hive 设置select mr

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mob64ca12f6aae1 2024-01-14 07:10:32 ©著作权

文章标签 Hive jar 数据 文章分类 Hive 大数据

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如何设置Hive的SELECT MR

引言

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以处理大规模的数据。在Hive中使用MapReduce作为执行引擎来处理查询。本文将教你如何在Hive中设置SELECT MR。

流程

下面是设置Hive的SELECT MR的流程，具体步骤如下：

步骤	描述
1.	创建一个Hive表
2.	加载数据到表中
3.	编写MapReduce脚本
4.	运行MapReduce脚本
5.	查看输出结果

步骤说明

1. 创建一个Hive表

首先，我们需要创建一个Hive表来存储我们要处理的数据。可以使用以下代码来创建一个表：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
);

这个代码片段创建了一个名为my_table的表，包含了id、name和age三个列。

2. 加载数据到表中

接下来，我们需要将数据加载到刚刚创建的表中。可以使用以下代码将数据加载到表中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data' INTO TABLE my_table;

这个代码片段将指定路径下的数据加载到my_table表中。

3. 编写MapReduce脚本

然后，我们需要编写一个MapReduce脚本来处理数据。可以使用以下代码创建一个MapReduce脚本：

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    // 在这里编写你的Map逻辑
    // 将处理结果输出到context中
  }
}

public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    // 在这里编写你的Reduce逻辑
    // 将处理结果输出到context中
  }
}

这个代码片段定义了一个Mapper和一个Reducer，你可以在其中编写你的Map和Reduce逻辑。

4. 运行MapReduce脚本

接下来，我们需要运行刚刚编写的MapReduce脚本。可以使用以下命令来运行脚本：

hadoop jar my_jar.jar com.example.MyJob -files /path/to/mapper.jar,/path/to/reducer.jar -mapper mapper.jar -reducer reducer.jar -input /path/to/input -output /path/to/output;

这个命令会将输入数据分片处理，并将结果输出到指定的目录中。