hue 下的hive sql 如何将txt数据存放到HDfs上
时间: 2024-03-25 15:37:30 浏览: 27
您可以通过Hue下的Hive SQL将txt数据存放到HDFS上,具体步骤如下:
1. 在Hue中打开Hive Editor,并在其中输入以下命令:
```
CREATE TABLE tableName (col1 string, col2 string, ...) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION 'hdfs://<namenode>:<port>/<path>';
```
其中,`tableName`为您要创建的表名,`col1`、`col2`等为表的列名,`hdfs://<namenode>:<port>/<path>`为HDFS的存储路径。
2. 执行以上命令后,会在指定的HDFS路径下创建一个新的文件夹,用于存储数据。您可以将要导入的txt文件放到该文件夹下。
3. 在Hive Editor中输入以下命令:
```
LOAD DATA INPATH 'hdfs://<namenode>:<port>/<path>/<filename>.txt' INTO TABLE tableName;
```
其中,`<filename>`为您要导入的txt文件名(不包含扩展名),`tableName`为您在第一步中创建的表名。
4. 执行以上命令后,Hive会将txt文件中的数据导入到指定的表中,存储在HDFS中。
注意:在执行以上命令前,请确保HDFS已经启动,并且您具有对目标路径的写入权限。
相关问题
kylin 和hue及hive
Kylin、Hue和Hive都是与大数据处理相关的工具和技术。
1. Kylin是一个OLAP(联机分析处理)引擎,用于快速处理大规模数据集。它是在Hadoop生态系统上构建的,主要用于实现对多维数据立方体的高效查询和分析。Kylin可以提供亚秒级的查询响应时间,并支持复杂的多维分析和数据切片。
2. Hue是一个开源的Web界面,用于与Hadoop生态系统进行交互。它提供了一个可视化的方式来管理和使用Hadoop集群中的各种组件,如HDFS(Hadoop分布式文件系统)、YARN(资源管理器)和MapReduce等。Hue可以帮助用户更轻松地执行任务,如数据查询、作业调度、文件管理和数据可视化等。
3. Hive是基于Hadoop的数据仓库基础架构,用于处理大规模结构化数据。它提供了类似于SQL的查询语言(HiveQL),使用户可以使用类似于关系型数据库的方式查询和分析数据。Hive将查询转换为MapReduce作业或Tez作业,并在Hadoop集群上执行。它通常用于数据仓库、数据分析和数据挖掘等任务。
综上所述,Kylin用于快速多维数据分析,Hue用于管理和交互Hadoop生态系统,而Hive用于处理大规模结构化数据。它们在大数据处理中扮演着不同的角色,并可以相互配合使用。
HDFS、MapReduce、Hive、Hue、HBase、Spark、Sqoop、Azkaban、PySpark机器学习模型等知识
以下是对HDFS、MapReduce、Hive、Hue、HBase、Spark、Sqoop、Azkaban和PySpark机器学习模型的简要介绍:
1. HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop的分布式文件系统,用于存储大规模数据集。它将文件切分成多个块,并在集群中的多个节点上进行存储,以实现高可靠性和高性能。
2. MapReduce是Hadoop的计算模型,用于处理大规模数据集。它将任务分解为多个子任务,并在集群中的多个节点上并行执行,以实现高效的数据处理。
3. Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施,提供了类似于SQL的查询语言(HQL)来处理和分析大规模数据集。它将查询转换为MapReduce任务,并通过元数据存储在HBase中。
4. Hue是一个开源的Web界面,用于管理和操作Hadoop生态系统中的各种组件,如HDFS、Hive、HBase等。它提供了用户友好的界面,使用户可以轻松地执行各种操作。
5. HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库,构建在Hadoop之上。它提供了高可靠性、高性能和可扩展性,适用于存储大规模的结构化和半结构化数据。
6. Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,可以在Hadoop集群上运行。它支持多种编程语言(如Scala、Python和Java),并提供了丰富的API,用于处理和分析大规模数据集。
7. Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。它可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS中的数据导入到关系型数据库中。
8. Azkaban是一个开源的工作流调度和任务编排系统,用于管理和调度Hadoop作业。它提供了一个用户友好的界面,使用户可以轻松地创建、调度和监控作业流程。
9. PySpark是Spark的Python API,允许用户使用Python编写Spark应用程序。它提供了与Scala和Java API相似的功能,使用户可以使用Python进行大数据处理和分析。
关于机器学习模型,PySpark提供了丰富的机器学习库(如MLlib),可以用于构建和训练各种机器学习模型,如线性回归、决策树、随机森林等。
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