Hiveでパーティションを利用する – OpenGroove
hiveにパーティションを導入すれば、パーツを指定してクエリを発行できるので、余計な読み込みを抑えて効率よく処理することができる。…ということで、チャチャッと演習（といいつつ長い）。 テーブル作成。 以下太字で示しているパーティションのkeyは、データに含まれていない値でかまわない。 hive> CREATE TABLE sales( id INT, shop_id STRING, date_id STRING ) PARTITIONED BY(dt STRING) ← パーティション用のkeyを指定。 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'; hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hiveuser/20130101.tsv' OVERWRITE INT
第1回 Amazon Elastic MapReduceを使う準備をする | gihyo.jp
Amazon Elastic MapReduceとは 昨今、バッチ処理にHadoopを活用する事例が話題になっています。その中でも特筆すべきなのは、分散処理技術であるMapReduceです。しかし、MapReduceを実際に使うには、数台から数100台のサーバを用意し、Hadoopのセットアップもしなければなりません。そのようなサーバ構築・管理、セットアップの手間を無くし、すぐ使えるのがAmazon Web Service（AWS）のElastic MapReduce（EMR）です。 図1 Amazon Elastic MapReduce AWS、MapReduceの説明は多くの書籍、ブログなどを参照してください。また、EMRを使用するには、まずAWSのアカウントを作っておく必要がありますが、その手順も割愛させていただきます。本連載ではEMRの使い方、気をつけなければいけない点などを重点的
Hive WordCountサンプル(Hishidama's Apache Hive WordCount Sample)
S-JIS[2011-08-09/2011-08-12] 変更履歴 HiveでWordCount HiveでWordCountを作ってみる。 単語数を数える処理 Reduce処理に当たる、単語数を数える部分を先に考える。 というのは、Hiveではcount関数が使えるので、単語数を数えるのは簡単だから。 （Windows上のHiveで試しているので、ファイルやディレクトリーはWindowsのパス表記） （実行にはCygwinを使用） テキストファイルに単語データ（Map処理で分割されたものを想定）を用意し、テーブルに読み込む。 C:/cygwin/tmp/words.txt（入力データ）： Hello World Hello Hive hiveのコマンド： --テーブル作成 create table words( word string ); --データをロード load data loc
mixi の解析基盤とApache Hive での JSON パーサの活用の紹介 - mixi engineer blog
こんにちは．最近ピクルス作りで精神統一をしている，たんぽぽグループ解析チームの石川有です． このブログではお馴染みのたんぽぽグループですが，"No More 「刺身の上にタンポポをのせる仕事」 - 単純作業の繰り返しで開発者の時間を浪費しないために。"というミッションを持っています．その中で解析チームは，データ解析基盤の構築，データマイニング，データ解析の社内コンサルティングを行ない技術からの改善を担当しています． 今回の記事では，mixi における解析基盤について簡単に触れたあと，その基盤における「刺身の上にタンポポをのせる仕事」をどう減らすかの２点について書きます． mixi の解析基盤 まずは解析環境について，簡単にお話します．2012-08 現在 mixi では，主な解析用のツールとしては，Apache Hadoop, Hive を利用しています．またあわせて，自分など一部の人は，
blog.katsuma.tv
久々のBlog更新、というわけでリハビリがてらJavaScriptで軽く遊んでみたいと思います。 いま、巷で流行ってるMapReduceのオープンソース実装Hadoopは「Hadoop Streaming」という標準入出力でデータのやりとりができる仕組みを使って、 Hadoopの実装言語であるJavaにとらわれず、RubyやPerlなど他の言語でもMap＋Reduceの処理ができることが１つのウリになっています。 で、僕たちwebエンジニアはみんなJavaScript大好きなので、「JavaScriptでもMap Reduceやりたい！」という流れになるのは必然です。 そこで、試行錯誤でいろいろ試してみると割とさっくり出来たのでそのメモを残しておきたいと思います。 環境の整備 Mac OSX上のVMWare FusionにCentOSの仮想マシンを２台立ち上げて、環境セットアップしました。
blog.katsuma.tv
前回、JavaScriptでMap Reduceのコードが書けるHadoop Streamingについて紹介しました。 標準入出力さえサポートされてあれば、任意のコードでMap Reduuceの処理が書ける、というものでしたが、エンジニアはそもそも面倒くさがり。コードも書くのも面倒です。 と、いうわけで、今回はもうコードすら書かずにSQLライクでMap ReduceできるHiveというプロダクトについて、まとめたいと思います。 Hive Hiveとは、簡単に言うとHadoop上で動作するRDBのようなものです。 HDFSなどの分散ファイルシステム上に存在するデータに対して、HiveQLというSQLライクな言語で操作できます。 で、面白いのがHiveQLの操作は基本的にMap Reduceのラッパーになっていること。 要するに、SELECT文実行すると裏でMap&Reduceのタスクが走り出
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