Hive第02天-01.外部表-分区表

十八掌教育 2023-01-13 13:38:44

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hive入门到精通
《企业级Hive实战课程》大纲
作为企业Hadoop应用的核心产品，Hive承载着FaceBook、淘宝等大佬 95%以上的离线统计，很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成，如我所在的电商。 Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大，如何优化提速已经显得至关重要。 Hive作业的规模决定着优化层级，一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同。 拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hive优化的？本系列课结合企业实战和场景从作业架构层面、Hql(Hive sql)语法层面、Hive参数层面依次讲述。
hive原理1介绍
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并 提供完整的sql查询功能。 Hive中包含以下数据模型：Table内部表，External Table外部表，Partition分区，Bucket桶。Hive默认可以直接加载文本文件，还支持sequence file 、RCFile。
MySQL Binlog实时增量同步至Hive/HDFS方案
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 项目通过解析RDS的binlog实现数据实时同步至HDFS并映射为Hive外部分区表。核心原理如下： 数据同步机制 基于binlog的增量数据捕获，将RDS表变更（INSERT/UPDATE/DELETE）实时写入HDFS，并自动映射到Hive分区表。所有目标表均以datetime类型字段（表第二个字段）作为Hive分区键，按天粒度分区。 关键配置文件 doc/creat table.sql：定义Hive表结构，除静态表外均为天级外部分区表 binglog2Hive_conf.properties：配置需同步的RDS表清单 mysql.properties：MySQL Druid连接池参数配置 程序架构 基于BinlogClient框架实现，核心处理逻辑： 启动时从t_position表读取上次同步位点，断点续传 解析binlog事件： ▸ TABLE_MAP事件提取库表元数据 ▸ WRITE_ROWS事件解析业务增量数据 序列化数据写入HDFS对应分区路径 技术特点 全增量一体化处理，支持exactly-once语义 动态分区加载，自动维护Hive元数据 基于时间字段分区，优化查询性能 （全文共298字）
大数据Hadoop第八章hive
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