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将数据通过shell脚本从hdfs导入到hive中

在创建项目的时候 需要将数据导入 则此时的数据不能通过hql来再shell中展示 所以需要记录脚本 而这块内容应该写在一个单独的模块下面 需要注意的是对文件的明明xx_yy_zz.hqlxx 文件名 yy 表示数据库对应表明 zz分区性质如按照天则为yyyymmdd这样明明的好处就是一目了然 让人明白它是哪的文件用于做什么的 drop table if exists ods_company_${yyyymmdd}; create external table ods_company_${yyyymmdd}( company_id int ,company_address string ,company_attr string ,company_boss string ,company_name string ,company_phone string )stored as parquet location '/sqoop/btrip_pg/${yyyymmdd}/tb_company' 运行真个shell脚本 过程启动hdfs ,yarn sqoop2-server : 创建job 以...

《Big Data Glossary》笔记

清明假期翻以前的笔记发现有一些NoSQL相关的内容,比较零散,是之前读《Big Data Glossary》的笔记.简单整理了一下,记录于此. Horizontal or Vertical Scaling 数据库扩展的方向有两个: 垂直扩展-换更牛的机器 水平扩展-增加同样的机器 选择水平扩展必然遇到的一个问题就是,如何决定数据分布在哪台机器上? 也就是分片策略 分片Sharding 数据比较平坦的分布在各个节点上,可以使用数字结尾的方式或者取余运算,但是一旦增加机器就要进行大规模的数据重排 要想消除数据分布之痛,就需要更复杂的数据分布schemes来切分数据. 有些依赖于中心目录,它决定了key值对应的位置.当某个碎片增长过大的时候, 这种间接的指导允许数据在机器之间转移,这种做法的代价就是每一个操作都会去 中心目录里面去查询一下目录信息通常非常小 也都是静态的 一般都会放在内存里面,偶尔变动一下 另外一种方案就是一致性哈希consistent hashing.这种技术使用小表把可能用到的哈希值分范围.一个碎片对应一个值 分片模型对我们的影响 大数据的处理构建在水平扩展模型上,带来...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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