
Hive基础操作与-e参数使用详解
下载需积分: 13 | 19KB |
更新于2024-08-05
| 15 浏览量 | 举报
收藏
“这篇文档主要介绍了Hive的基础操作,特别是DML操作,适合学习用途。涉及到的关键词包括Hive、学习、Hadoop、数据仓库和大数据。文档内容提到了使用-e选项在命令行中直接执行Hive SQL语句,以及与Flume和Spark的交互。”
在大数据处理领域,Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户通过SQL-like语法(HQL,Hive Query Language)来查询、管理和存储大型数据集。Hive提供了对结构化数据的离线批处理分析能力,适合大规模数据处理场景。在这个文档中,我们主要关注Hive的基础DML(Data Manipulation Language)操作,这是进行数据查询和管理的核心部分。
1. Hive的-e选项:`-e` 是Hive命令行接口的一个选项,用于执行一个简单的HQL命令,然后不进入交互式模式。例如,`./bin/hive -S -e "select * from stu;"` 将直接执行查询所有stu表中的记录的命令,而不会启动Hive的交互式shell。
2. Hive与Flume和Spark的交互:文档中提到了使用Flume收集数据并将其传输到Spark进行处理的情况。Flume是Apache的一个分布式、可靠且可用于有效收集、聚合和移动大量日志数据的系统。这里的`bin/flume-ng agent`命令用于启动Flume代理,配置文件定义了数据流的源、通道和接收器。Spark则是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架,可以高效地处理Flume收集的数据。
3. Spark提交命令:`bin/spark-submit` 是Spark应用的提交脚本,它负责将应用打包并分发到Spark集群执行。在例子中,`--jars` 参数指定了需要的JAR依赖,`--master` 指定了Spark集群的地址,`--class` 定义了主类,而`./testJar/...` 指定了要运行的应用程序JAR包。
4. Hive与Spark集成:Hive可以通过Spark SQL进行查询,利用Spark的计算引擎提升查询性能。这里的`--driver-class-path` 参数用于设置驱动类路径,确保Spark能够找到Hive相关的库。
5. Flume配置:`-conf` 和 `--conf-file` 参数分别指定了Flume的配置目录和具体配置文件的位置。`-Dflume.root.logger=INFO,console` 设置Flume的日志级别为INFO,并将其输出到控制台。
总结来说,这个文档是针对Hive基础操作的学习教程,特别是DML操作,同时展示了如何将Hive与Flume、Spark结合使用,实现大数据的高效处理和分析。这些知识对于理解和掌握大数据生态系统中的数据存储、查询和处理至关重要。
相关推荐










这事儿就很秃然
- 粉丝: 4
最新资源
- 300个会声会影Flash素材集锦
- MTK手机CPU型号快速识别工具使用指南
- Codematic2代码生成器:快速提升开发效率
- 上海财经大学应用数学系考研真题全解
- OSG Export v1.0.0 中文版兼容max9插件发布
- 掌握Android应用开发,专业书籍指南
- PB实现提取并显示系统文件默认图标的技巧
- JavaScript网页特效集锦:1000种效果任你选择
- SSH三大框架参考文档集合:Struts2、Spring和Hibernate
- 深入解析icePubDLL:20110813技术探讨
- ChipGenius3.01:USB设备芯片检测与信息查询工具
- 掌握Visual Studio.NET,全面使用技巧手册
- Rap3d 3D开源游戏引擎及其详细使用说明发布
- C# WinForm实现的手机归属地查询系统详解
- 光年日志分析软件:免费SEO工具,站长蜘蛛走势分析首选
- 探索Android平台上的Move小游戏开发
- Delphi全代码实现API创建多页对话框式Combo控件
- 服务器容灾解决方案功能与价格全面对比
- 怀旧俄罗斯方块DOS版游戏体验
- C语言实现数据结构基本操作教程
- 掌握五行相生相克与生肖的神秘关联
- 打造个性化的电影站点程序
- 无需客户端驱动的UniDac数据库组件源码版
- Quite Imposing Plus 2.9中文版:PDF拼版实用工具