一. 自定义函数分类 当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数. 根据用户自定义函数类别分为以下三种: 1. UDF(User-Defined-Function) 一进一出 2. UDAF(User-Defined Aggregation Function) 聚集函数,多进一出, 类似于:count/max/min 3. UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 一进多出 如lateral view e

当我们出现这种情况时 FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict 这时候我们需要改变一下设置 set hive.exec.dynamici.partition=true;set h

前言 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取.转化.加载,这是一种可以存储.查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制.hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,下面来介绍如何将结构化文档数据导入hive. 一.安装Hive 1.1 官网下载或到本章最后地址下载hive 安装包 /opt/software 下新建hive 目录 并将安装包解压至此 tar -xzvf /opt/

//验证sqoop是否连接到mysql数据库sqoop list-tables --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8' --username root --password root//导入整表到hdfssqoop import --connect 'jdbc:mysql://n1/guizhou_test?useUnicode=true&characterEncodi

一.正常按照数据库和表导入 \\前面介绍了通过底层文件得形式导入到hive的表中,或者直接导入到hdfs中,\\现在介绍通过hive的database和table命令来从上层操作.sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table payment --where "payment_id<=8000" --hive

外部文件导入到Hive的例子: [training@localhost ~]$ cd ~[training@localhost ~]$ pwd/home/training[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ vim customers.txt[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ cat customers.txt001 Ali us002 Bsb ca003 Carls mx [t

Android导入依赖appcompat-v7报错   导入appcompat-v7时报错了 导入的是implementation 'com.android.support:appcompat-v7:28.0.0-alpha1' 然后爆红,提示版本不对 提示我应该导入26 直接把28改成26,不对,提示是26.1.0 改好即可implementation 'com.android.support:appcompat-v7:26.1.0' 之前导入一直不明白为啥错,记录下来 同理如果以后出现类似的

动态分区数太大的问题:[Fatal Error] Operator FS_2 (id=2): Number of dynamic partitions exceeded hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode. hive> insert into table sogouq_test partition(query_time) select user_id,query_word,query_order,click_order,url,query_time

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变

先使用Tos建立模型,将Oracle中的数据导入到本地: build job后,形成独立可以运行的程序: 将生成的zip文件,上传到hadoop集群上,有hive环境的机器上: [hive@h1 work]$ ls file.zip jobInfo.properties join lib [hive@h1 work]$ cd join/ [hive@h1 join]$ ls bigdatademo items join_0_1.jar join_run.bat join_run.sh src u

1. 首先下载测试数据,数据也可以创建 http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip 2. 数据类型与字段名称 movies.csv(电影元数据) movieId,title,genres ratings.csv(用户打分数据) userId,movieId,rating,timestamp 3. 先把数据存放到HDFS上 hdfs dfs -mkdir /hive_operate hdfs dfs -mkdi

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

对于简单的场景来讲,在MEF中导入依赖模块非常简单,只要用ImportAttribute标记依赖的成员,MEF模块会自动找到并创建该模块.但有的时候我们依赖的模块是上下文相关的,此时MEF框架的自动组装满足不了我们的需求了,这里以我之前的文章的一个Log插件为例: class HostModule    {        [Import]        ILogger logger = null; public string Name { get; private set; } public H

hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认为false.下面是对于该参数的测试过程: 测试sql:select r1.a    from (select t.a from sunwg_10 t join sunwg_10000000 s on t.a=s.b) r1 join (select s.b from sunwg_100000 t join sunwg_10 s on t.a=s.b) r2 on (r1.a=r2.b); Set h

Sqoop将mysql数据导入到hive表中 先在mysql创建表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` varchar() DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 fz dx test test_add test_add- test_add_2 在hive中创建表,表结构和mysql中一样 hive> c

sqoop将mysql数据表导入到hive报错 [root@ip---- lib]# sqoop import --connect jdbc:mysql://54.223.175.12:3308/gxt3 --username guesttest --password guesttest --table ecomaccessv3 -m 1 --hive-import Warning: /opt/cloudera/parcels/CDH--.cdh5./bin/../lib/sqoop/../ac

java使用poi读取doc和docx文件(maven自动导入依赖包) 于是在网上搜寻了一阵之后才发现原来doc文档和excel一样不能用普通的io流的方法来读取,而是也需要用poi,于是进行了一番尝试后,终于以正确的编码格式读取了这个doc文件. 在网上搜索的过程中发现doc和docx的读取方法是不一样的,于是顺带也学了一下docx文件的简单读取. 一.导包: doc文件的读取,需要导入poi-scratchpad的jar包和相关依赖包:  docx文件读取,需要导入poi-ooxml的jar

Resource注解无法导入依赖使用javax.annotation的注解类 使用javax.annotation的注解类 javax.annotation.Resource 注解在eclipse中无法通过 ctrl + shift + O导入该注解类,是因为javax是属于扩展库中,需要手动下载,或者使用maven依赖如下: <dependency> <groupId>javax.annotation</groupId> <artifactId>jsr25

spark 2.4 spark sql中执行 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; 后再执行sql依然会报错: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Number of dynamic partitions created is 1001, which is more than 1000. To solve this try to set hive.exec.max.dynamic.p

先在hive里面创建一个表 create table mydb2.t3(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; 接下来创建数据文件 把本地的数据文件导入到hive表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE t3;  接下来把hdfs上的文件导入到hive表中 现在在

报错详情 今天使用springcloud中的hystrix做服务降级的时候,导入下面的依赖,出现红色波浪线的报错信息 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> </dependency> 多次刷新maven无果,直接说最终的解决办法 解决办