Hive HBase整合使用

本文介绍如何将Hive中的数据导入HBase,并详细解释了所需的软件版本配置及具体步骤。通过创建HBase表并将数据从Hive表迁移过去,展示了Hive与HBase之间的数据交互过程。

Hive HBase整合使用

将Hive中的数据导入到HBase中

wiki上的介绍链接如下:

http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/HBaseIntegration

 

各版本要求:

hadoop-0.20.2

hbase-0.20.3

hive-0.6.0(之前的版本都不支持)

zookeeper-3.3.0

 

确认目录下有这个jar包:

./hive-0.6.0/lib/hive_hbase-handler.jar

 

 

加载这个jar包启动hive:

单个hbase服务器的启动命令如下:

bin/hive --auxpath /home/hadoopuser/hive-0.6.0/lib/hive_hbase-handler.jar,/home/hadoopuser/hive-0.6.0/lib/hbase-0.20.3.jar -hiveconf hbase.master=master:60000

如果使用zookeeper为hbase集群选择一个master

bin/hive --auxpath /home/hadoopuser/hive-0.6.0/lib/hive_hbase-handler.jar,/home/hadoopuser/hive-0.6.0/lib/hbase-0.20.3.jar -hiveconf hbase.zookeeper.quorum=server1,server2,server3

 

举例子 :

创建HBase

CREATE TABLE hbase_table_1(key int, value string) 

STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:val")

TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "xyz");

 

hbase.table.name这项说明,在Hive这个表叫做 hbase_table_1 ,在HBase中这个表叫做 xyz。

hive> describe hbase_table_1;

OK

key     int     from deserializer

value   string  from deserializer

Time taken: 0.225 seconds

 

hbase(main):001:0> describe 'xyz'

DESCRIPTION                                                             ENABLED

 {NAME => 'xyz', FAMILIES => [{NAME => 'cf1', COMPRESSION => 'NONE', VE true

 RSIONS => '3', TTL => '2147483647', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY =>

  'false', BLOCKCACHE => 'true'}]}

1 row(s) in 0.1040 seconds

hbase(main):002:0>

 

 

CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);  

LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes; 

 

INSERT OVERWRITE TABLE hbase_table_1 SELECT * FROM pokes WHERE foo=86;

 

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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