impala+hdfs+parquet格式文件
[创建目录]
hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/parquet
[赋予权限]
sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data
[删除目录]
hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/parquet
[上传文件]
hdfs dfs -put -f device /user/hdfs/sample_data/parquet
hdfs dfs -put -f metrics /user/hdfs/sample_data/parquet
[查看文件]
hdfs dfs -ls /user/hdfs/sample_data/parquet
[impala建表,不带分区](创建表之后,还需要通过下面的alter语句添加分区)
DROP TABLE IF EXISTS device_parquet;
CREATE EXTERNAL TABLE device_parquet
(
deviceId STRING,
deviceName STRING,
orgId STRING
)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/user/hdfs/sample_data/parquet/device';
[impala建表,带分区]
DROP TABLE IF EXISTS metrics_parquet;
CREATE EXTERNAL TABLE metrics_parquet
(
deviceId STRING,
reading BIGINT,
time STRING
)
partitioned by (year string)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/user/hdfs/sample_data/parquet/metrics';
[添加表分区]
alter table metrics_parquet add partition (year="2017");
alter table metrics_parquet add partition (year="2018");
[删除分区]
alter table metrics_parquet drop partition (year="2017");
alter table metrics_parquet drop partition (year="2018");
[查看表分区]
show partitions metrics_parquet;
[不指定分区查询数据]
select
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`),
sum(T_3C75F1.`reading`),
count(1)
from (select device_parquet.deviceId,reading,metrics_parquet.time as time from device_parquet,metrics_parquet where device_parquet.deviceId=metrics_parquet.deviceId) as `T_3C75F1`
group by
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`);
耗时:device表50条,metrics表1亿条(261M)执行上面的查询语句,耗时平均135秒
[指定分区查询数据]
select
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`),
sum(T_3C75F1.`reading`),
count(1)
from (select device_parquet.deviceId,reading,metrics_parquet.time as time from device_parquet,metrics_parquet where device_parquet.deviceId=metrics_parquet.deviceId and year='2017') as `T_3C75F1`
group by
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`);
耗时:device表50条,metrics表1亿条(261M)执行上面的查询语句,耗时平均96秒
[查询多个分区的数据]
select
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`),
sum(T_3C75F1.`reading`),
count(1)
from (select device_parquet.deviceId,reading,metrics_parquet.time as time from device_parquet,metrics_parquet where device_parquet.deviceId=metrics_parquet.deviceId and year in ('2017','2018')) as `T_3C75F1`
group by
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`);
[刷新数据](hdfs中数据发生变化时,需要执行以下命令更新impala)
refresh device_parquet;
refresh metrics_parquet;
impala+hdfs+parquet格式文件的更多相关文章
- impala+hdfs+csv格式文件
[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/csv/devicehdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/ ...
- Parquet 格式文件
Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Dril ...
- Flink生成Parquet格式文件实战
1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kaf ...
- Parquet 格式文件,查看Schema
需要社区工具:parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar git project: https://github.com/apache/p ...
- Hive 导入 parquet 格式数据
Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: ...
- Hive 导入 parquet 格式数据(未完,待续)
Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据
- java 读写Parquet格式的数据 Parquet example
import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOExce ...
- 大数据学习day25------spark08-----1. 读取数据库的形式创建DataFrame 2. Parquet格式的数据源 3. Orc格式的数据源 4.spark_sql整合hive 5.在IDEA中编写spark程序(用来操作hive) 6. SQL风格和DSL风格以及RDD的形式计算连续登陆三天的用户
1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): U ...
- 大数据【二】HDFS部署及文件读写(包含eclipse hadoop配置)
一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构 ...
随机推荐
- 使用Sublime经验分享
Sublime轻量级.可是绝对是神一样的编辑器. 1.代码清晰美观 2.能够选择文件夹作为文件结构文件夹显示在左側 3.以tab的形式打开多个页面在同一个窗体内 设置方法例如以下: Preferenc ...
- liunx系统安装jdk的方法
1.下载jdk 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javasebusiness/downloads/java-archive-downloads ...
- Unity3D实现3D立体游戏原理及过程,需偏振眼镜3D显
http://tieba.baidu.com/p/3038509618?fr=ala0&pstaala=3
- maven modules
所有用Maven管理的真实的项目都应该是分模块的,每个模块都对应着一个pom.xml.它们之间通过继承和聚合(也称作多模块,multi-module)相互关联.那么,为什么要这么做呢?我们明明在开发一 ...
- c++11 学习
#include <iostream> // std::cout #include <functional> // std::ref #include <thread&g ...
- struts 在Action中访问web元素(request,session等)
出发jsp: <?xml version="1.0" encoding="GB18030" ?> <%@ page language=&quo ...
- 【ajax+php】动态展示4级单位(省、市、县、镇)
1.本篇教程以ajax+php动态展示[省.市.县.镇]四级地区单位 2.效果图: 3.不废话,贴代码! HTML: <div class="form-group"&g ...
- PHP使用file_put_contents写入文件的优点
本篇文章由:http://xinpure.com/advantages-of-php-file-write-put-contents-to-a-file/ 写入方法的比较 先来看看使用 fwrite ...
- sklearn word2vec 实践
源代码: https://blog.csdn.net/github_38705794/article/details/75452729 一.复现时报错: Traceback (most recent ...
- Vivado的helloword程序:软件工程部分
建立工程 Export结束后,会自动启动SDK.界面如下.可以看到工程浏览器Project Explorer中已经有一个硬件平台hw_platform_0,里面有一系列配置和初始化文件.不要修改这些文 ...