RHive

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转载最新推荐文章于 2026-03-02 01:23:35 发布 2.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

嵌入式开发实战：LPC408x/7x外设时序与电气参数深度解析在嵌入式系统开发中，微控制器（MCU）的外设接口时序与电气参数是决定系统稳定性和性能上限的核心基础。从原理上讲，时序参数如建立时间、保持时间定义了数据在时钟沿前后的有效窗口，而电气特性则关乎信号完整性与噪声容限。深入理解这些底层参数的技术价值在于，它能指导硬件设计（如PCB布局、阻抗匹配）和驱动软件配置（如时钟分频、模式设置），从而避免通信丢包、采样误差等隐蔽问题。在工业控制、物联网设备等应用场景中，稳定可靠的SPI、I2C、ADC等外设操作是产品成功的关键。本文聚焦NXP LPC408x/7x系列，结合【阅读详情

安装RHive

install.packages("RHive")

library(RHive)
Loading required package: rJava
Loading required package: Rserve
This is RHive 0.0-7. For overview type ‘?RHive’.
HIVE_HOME=/home/conan/hadoop/hive-0.9.0
call rhive.init() because HIVE_HOME is set.

4. RHive函数库

rhive.aggregate        rhive.connect          rhive.hdfs.exists      rhive.mapapply
rhive.assign           rhive.desc.table       rhive.hdfs.get         rhive.mrapply
rhive.basic.by         rhive.drop.table       rhive.hdfs.info        rhive.napply
rhive.basic.cut        rhive.env              rhive.hdfs.ls          rhive.query
rhive.basic.cut2       rhive.exist.table      rhive.hdfs.mkdirs      rhive.reduceapply
rhive.basic.merge      rhive.export           rhive.hdfs.put         rhive.rm
rhive.basic.mode       rhive.exportAll        rhive.hdfs.rename      rhive.sapply
rhive.basic.range      rhive.hdfs.cat         rhive.hdfs.rm          rhive.save
rhive.basic.scale      rhive.hdfs.chgrp       rhive.hdfs.tail        rhive.script.export
rhive.basic.t.test     rhive.hdfs.chmod       rhive.init             rhive.script.unexport
rhive.basic.xtabs      rhive.hdfs.chown       rhive.list.tables      
rhive.size.table
rhive.big.query        rhive.hdfs.close       rhive.load             rhive.write.table
rhive.block.sample     rhive.hdfs.connect     rhive.load.table
rhive.close            rhive.hdfs.du          rhive.load.table2

Hive和RHive的基本操作对比：


#连接到hive
Hive:  hive shell
RHive: rhive.connect("192.168.1.210")

#列出所有hive的表
Hive:  show tables;
RHive: rhive.list.tables()

#查看表结构
Hive:  desc o_account;
RHive: rhive.desc.table('o_account'), rhive.desc.table('o_account',TRUE)

#执行HQL查询
Hive:  select * from o_account;
RHive: rhive.query('select * from o_account')

#查看hdfs目录
Hive:  dfs -ls /;
RHive: rhive.hdfs.ls()

#查看hdfs文件内容
Hive:  dfs -cat /user/hive/warehouse/o_account/part-m-00000;
RHive: rhive.hdfs.cat('/user/hive/warehouse/o_account/part-m-00000')

#断开连接
Hive:  quit;
RHive: rhive.close()

5. RHive基本使用操作

#初始化
rhive.init()

#连接hive
rhive.connect("192.168.1.210")

#查看所有表
rhive.list.tables()
             tab_name
1 hive_algo_t_account
2           o_account
3         r_t_account

#查看表结构
rhive.desc.table('o_account');
     col_name data_type comment
1          id       int
2       email    string
3 create_date    string

#执行HQL查询
rhive.query("select * from o_account");
   id           email         create_date
1   1     abc@163.com 2013-04-22 12:21:39
2   2   dedac@163.com 2013-04-22 12:21:39
3   3  qq8fed@163.com 2013-04-22 12:21:39
4   4     qw1@163.com 2013-04-22 12:21:39
5   5    af3d@163.com 2013-04-22 12:21:39
6   6    ab34@163.com 2013-04-22 12:21:39
7   7  q8d1@gmail.com 2013-04-23 09:21:24
8   8 conan@gmail.com 2013-04-23 09:21:24
9   9   adeg@sohu.com 2013-04-23 09:21:24
10 10 ade121@sohu.com 2013-04-23 09:21:24
11 11  addde@sohu.com 2013-04-23 09:21:24

#关闭连接
rhive.close()
[1] TRUE

创建临时表


rhive.block.sample('o_account', subset="id<5")
[1] "rhive_sblk_1372238856"

rhive.query("select * from rhive_sblk_1372238856");
  id          email         create_date
1  1    abc@163.com 2013-04-22 12:21:39
2  2  dedac@163.com 2013-04-22 12:21:39
3  3 qq8fed@163.com 2013-04-22 12:21:39
4  4    qw1@163.com 2013-04-22 12:21:39

#查看hdfs的文件
rhive.hdfs.ls('/user/hive/warehouse/rhive_sblk_1372238856/')
  permission owner      group length      modify-time
1  rw-r--r-- conan supergroup    141 2013-06-26 17:28
                                                 file
1 /user/hive/warehouse/rhive_sblk_1372238856/000000_0

rhive.hdfs.cat('/user/hive/warehouse/rhive_sblk_1372238856/000000_0')
1abc@163.com2013-04-22 12:21:39
2dedac@163.com2013-04-22 12:21:39
3qq8fed@163.com2013-04-22 12:21:39
4qw1@163.com2013-04-22 12:21:39

按范围分割字段数据


rhive.basic.cut('o_account','id',breaks='0:100:3')
[1] "rhive_result_20130626173626"
attr(,"result:size")
[1] 443

rhive.query("select * from rhive_result_20130626173626");
             email         create_date     id
1      abc@163.com 2013-04-22 12:21:39  (0,3]
2    dedac@163.com 2013-04-22 12:21:39  (0,3]
3   qq8fed@163.com 2013-04-22 12:21:39  (0,3]
4      qw1@163.com 2013-04-22 12:21:39  (3,6]
5     af3d@163.com 2013-04-22 12:21:39  (3,6]
6     ab34@163.com 2013-04-22 12:21:39  (3,6]
7   q8d1@gmail.com 2013-04-23 09:21:24  (6,9]
8  conan@gmail.com 2013-04-23 09:21:24  (6,9]
9    adeg@sohu.com 2013-04-23 09:21:24  (6,9]
10 ade121@sohu.com 2013-04-23 09:21:24 (9,12]
11  addde@sohu.com 2013-04-23 09:21:24 (9,12]

4、安装RHive（各个主机上都要安装）：

RHive是一种通过Hive高性能查询来扩展R计算能力的包。它可以在R环境中非常容易的调用HQL，也允许在Hive中使用R的对象和函数。理论上数据处理量可以无限扩展的Hive平台，搭配上数据挖掘的利器R环境，堪称是一个完美的大数据分析挖掘的工作环境。

1、Rserve包的安装：

RHive依赖于Rserve，因此在安装R的要按照本文R的安装方式，即附带后面两个选项（--disable-nls --enable-R-shlib）

　　enable-R-shlib是将R作为动态链接库进行安装，这样像Rserve依赖于R动态库的包就可以安装了，但缺点会有20%左右的性能下降。

Rserve使用的的是在线安装方式：

install.packages("Rserve")

$R_HOME的目录下创建Rserv.conf文件，写入“remote enable''保存并退出。通过scp -r 命令将Master节点上安装好的Rserve包，以及Rserv.conf文件拷贝到所有slave节点下。当然在节点不多的情况下也可以分别安装Rserve包、创建Rserv.conf。

scp -r /usr/lib64/R/library/Rserve slave1:/usr/lib64/R/library/

scp -r /usr/lib64/R/Rserv.conf slave3:/usr/lib64/R/

在所有节点启动Rserve

Rserve --RS-conf /usr/lib64/R/Rserv.conf

在master节点上telnet（如果未安装，通过shell命令yum install telnet安装）所有slave节点:

telnet slave1 6311

显示Rsrv013QAP1则表示连接成功。

2、RHive包的安装：

安装RHive_0.0-7.tar.gz，并在master和所有slave节点上创建rhive的data目录，并赋予读写权限（最好将$R_HOME赋予777权限）

[root@master admin]# R CMD INSTALL RHive_0.0-7.tar.gz
[root@master admin]# cd $R_HOME
[root@master R]# mkdir -p rhive/data
[root@master R]# chmod 777 -R rhive/data

master和slave中的/etc/profile中配置环境变量RHIVE_DATA=/usr/lib64/R/rhive/data

export RHIVE_DATA=/usr/lib64/R/rhive/data

通过scp命令将master节点上安装的RHive包拷贝到所有的slave节点下：

scp -r /usr/lib64/R/library/RHive slave1:/usr/lib64/R/library/

查看hdfs文件下的jar是否有读写权限

hadoop fs -ls /rhive/lib

安装rhive后，hdfs的根目录并没有rhive及其子目录lib，这就需要自己建立，并将/usr/lib64/R/library/RHive/java下的rhive_udf.jar复制到该目录

hadoop fs -put /usr/lib64/R/library/RHive/java/rhive_udf.jar /rhive/lib

否则在测试rhive.connect()的时候会报没有/rhive/lib/rhive_udf.jar目录或文件的错误。
最后，在hive客户端启（master、各slave均可）动hive远程服务（rhive是通过thrift连接hiveserver的，需要要启动后台thrift服务）：

nohup hive --service hiveserver  &

3、RHive的使用及测试：

1、RHive API

从HIVE中获得表信息的函数，比如

rhive.list.tables：获得表名列表，支持pattern参数(正则表达式)，类似于HIVE的show table
rhive.desc.table：表的描述，HIVE中的desc table
rhive.exist.table：

2、测试

> library("RHive")
Loading required package: Rserve
This is RHive 0.0-7. For overview type ?.RHive?.
HIVE_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH-4.3.0-1.cdh4.3.0.p0.22/lib/hive
[1] "there is no slaves file of HADOOP. so you should pass hosts argument when you call rhive.connect()."
call rhive.init() because HIVE_HOME is set.
Warning message:
In file(file, "rt") :
  cannot open file '/etc/hadoop/conf/slaves': No such file or directory
> rhive.connect()
13/06/17 20:32:33 WARN conf.Configuration: fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS
13/06/17 20:32:33 WARN conf.Configuration: fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS
>

表明安装成功，只是conf下面的slaves没有配置，在/etc/hadoop/conf中新建slaves文件，并写入各个slave的名称即可解决该警告。

RHive的运行环境如下：

> rhive.env()
Hive Home Directory : /opt/cloudera/parcels/CDH-4.3.0-1.cdh4.3.0.p0.22/lib/hive
Hadoop Home Directory : /opt/cloudera/parcels/CDH-4.3.0-1.cdh4.3.0.p0.22/lib/hadoop
Hadoop Conf Directory : /etc/hadoop/conf
No RServe
Connected HiveServer : 127.0.0.1:10000
Connected HDFS : hdfs://master:8020
>

3、RHive简单应用

载入RHive包，令连接Hive，获取数据：

 
         > library(RHive)
        
         > rhive.connect(host = 
         'host_ip'
         )
        
         > d <- rhive.query(
         'select * from emp limit 1000'
         )
        
         > 
         class
         (d)
        
         > m <- rhive.block.sample(data_sku, percent = 0.0001, seed = 0)
        
         > rhive.close()

一般在系统中已经配置了host，因此可以直接rhive.connect()进行连接，记得最后要有rhive.close()操作。通过HIVE查询语句，将HIVE中的目标数据加载至R环境下，返回的 d 是一个dataframe。

实际上，rhive.query的实际用途有很多，一般HIVE操作都可以使用，比如变更scheme等操作：

> rhive.query('use scheme1')
> rhive.query('show tables')
> rhive.query('drop table emp')

但需要注意的是，数据量较大的情况需要使用rhive.big.query，并设置memlimit参数。

将R中的对象通过构建表的方式存储到HIVE中需要使用

> rhive.write.table(dat, tablename = 'usertable', sep = ',')

而后使用join等HIVE语句获得相关建模数据。其实写到这儿，有需求的看官就应该明白了，这几项 RHive 的功能就足够折腾些有趣的事情了。

注1：其他关于在HIVE中调用R函数，暂时还没有应用，未来更新。
注2：rhive.block.sample这个函数需要在HIVE 0.8版本以上才能执行。

Hive操作HDFS


#查看hdfs文件目录
rhive.hdfs.ls()
  permission owner      group length      modify-time   file
1  rwxr-xr-x conan supergroup      0 2013-04-24 01:52 /hbase
2  rwxr-xr-x conan supergroup      0 2013-06-23 10:59  /home
3  rwxr-xr-x conan supergroup      0 2013-06-26 11:18 /rhive
4  rwxr-xr-x conan supergroup      0 2013-06-23 13:27   /tmp
5  rwxr-xr-x conan supergroup      0 2013-04-24 19:28  /user

#查看hdfs文件内容
rhive.hdfs.cat('/user/hive/warehouse/o_account/part-m-00000')
1abc@163.com2013-04-22 12:21:39
2dedac@163.com2013-04-22 12:21:39

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