hive--hive2es

–创建es索引

PUT test
{
“settings”: {
“number_of_shards”: 3,
“number_of_replicas”: 2
},
“mapping”: {
“_doc”: {
“properties”: {
“commodity_id”: {
“type”: “long”
},
“commodity_name”: {
“type”: “text”
}
}
}
}
}

–hive创建外部表
ADD JAR hdfs:/user/lib/elasticsearch-hadoop-6.3.2.jar;

drop table if exists tmp.es_test;
CREATE EXTERNAL TABLE tmp.es_test(
id string,
name string,
sex string
) STORED BY ‘org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler’
TBLPROPERTIES(‘es.resource’=‘test/_doc’,
‘es.nodes.wan.only’ = ‘true’,
‘es.mapping.id’ = ‘id’,
‘es.http.retries’ = ‘0’,
‘es.batch.size.entries’ = ‘500’,
‘es.net.http.auth.pass’=‘aaaaaaa’,
‘es.net.http.auth.user’=‘elastic’,
‘es.nodes’=‘127.0.0.1:9200’
);

CREATE TABLE tmp.test(
id string,
name string,
sex string
)
insert into tmp.test values(1,‘zhangsan’,1);
insert into tmp.test values(2,‘Lisi’,1);
insert into tmp.test values(3,‘wangwu’,0);

insert into tmp.es_test select * from tmp.test ;

在这里插入图片描述

为了在Hadoop环境下通过Hive进行深度分析,并确保系统支持动态分区和并发控制,同时连接到MySQL数据库,你需要详细配置hive-site.xml文件。首先,确保你已经安装了MySQL数据库,并且有一个名为'hive'的数据库实例。然后,你需要在hive-site.xml文件中设置以下参数: 参考资源链接:[使用Hadoop进行豆瓣电影数据深度分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2oy58es3cn?spm=1055.2569.3001.10343) 1. `javax.jdo.option.ConnectionURL`: 这个参数需要设置为与MySQL数据库连接的URL。通常情况下,其值应该类似于`jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true`,这表示Hive将连接到本地的MySQL实例上,默认端口为3306,并且连接到名为'hive'的数据库。`createDatabaseIfNotExist=true`参数确保如果数据库不存在,Hive将会创建它。 2. `javax.jdo.option.ConnectionDriverName`: 指定JDBC驱动的类名,对于MySQL通常为`com.mysql.jdbc.Driver`。 3. `javax.jdo.option.ConnectionUserName` 和 `javax.jdo.option.ConnectionPassword`: 分别设置为连接MySQL数据库的用户名和密码。 4. `hive.support.concurrency`: 设置为`true`以启用Hive的并发控制,这对于多用户环境非常重要。 5. `hive.exec.dynamic.partition.mode`: 设置为`nonstrict`以支持动态分区,允许在数据加载时根据需要创建新的分区。 6. `hive.txn.manager`: 设置为`org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveTransactionManager`,以启用Hive的事务管理支持。 确保所有这些参数都正确无误后,你需要将hive-site.xml文件放置到Hive配置目录下,并重启Hive服务以使更改生效。接下来,你可以通过Hive SQL执行复杂的数据分析任务,如查询电影评分分布、票房数据等。 通过这些步骤,你的Hadoop-Hive系统将能够处理大规模的豆瓣电影数据,并且在分析过程中支持动态分区和并发控制,提高数据处理的灵活性和效率。如果需要更深入地了解Hadoop、Hive在数据分析中的应用,以及如何优化Hive查询性能,可以参考这份资料:《使用Hadoop进行豆瓣电影数据深度分析》。这份全面的教程不仅涵盖了Hive的配置和使用,还包括了针对Hadoop环境下的数据处理和分析的最佳实践,非常适合希望提高自己在大数据分析领域技能的读者。 参考资源链接:[使用Hadoop进行豆瓣电影数据深度分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2oy58es3cn?spm=1055.2569.3001.10343)
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