利用udf函数将Hive统计结果直接插入到MySQL
result为mysql数据库名,dc为数据库result中的表名 dc(code,size)括号中的字段为mysql表dc字段,values(?,?)对应hive统计结果的值
大部分利用hive做数据分析的步骤是先用hive将统计结果导出到本地文件或者Hive的其他表中,再将本地文件导入到mysql或者利用sqoop将Hive表导入到mysql中。
今天同事给推荐了一个利用udf函数直接将统计结果导入mysql的方法。
步骤为
hive>add jar /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar;
Added /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar to class path
Added resource: /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar
hive>add jar /usr/share/java/mysql-connector-java-5.1.17.jar;
Added /usr/share/java/mysql-connector-java-5.1.17.jar to class path
Added resource: /usr/share/java/mysql-connector-java-5.1.17.jar
hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUDFDBOutput';
hive>select dboutput('jdbc:mysql://localhost/result','root','123456','INSERT INTO dc(code,size) VALUES (?,?)',code,size) from accesslog limit 10;
注:result为mysql数据库名,dc为数据库result中的表名 dc(code,size)括号中的字段为mysql表dc字段,,values(?,?)对应hive统计结果的值 后面的code,size为hive表中的字段,accesslog表示hive中的表名称。
通过以上步骤即可将hive统计结果直接导入到mysql数据库中。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, gudang data telah menjadi bahagian penting dalam pengurusan data perusahaan. Menggunakan pangkalan data secara langsung untuk analisis data boleh memenuhi keperluan pertanyaan mudah, tetapi apabila kita perlu melakukan analisis data berskala besar, pangkalan data tunggal tidak lagi dapat memenuhi keperluan Pada masa ini, kita perlu menggunakan gudang data untuk memproses data besar-besaran . Hive ialah salah satu komponen sumber terbuka yang paling popular dalam medan gudang data Ia boleh menyepadukan enjin pengkomputeran yang diedarkan Hadoop dan pertanyaan SQL dan menyokong pemprosesan data besar-besaran. Pada masa yang sama, dalam bahasa Go, gunakan

PHP ialah bahasa pengaturcaraan bahagian pelayan yang digunakan secara meluas yang digunakan dalam hampir semua industri. Dalam artikel ini, kami akan meneroka peranan khas PHP dalam pemprosesan data besar. Dalam keadaan tertentu, PHP boleh bekerjasama dengan ApacheHive untuk mencapai pemprosesan dan analisis data masa nyata. Mula-mula, mari perkenalkan Hive. Hive ialah penyelesaian gudang data berasaskan Hadoop. Ia boleh memetakan data berstruktur ke dalam pertanyaan SQL dan melaksanakan pertanyaan sebagai tugasan MapReduce.

Apabila pemprosesan data menjadi semakin penting, analisis data besar menjadi semakin biasa. Walau bagaimanapun, banyak syarikat mungkin tidak mahu membelanjakan banyak wang pada platform analitik perniagaan. Penyelesaian sumber terbuka menawarkan syarikat ini pilihan yang berdaya maju. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara melaksanakan platform analisis data besar Hive sumber terbuka menggunakan PHP. Hive ialah sistem gudang data berasaskan Hadoop yang boleh membuat pertanyaan dan mengurus set data berskala besar pada Hadoop melalui SQL. Ia menggunakan bahasa HiveQL seperti SQL untuk membuat pertanyaan

Walaupun memastikan perisian sentiasa dikemas kini dan hanya memuat turun fail daripada sumber yang dipercayai adalah amalan keselamatan siber standard, memandangkan peningkatan baru-baru ini dalam serangan perisian hasad, jelas bahawa lebih banyak pendidikan diperlukan dalam bidang ini. Untuk itu, pasukan forensik Varonis telah menyediakan beberapa panduan tentang cara penyerang menggunakan perisian tebusan Hive menyasarkan Pelayan Microsoft Exchange dalam siri serangan terbaru mereka. Bagi mereka yang tidak tahu, Hive mengikuti model ransomware-as-a-service. Walaupun Microsoft menyasarkan E pada 2021 untuk kelemahan yang diketahui,

Seorang pegawai Microsoft mengesahkan laporan meluas bahawa Google Chrome, ChromiumEdge, Discord dan beberapa aplikasi lain telah dibenderakan sebagai "Behavior:Win32/Hive.ZY" oleh perisian antivirus terbina dalam Microsoft "WindowsDefender". Gergasi teknologi itu mengesahkan dalam satu kenyataan bahawa ia sedang mengusahakan pembetulan yang akan dilancarkan kepada semua orang dalam beberapa jam akan datang. Jadi apakah sebenarnya "Behavior:Win32/Hive.ZY"? Menurut dokumen yang disiarkan pada portal keselamatan Microsoft, mana-mana fail bertanda "Behavior:Win32/Hive.ZY" ialah

Apabila memasang dan mengkonfigurasi Hive pada CentOS7, anda boleh mengikuti langkah berikut: Pastikan Java dipasang: Pertama, pastikan Java dipasang pada CentOS7. Anda boleh menyemak sama ada Java dipasang menggunakan arahan berikut: java-version Jika Java tidak dipasang, sila pasang versi Java yang sesuai mengikut keperluan anda. Muat turun Hive: Lawati tapak web rasmi ApacheHive () dan muat turun versi stabil terkini Hive. Nyahmampat pakej termampat Hive: Gunakan arahan berikut untuk menyahmampat pakej termampat Hive: tarxvfzhive-x.x.x.tar.gz Ini akan menyahmampat Hive ke direktori semasa. Konfigurasikan pembolehubah persekitaran: buka terminal,

Ramai pengguna Windows 11 dan 10 bermasalah dengan melihat pemberitahuan amaran daripada Windows Defender yang menyatakan bahawa ancaman "Behavior: Win32/Hive.ZY" telah dikesan. Menurut laporan, amaran atau amaran Windows Defender ini dicetuskan apabila pengguna cuba membuka beberapa aplikasi yang biasa digunakan seperti Google Chrome atau Chromium Edge, Whatsapp, Discord dan Spotify. Walaupun anda telah menyekat ancaman ini pada PC anda, ia akan muncul dengan mesej MicrosoftDefenderAntivi pada kali seterusnya anda membuka aplikasi yang terjejas ini

实际业务读取hive数据库的代码importloggingimportpandasaspdfromimpala.dbapiimportconnectimportsqlalchemyfromsqlalchemy.ormimportsessionmakerimportosimporttimeimportosimportdatetimefromdateutil.relativedeltactromtyrelpingimportimportdlogging
