hive orc update】的更多相关文章

hive-site.xml --><configuration> <!-- WARNING!!! This file is auto generated for documentation purposes ONLY! --> <!-- WARNING!!! Any changes you make to this file will be ignored by Hive. --> <!-- WARNING!!! You must make your cha…
一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消…
一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消…
Hive orc 格式 + snappy 压缩是比较常用的存储加压缩格式. 今天处理下面的场景时,解决了一些问题,记录下来: flume消费kafka的数据实时写入hdfs,通过创建分区表,t + 1 时,需要看到昨天的数据: flume 通过snappy 将数据写入hdfs,可以通过在fliume.conf中配置以下 保证每天的数据写入同一个目录中: agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hd…
sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab…
一.配置hive-site.xml二.建表三.操作四.总结 一.配置hive-site.xml CDH版本先进入Hive配置页 选择高级,找到hive-site.xml 的 Hive 客户端高级配置代码段配置项 点击+号,增加如下配置项 hive.support.concurrency = true hive.enforce.bucketing = true hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict hive.txn.manager = org.a…
原文链接:https://blog.csdn.net/xueyao0201/article/details/79387647 因为业务要求,需要对Hive表进行delete,在官网查询后,发现update和delete是一类问题.在此总结下如何实现Hive表的delete和update. 首先,先看下官网关于update和delete的相关说明,使用注意事项也请参考官网说明,这里只介绍如何实现相关功能. 综合上述信息,Hive自0.14版本开始支持update和delete,要执行update和…
一.定义 ORC File,它的全名是Optimized Row Columnar (ORC) file,其实就是对RCFile做了一些优化. 据官方文档介绍,这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据.它的设计目标是来克服Hive其他格式的缺陷. 运用ORC File可以提高Hive的读.写以及处理数据的性能.和RCFile格式相比,ORC File格式有以下优点: (1).每个task只输出单个文件,这样可以减少NameNode的负载: (2).支持各种复杂的数据类型,比如: da…
hive表在创建时候指定存储格式 STORED AS ORC tblproperties ('orc.compress'='SNAPPY'); 当insert数据到表时抛出异常 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.Text cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde$OrcSerdeRow at org.apache.hadoop.h…
Hive cli vs beeline The primary difference between the two involves how the clients connect to Hive. The Hive CLI connects directly to the Hive Driver and requires that Hive be installed on the same machine as the client. Beeline connects to HiveServ…
创建普通临时表: create table if not exists test_orc_tmp(   name string,   gender string,   cnt BIGINT )row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile; 创建ORC表: drop table test_orc; create table if not exists test_orc(   name string,   gende…
软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这三部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke…
1.概述 在存储业务数据的时候,随着业务的增长,Hive 表存储在 HDFS 的上的数据会随时间的增加而增加,而以 Text 文本格式存储在 HDFS 上,所消耗的容量资源巨大.那么,我们需要有一种方式来减少容量的成本.而在 Hive 中,有一种 ORC 文件格式可以极大的减少存储的容量成本.今天,笔者就为大家分享如何实现流式数据追加到 Hive ORC 表中. 2.内容 2.1 ORC 这里,我们首先需要知道 Hive 的 ORC 是什么.在此之前,Hive 中存在一种 RC 文件,而 ORC…
full join 横向join ,不能map join 走shuffle row_number() over ( partition by 主键 order by $flag desc) rank ... where rank =1 ,走shufle select id, order_datekey, f_procurement_order, from ( select id, order_datekey, f_procurement_order, row_number() over ( pa…
目录 概述 文件存储结构 Stripe Index Data Row Data Stripe Footer 两个补充名词 Row Group Stream File Footer 条纹信息 列统计 元数据 类型信息 复杂数据类型 Postscript 数据读取 位置指针 三层过滤 文件级 Stripe级 Row 级 数据读取 索引 行组索引 布隆过滤器 事务支持 压缩 内存管理 Hive中使用ORC Hive使用 Hive参数设置 概述 本文基于上一篇文章 Hive存储格式之RCFile详解,R…
前言1.hive简介1.1 hive组件与相应功能:1.2 hive的表类型1.3 分区表1.3 分隔符1.4 hive的数据存储2.数据类型2.1 基本数据类型2.1 复杂数据类型2.3 NULL3.基本操作3.1 数据库操作3.2 表操作3.3 视图3.4 数据导入导出3.hsql3.1 hsql基本操作3.2 hive内置函数3.2 自定义函数3.3 注册函数4.hive权限管理4.1 权限简介4.2 权限分类4.3 授权管理5.hive优化 前言 本手册介绍了hive的基本知识及工作中要…
开发要求hive支持update操作,搞张临时表测试下,报错如下: 配置hive-site.xml CDH进入hive配置页,选择高级,找到hive-site.xml的HIve客户端高级配置段代码段,点击+号,增加如下配置项: hive.support.concurrency = true hive.enforce.bucketing = true hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict hive.compactor.initiator.on =…
Tags: Hadoop Centos7.5安装分布式Hadoop2.6.0+Hbase+Hive(CDH5.14.2离线安装tar包) Centos7.5安装分布式Hadoop2.6.0+Hbase+Hive(CDH5.14.2离线安装tar包) 主机环境 软件环境 主机规划 主机安装前准备 安装jdk1.8 安装zookeeper 安装hadoop 配置HDFS 配置YARN 集群初始化 启动HDFS 启动YARN 整个集群启动顺序 启动 停止 Hbase安装 Hive安装 主机环境 基本配…
转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件…
摘自:https://blog.csdn.net/xueyao0201/article/details/79103973 引申阅读原理篇: 大数据:Hive - ORC 文件存储格式 大数据:Parquet文件存储格式…
1 compress & mr hive默认的execution engine是mr hive> set hive.execution.engine;hive.execution.engine=mr 所以针对mr的优化就是hive的优化,比如压缩和临时目录 mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.map.output.compress</name> <value>true</value>…
1 测试集群 内存:256GCPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz)Disk(系统盘):300GDisk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 [set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;][yarn 200g*3] hive-2…
注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im…
-- 设置hive的计算引擎为spark set hive.execution.engine=spark; -- 修复分区 set hive.msck.path.validation=ignore; msck repair table sub_ladm_app_click_day_cnt; -- 打印表头 set hive.cli.print.header=true; set hive.cli.print.row.to.vertical=true; ;   -- 显示当前数据库 set hive…
prepare CSV data NT,col_SMALLINT,col_BIGINT,col_INT,col_FLOAT,col_DOUBLE,col_DECIMAL,col_TIMESTAMP,col_DATE,col_INTERVAL,col_STRING,col_VARCHAR,col_CHAR,col_BOOLEAN,col_BINARY 100Y,100S,,- ::,2013­-, SECONDS, create CSV file [Dev root @ sd-9c1f-2eac…
prepare csv: # vim /tmp/cars.csv year,make,model,comment,blank ","Tesla","S","No comment", ","Ford,E350","Go get one now they are going fast", ","Chevy","Volt" scala code…
code: package com.liupu import org.apache.spark.{ SparkContext, SparkConf } import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.orc._ object HiveContextLoadCsv { def main(args: Array[String]) { var sc = new SparkContext() va…
//prepare csv year,make,model,comment,blank "2012","Tesla","S","No comment", "1997","Ford,E350","Go get one now they are going fast", "2015","Chevy","Volt"…
软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke…
本文是在集群已经搭建好的基础上来说的,还没有搭建好集群的小伙伴还请自行百度! 启动spark-shell之前要先启动hive metastore 和 hiveservice2 hive --service metastore & hiveserver2 然后再启动spark-shell spark-shell --master yarn --deploy-medo client 启动之后可能会抛出一些异常 [root@master hadoop]# spark-shell --master ya…