,812评论 0 244
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,236评论 0 213
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,583评论 3 288
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,739评论 1 222
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,957评论 2 315
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,704评论 0 204
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,447评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,643评论 2 249
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,133评论 1 261
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,486评论 3 256
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,151评论 3 238
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,108评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,889评论 0 197
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,782评论 2 277
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,681评论 2 272

推荐阅读更多精彩内容