hdfs的介绍hdfs的概述：HDFS
（
Hadoop Distributed File System
）是
Apache Hadoop
项目的一个子项目
. Hadoop
非常适于存储大型 数据
(
比如
TB
和
PB),
其就是使用
HDFS
作为存储系统
. HDFS
使用多台计算机存储文件
# Hive读取HDFS文件
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言HiveQL，用于读取、处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据。
本文将介绍如何使用Hive读取HDFS文件，并提供相应的代码示例。我们将使用Hive的CLI(Command Line Interface)进行操作。
## 准备工作
在开始之前，确保你
原创
2023-10-16 07:02:00
77阅读
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。1、启动Hadoop首先启动咱们的Hadoop，在hadoop的目录下执行下面的命令：rm -rf tmp
mkdir tmp
cd sbin
hadoop namenode -format
start-df
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2023-07-20 18:13:46
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关于编写HIVE的UDF，有两个不同的接口可以实现。一个非常简单，另一个则并不容易。只要你的函数能够读取原始类型数据并返回原始类型数据就能使用简单的API（org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF），这个原始类型数据是指Hadoop和Hive的可写类型-Text, IntWritable, LongWritable, DoubleWritable等。无论如何，如果你打算
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2023-11-08 19:08:13
202阅读
1.上传一个words.txt文件到HDFS中vim words.txt
输入i 进入插入模式
添加以下内容:
hadoop hive hive hadoop sqoop
sqoop kafka hadoop sqoop hive hive
hadoop hadoop hive sqoop kafka kafka
kafka hue kafka hbase hue hadoop hadoop h
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2023-09-01 09:57:07
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基本函数SHOW FUNCTIONS;DESCRIBE FUNCTION <function_name>;日期函数 返回值类型 名称 描述 stringfrom_unixtime(int unixtime)将时间戳（unix epoch秒数）转换为日期时间字符串，例如from_unixtime(0)="1970-01-01 00:00:00"bi
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2023-09-09 22:47:15
122阅读
# Hive读取HDFS文件内容
## 简介
在Hadoop生态系统中，Hive是一种数据仓库和分析工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言，用于处理大规模数据集。HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据。本文将向你介绍如何使用Hive读取HDFS文件内容。
## 流程概述
下面是使用Hive读取HDFS文件内容的整个流程的步骤：
|步骤|操作|
|---|---|
|1
原创
2023-10-28 11:56:22
376阅读
# Hive读取HDFS文件并进行Split的介绍
在大数据处理中，Apache Hive是一个广泛使用的数据仓库工具，可以方便地对HDFS（Hadoop Distributed File System）中的数据进行查询和管理。本文将介绍Hive如何读取HDFS文件以及如何利用Split功能对数据进行分片处理，提升查询效率。
## 什么是HDFS中的Split？
在Hive中，数据的处理通常
## 项目方案：使用Hive读取HDFS文件
在这个项目方案中，我们将使用Hive来读取HDFS文件，通过建立外部表的方式来访问HDFS中的数据，并通过Hive查询语言来对数据进行分析和处理。
### 流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A(上传文件至HDFS) --> B(创建外部表);
B --> C(执行Hive查询);
```
### 代码示
大数据Hadoop集群之Hive安装配置 目录大数据Hadoop集群之Hive安装配置1.导入Hive压缩包并查看2.解压至module3.配置环境变量4.配置HIVE文件4.1配置hive-env.sh4.2查看版本4.3配置hive-site.xml5.安装mysql6.初始化mysql7.重启mysql8.在mysql中创建存放元数据的数据库9.修改存放hive元数据的数据库字符集为lati
基本概念首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色； 重要特性如下： （1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M（2）HDFS文件系统会给客户端提
# Hive读取HDFS文件步骤
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个以SQL为接口的分布式查询引擎，可以方便地处理大规模的数据。Hive的数据存储是基于Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）。本文将介绍Hive读取HDFS文件的步骤，并附带代码示例。
## 1. 创建Hive表
在Hive中，我们首先需要创建一个表来
原创
2023-11-25 10:41:53
167阅读
问题背景目前集群存于一个非常不健康的状态，主要问题是小文件太多，单个DataNode的block数量阈值是500,000，而现在单个DataNode的block为2,631,218，约为阈值的5倍，现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。小文件问题会直接带来NameNode的压力巨大，从而导致HDFS的稳定性，同时对HDFS日常的数据读写带来性能下降。目前已可以看到集群的NameNode频繁
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2023-08-22 22:07:07
189阅读
# 读取 HDFS 文件写 Hive 表的指南
在大数据生态系统中，Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 Hive 是两个重要的组件。HDFS 作为存储解决方案，用于存放大规模数据，而 Hive 则提供了一种方便的手段来查询和分析这些数据。本文将介绍如何读取 HDFS 中的文件，并将数据写入 Hive 表中，附带代码示例和甘特图展示。
## 什么是 HDFS 和 Hive？
在深入
文章目录Hive UDF使用资源文件及动态更新方案背景资源文件动态更新Hive UDF Jar 动态更新结束语 Hive UDF使用资源文件及动态更新方案背景注： 本文中的“函数”等同于UDF，默认情况下特指永久函数。Hive 0.13版本开始支持自定义永久函数（Permanent Function）,可以将函数注册到Hive Metastore，通过Hive/Beeline/Spark SQL
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2023-09-27 13:57:04
289阅读
# 如何使用HIVE读取HDFS文件
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，HIVE是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它能够将结构化数据映射为数据库表并提供SQL查询功能。接下来，我将教你如何使用HIVE读取存储在HDFS上的文件。
## 整体流程
以下是实现“HIVE读取HDFS文件”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| -
# 使用Spark读取Hive中的HDFS文件
在大数据处理的领域，通过Apache Spark读取Hive中的HDFS文件是一项基本而重要的技能。今天，我会为你详细讲解如何实现这一过程，我们将从完整流程开始，并逐步深入其中每一步的实现细节。
## 整体流程
以下是读取HDFS文件的整体流程，这将帮助你快速理解整个操作的步骤：
| 步骤 | 描述
大家好！我是明哥！ 近日我司有个大数据业务系统在某客户现场实时部署时，遇到了一个Hive udf的使用问题，这个问题比较难排查，因为涉及到对Hive的架构原理以及hive sql 解析优化和执行的细节的理解。在此跟大家分享总结下，希望对大家以后使用hive sql 尤其是udf 的编写能有所帮助。 一。问题现象该客户使用的是 cdh6.2，对 hive 开启了 kerber
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2023-09-01 19:28:13
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# Hive 读取 HDFS 中的 Array 数据
## 引言
在大数据处理的生态系统中，Apache Hive 是一个用于处理存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据的工具。Hive 提供了一种类 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，允许用户更方便地分析和查询大数据。随着大数据的不断演变，存储结构的多样性也在增加，数组（Array）数据结构日益受到关注。在本文中，我
HDFS读写流程详细过程HDFS的定义一、组成架构二、优缺点三、读流程四、NameNode和SeconderyNameNode五、写流程 HDFS的定义HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。适合一次写入，多次读出的场景。一个文件
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2023-09-24 08:49:48
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