在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

hive中的更新或者新建表impala 不能实时更新 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.最近在生产中,我发现在hive 中更改表结构,或者建表 在impala中查询新建的表报错,或者更改的字段不能实时更新. 问题原因 这是因为元数据信息没有及时刷新.在impala 1.2中 加入的进程catalogd,主要就是将hive的metastore所存储的元数据缓存到impala

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ImportExport 一.Export.Import Export 导出,将Hive表中的数据,导出到外部 Import 导入,将外部数据导入Hive表中 二.Export 1.语法 EXPORT TABLE tablename TO 'export_target_path'; 2.用法 #把emp表导出到hdfs上 hive (default)> EXPORT T

1.hive往外写数据 http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+Hive+to+Load+an+RDBMS 连接hive

一.内部表与外部表的比较 Hive表概念和关系型数据库表概念差不多.在Hive里表会和HDFS的一个目录相对应,这个目录会存放表的数据.目录默认是/usr/hive/warehouse/. 比如你在hadoop09数据库创建了emp表,那么HDFS中就会有/user/hive/warehouse/hadoop09.db/emp这个目录来存放表里的数据. 管理表:管理表又被称之为内部表,他只管理着数据生命周期,当我们删除这张表时,元数据和存储的业务数据都会被删除,也就是说HDFS所对应的表目录应该

一.外部表 1.hive中表的类型 管理表 托管表(外部表) #内部表 >内部表也称之为MANAGED_TABLE: >默认存储在/user/hive/warehouse下,也可以通过location指定: >删除表时,会删除表数据以及元数据: 外部表 >外部表称之为EXTERNAL_TABLE: >在创建表时可以自己指定目录位置(LOCATION): >删除表时,只会删除元数据不会删除表数据: Managed Table 这种表也被称作Internal Table.这

首先下载phpexcel 在引入类文件(在web中index.php入口文件或者控制器中引入) require_once dirname(dirname(__FILE__)).'/excel/PHPExcel.php'; require_once dirname(dirname(__FILE__)).'/excel/PHPExcel/IOFactory.php';require_once dirname(dirname(__FILE__)).'/excel/PHPExcel/Reader/Exc

使用create table命令创建表失败,如下错误信息: hive> create table test(id int,name string,age int,sex string); FAILED: Execution Error, return code from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Could not create "increment"/"table&quo

有时会有这样的需求:将MYSQL数据库中的某个表格导出,存为Excel文件.下面介绍步骤: 1.打开SQLyog,选中要导出的表 2.右键--备份/导出--导出表数据作为... 3.如图选择 Excel xml 格式,选择导出地址 4.将导出的文件拖入Excel中 5.在 Excel 中,选择"另存为...",将xml 文件转化为 xls 文件. 6.完成操作

1.动软代码生成器 效果图: 数据库设计说明书中的一项,刚好我负责写这个文档, 18张表,前两张表是自己画表格自己填充内容,写到第三张表的时候就已经崩溃了(我觉得我耐力还是够的,怎么说也画完了两张表呢)懒人开始找懒办法——动软代码生成器 下载好软件运行的界面如下: 第一步:新增数据库服务器——选择数据库类型——连接到你的数据库 第二步:连接成功后,选择要生成表的数据库——数据库文档生成器 第三步:选择好所需要的表 文档生成成功后,它会自动打开也就是文章开始的效果. 注意: 下面是我遇见的问题:

hive使用drop table 表名删除表时报错,return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException 刚开始使用mysql-connector-java-5.0.4-bin.jar报错,换成了mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar好了,应该是jar包版本问题

在前面的文章中,介绍了可以把Hive当成一个"数据库",它也具备传统数据库的数据单元,数据库(Database/Schema)和表(Table). 本文介绍一下Hive中的数据库(Database/Schema)和表(Table)的基础知识,由于篇幅原因,这里只是一些常用的.基础的. 二.Hive的数据库和表 先看一张草图: Hive结构 从图上可以看出,Hive作为一个"数据库",在结构上积极向传统数据库看齐,也分数据库(Schema),每个数据库下面有各自的表组

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

1.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 2.细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. show partitions stage_

一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以

1.如何通过元数据拿到数据库的信息? 2.如何用Java生成Excel表? 3.将数据库中的表导出生成Excel案例 如何通过元数据拿到数据库的信息 元数据:描述数据的数据 Java中使用元数据的两个方法 DatabaseMetaData 通过连接可以拿到的信息:数据库软件,所有数据库名,所有数据库里面的表名,描述数据库的元数据 ResultSetMetaData 拿到的表结构信息:获得表的列数目 类型和属性 ,描述数据库表的元数据 DatabaseMetaData 的使用学习 @Test//

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat

在使用命令导数据过程中,出现如下错误 sqoop import --hive-import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.29.16:1521/testdb --username NAME --passord PASS --verbose -m 1 --table T_USERINFO 错误1:File does not exist: hdfs://opt/sqoop-1.4.4/lib/commons-io-1.4.jar FileNotFoundEx

静态分区: 在hive中创建表可以使用hql脚本: test.hql USE TEST; CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING) STORED

背景:mysql编码是utf-8,mysql中建库建表中文显示都正常,但在hive窗口中建表时字段中文注释均乱码的问题. 问题:hive中建表后字段中文注释显示异常. 1. 定位 mysql 端问题 查看 mysql 字符集编码 mysql 中新建表中文注释显示正常 由此可以定位到并不是 mysql 服务端的编码问题. 2. 定位 hive 元数据问题 查看hive库表在mysql中的元数据信息,发现数据库的编码是utf8,而库中表的编码是latin1,所以才会导致hive中中文显示乱码. 至此