当前位置: 首页 > news >正文

【starrocks学习】之将starrocks表同步到hive

目录

方法 1:通过HDFS导出数据

1. 将StarRocks表数据导出到HDFS

2. 在Hive中创建外部表

3. 验证数据

方法 2:使用Apache Spark同步

1. 添加StarRocks和Hive的依赖

2. 使用Spark读取StarRocks数据并写入Hive

3. 验证数据

方法 3:通过文件导出和导入

1. 导出StarRocks数据到本地文件

2. 将文件上传到HDFS

3. 在Hive中加载数据

4. 验证数据


方法 1:通过HDFS导出数据

1. 将StarRocks表数据导出到HDFS

使用StarRocks的EXPORT语句将数据导出到HDFS。

EXPORT TABLE starrocks_table
TO "hdfs://path/to/export"
WITH BROKER "broker_name"
("username"="hdfs_user","password"="hdfs_password"
)
PROPERTIES
("format" = "parquet",  -- 导出格式,支持Parquet、ORC等"column_separator" = ","
);

2. 在Hive中创建外部表

在Hive中创建一个外部表,指向HDFS上的数据。

CREATE EXTERNAL TABLE hive_table (column1 INT,column2 STRING,...
)
STORED AS PARQUET  -- 与导出格式一致
LOCATION 'hdfs://path/to/export';

3. 验证数据

查询Hive表,确认数据已同步。

方法 2:使用Apache Spark同步

如果StarRocks和Hive都支持Spark访问,可以通过Spark读取StarRocks数据并写入Hive。

1. 添加StarRocks和Hive的依赖

在Spark项目中添加StarRocks和Hive的依赖。

<!-- StarRocks Spark Connector -->
<dependency><groupId>com.starrocks</groupId><artifactId>spark-connector</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency><!-- Hive Support -->
<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.12</artifactId><version>3.1.2</version>
</dependency>

2. 使用Spark读取StarRocks数据并写入Hive

编写Spark作业,从StarRocks读取数据并写入Hive。

import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("StarRocks to Hive Sync").enableHiveSupport().getOrCreate()// 读取StarRocks表
val starrocksDF = spark.read.format("starrocks").option("starrocks.table.identifier", "database.starrocks_table").option("starrocks.fenodes", "fe_host:fe_http_port").option("user", "starrocks_user").option("password", "starrocks_password").load()// 写入Hive表
starrocksDF.write.mode("overwrite")  // 覆盖模式.saveAsTable("hive_database.hive_table")

3. 验证数据

查询Hive表,确认数据已同步。

SELECT * FROM hive_table LIMIT 10;
SELECT count(*) FROM hive_table;

方法 3:通过文件导出和导入

如果数据量较小,可以先将StarRocks表数据导出为本地文件,再通过Hive的LOAD DATA命令导入。

1. 导出StarRocks数据到本地文件

使用StarRocks的SELECT INTO OUTFILE命令导出数据。

SELECT * 
INTO OUTFILE "file:///path/to/local/file"
FORMAT AS CSV
FROM starrocks_table;

2. 将文件上传到HDFS

将导出的文件上传到HDFS。

hdfs dfs -put /path/to/local/file /path/to/hdfs/file

3. 在Hive中加载数据

在Hive中创建表并加载数据。

CREATE TABLE hive_table (column1 INT,column2 STRING,...
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;LOAD DATA INPATH 'hdfs://path/to/hdfs/file' INTO TABLE hive_table;

4. 验证数据

查询Hive表,确认数据已同步。

SELECT * FROM hive_table LIMIT 10;
SELECT count(*) FROM hive_table;

ps:操作1、2也可替换成直接上传到hdfs

INSERT INTO 
FILES('path' = '/path/to/hdfs/file','format' = 'parquet','compression' = 'lz4','single' = 'true'
)
SELECT * FROM starrocks_table;

相关文章:

【starrocks学习】之将starrocks表同步到hive

目录 方法 1&#xff1a;通过HDFS导出数据 1. 将StarRocks表数据导出到HDFS 2. 在Hive中创建外部表 3. 验证数据 方法 2&#xff1a;使用Apache Spark同步 1. 添加StarRocks和Hive的依赖 2. 使用Spark读取StarRocks数据并写入Hive 3. 验证数据 方法 3&#xff1a;通过…...

HTML应用指南:利用GET请求获取全国盒马门店位置信息

随着新零售业态的发展,门店位置信息的获取变得至关重要。作为新零售领域的先锋,盒马鲜生不仅在商业模式创新上持续领先,还积极构建广泛的门店网络,以支持其不断增长的用户群体。本篇文章,我们将继续探究GET请求的实际应用,我们使用Python的requests库通过GET请求,从盒马…...

openEuler部署 sysstat工具

查看环境 [rootlocalhost lxm]# cat /etc/os-release NAME"openEuler" VERSION"23.09" ID"openEuler" VERSION_ID"23.09" PRETTY_NAME"openEuler 23.09" ANSI_COLOR"0;31"查看 yum 源 [rootlocalhost lxm]# he…...

使用 Three.js 实现炫酷的除夕烟花特效

1&#xff0c;前言 在除夕夜&#xff0c;璀璨的烟花点亮夜空&#xff0c;为节日增添了浓厚的喜庆氛围。在 Web 端&#xff0c;我们可以使用 Three.js 来模拟这种美轮美奂的烟花特效&#xff0c;让网页也能展现绚丽的节日气息。本文将介绍如何利用 Three.js 及其着色器技术&…...

LMM-3DP:集成 LMM 规划器和 3D 技能策略实现可泛化操作

25年1月来自UCSD的论文“Integrating LMM Planners and 3D Skill Policies for Generalizable Manipulation”。 大型多模态模型 (LMM) 的视觉推理能力和 3D 特征场语义丰富性的最新进展&#xff0c;拓展了机器人能力的范围。这些发展对于弥合 LMM 高级推理与利用 3D 特征场低…...

Linux——基础命令3

1、关机重启命令 reboot指令 作用&#xff1a;重启计算机 语法&#xff1a;reboot shutdown指令 作用&#xff1a;关机 语法&#xff1a;shutdown -h 时间 时间常见的值&#xff1a; now &#xff08;立即关机&#xff09; m&#xff08;m表示minutes数字&#xff09;eg&…...

ChatGPT提问技巧:行业热门应用提示词案例-文案写作

ChatGPT 作为强大的 AI 语言模型&#xff0c;已经成为文案写作的得力助手。但要让它写出真正符合你需求的文案&#xff0c;关键在于如何与它“沟通”&#xff0c;也就是如何设计提示词&#xff08;Prompt&#xff09;。以下是一些实用的提示词案例&#xff0c;帮助你解锁 ChatG…...

python - 封装moondream(备份)

目录 一、 moondream封装成类 二、moondream封装成http api 一、 moondream封装成类 # moondream_model.py #https://github.com/vikhyat/moondream?tab=readme-ov-fileimport moondream as md from PIL import Imageclass MoondreamModel:def __init__(self, model_path):…...

响应式编程库(三) -r2dbc

r2dbc整合 什么是r2dbc版本选择简单试用整合springbootDatabaseClient 进行查询使用Repository接口(对应mapper)实体类复杂查询&#xff08;一对一&#xff09;实体类转换器测试代码一对多关系 什么是r2dbc 反应式关系数据库连接&#xff08;R2DBC&#xff09;项目为关系数据库…...

嵌入式AI革命:DeepSeek开源如何终结GPU霸权,开启单片机智能新时代?

2025年&#xff0c;全球AI领域最震撼的突破并非来自算力堆叠的超级模型&#xff0c;而是中国团队DeepSeek通过开源策略&#xff0c;推动大模型向微型化、低功耗场景的跨越。相对于当人们还在讨论千亿参数模型的训练成本被压缩到600万美金而言&#xff0c;被称作“核弹级别”的操…...

基于遗传算法的64QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率

目录 1.算法仿真效果 2.算法涉及理论知识概要 3.MATLAB核心程序 4.完整算法代码文件获得 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下&#xff08;完整代码运行后无水印&#xff09;&#xff1a; GA优化过程&#xff1a; 优化前后星座图对比&#xff1a; &#xff08;优化后…...

从零开始玩转Docker:轻松开启容器化之旅

一、什么是 Docker Docker 是一个开源的应用容器引擎&#xff0c;让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中&#xff0c;然后发布到任何流行的 Linux 机器上&#xff0c;也可以实现虚拟化。简单来说&#xff0c;Docker 就像是一个超级 “快递箱”&#xff0c…...

kafka生产端之架构及工作原理

文章目录 整体架构元数据更新 整体架构 消息在真正发往Kafka之前&#xff0c;有可能需要经历拦截器&#xff08;Interceptor&#xff09;、序列化器&#xff08;Serializer&#xff09;和分区器&#xff08;Partitioner&#xff09;等一系列的作用&#xff0c;那么在此之后又会…...

38、【OS】【Nuttx】OSTest分析(3):参数传递

背景 接之前 blog 36、【OS】【Nuttx】OSTest分析&#xff08;2&#xff09;&#xff1a;环境变量测试 37、【OS】【Nuttx】OSTest分析&#xff08;2&#xff09;&#xff1a;任务创建 分析完环境变量测试&#xff0c;和任务创建的一些关键要素&#xff0c;OSTest 进入下一阶段…...

存储异常导致的Oracle重大生产故障

&#x1f4e2;&#x1f4e2;&#x1f4e2;&#x1f4e3;&#x1f4e3;&#x1f4e3; 作者&#xff1a;IT邦德 中国DBA联盟(ACDU)成员&#xff0c;10余年DBA工作经验 Oracle、PostgreSQL ACE CSDN博客专家及B站知名UP主&#xff0c;全网粉丝10万 擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯…...

C语言时间相关宏定义

在C语言中&#xff0c;预处理器提供了一些与时间相关的宏定义&#xff0c;用于在编译时获取日期、时间等信息。除了 __TIMESTAMP__ 和 __DATE__&#xff0c;还有以下相关的宏定义&#xff1a; __DATE__ 当前编译日期的字符串&#xff0c;格式为 "Mmm dd yyyy"&#x…...

Android Studio:Application 和 Activity的区别

Application 和 Activity 是 Android 中非常重要的两个组件&#xff0c;它们分别负责不同的生命周期管理和应用的不同层次的操作。 Application 是应用级别的生命周期管理&#xff0c;它在整个应用运行时只有一个实例&#xff0c;负责应用的全局初始化和资源管理。Activity 是…...

如何优化爬虫以提高搜索效率

在数据采集和网络爬虫领域&#xff0c;优化爬虫性能是提升数据采集效率的关键。随着网页结构的日益复杂和数据量的不断增长&#xff0c;高效的爬虫能够显著降低运行时间和资源成本。本文将详细介绍如何优化爬虫以提高搜索效率&#xff0c;包括选择合适的工具、优化代码逻辑、使…...

git撤销上一次的提交

1、撤销提交 如果需要撤销上一次的提交&#xff0c;只是提交到了本地&#xff0c;可以通过命令&#xff1a; // 撤销最近的提交&#xff08;保留修改&#xff09; git reset --soft HEAD~1 这个操作可以保留之前的提交和当前的修改。最近一次的提交到本地的修改的提交会回到…...

LLM学习笔记1——本地部署Meta-Llama-3.2-1B大模型

系列文章目录 参考博客 参考博客 文章目录 系列文章目录前言与调用一、部署要求二、实现步骤0.深度学习环境错误1&#xff0c;验证pytorch版本时提示以下问题&#xff1a;错误2&#xff0c;验证pytorch版本时提示以下问题&#xff1a;错误3&#xff0c;有时候还会提示你有一些…...

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架&#xff0c;它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用&#xff0c;和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

椭圆曲线密码学(ECC)

一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学&#xff08;Elliptic Curve Cryptography&#xff09;是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统&#xff0c;由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA&#xff0c;ECC在相同安全强度下密钥更短&#xff08;256位ECC ≈ 3072位RSA…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

是否存在路径(FIFOBB算法)

题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图&#xff0c;该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序&#xff0c;确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数&#xff0c;分别表示n 和 e 的值&#xff08;1…...

云原生玩法三问:构建自定义开发环境

云原生玩法三问&#xff1a;构建自定义开发环境 引言 临时运维一个古董项目&#xff0c;无文档&#xff0c;无环境&#xff0c;无交接人&#xff0c;俗称三无。 运行设备的环境老&#xff0c;本地环境版本高&#xff0c;ssh不过去。正好最近对 腾讯出品的云原生 cnb 感兴趣&…...

C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解

在 C/C 编程的编译和链接过程中&#xff0c;附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置&#xff0c;它们相互配合&#xff0c;确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中&#xff0c;这些概念容易让人混淆&#xff0c;但深入理解它们的作用和联…...

[免费]微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端+Vue管理端)【论文+源码+SQL脚本】

大家好&#xff0c;我是java1234_小锋老师&#xff0c;看到一个不错的微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端)【论文源码SQL脚本】&#xff0c;分享下哈。 项目视频演示 【免费】微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端) Java毕业设计_哔哩哔哩_bilibili 项…...

华为OD机试-最短木板长度-二分法(A卷,100分)

此题是一个最大化最小值的典型例题&#xff0c; 因为搜索范围是有界的&#xff0c;上界最大木板长度补充的全部木料长度&#xff0c;下界最小木板长度&#xff1b; 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid)&#xff0c;将木板的长度全部都补充到x&#xff0c;如果成功…...

破解路内监管盲区:免布线低位视频桩重塑停车管理新标准

城市路内停车管理常因行道树遮挡、高位设备盲区等问题&#xff0c;导致车牌识别率低、逃费率高&#xff0c;传统模式在复杂路段束手无策。免布线低位视频桩凭借超低视角部署与智能算法&#xff0c;正成为破局关键。该设备安装于车位侧方0.5-0.7米高度&#xff0c;直接规避树枝遮…...

使用SSE解决获取状态不一致问题

使用SSE解决获取状态不一致问题 1. 问题描述2. SSE介绍2.1 SSE 的工作原理2.2 SSE 的事件格式规范2.3 SSE与其他技术对比2.4 SSE 的优缺点 3. 实战代码 1. 问题描述 目前做的一个功能是上传多个文件&#xff0c;这个上传文件是整体功能的一部分&#xff0c;文件在上传的过程中…...