Hive本身是不支持动态分区的.. 但动态分区是真的方便啊..不然手动维护要累死..按日期甚至小时来分区时动辄就好几千上万的分区..手动到哪一年去..? 想要用动态分区要先做一些设置来修改默认的配置.. set hive.exec.dynamic.partition=true;(可通过这个语句查看:set hive.exec.dynamic.partition;) set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; ;(如果自动分区数大于这个参数,将会

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同. 传统数据库的分区方式:就oracle而言,分区独立存在于段里,里面存储真实的数据,在数据进行插入的时候自动分配分区. Hive的分区方式:由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应一个目录名,子分区名就是子目录名,并不是一个实际字段. 所以可以这样理解,当我们在插入数据的时候指定分区,其实就是新建一个目录或者子目录,或者在原有的目录上添加数据文件. Hive分区的创建 Hive分区是在创建表的时候用Partitioned b

​ 文末查看关键字,回复赠书 一.理论基础 1.Hive分区背景 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.Hive分区实质 因为Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应hdfs的一个目录名,并不是一个实际字段. 3.Hive分区的意义 辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行查询,更方便数据管理. 4.常见的分区技术

Shmget 参数 0600的解释 0660 百位6 -- 本用户有读写权. 十位6 -- 同组用户有读写权,个位0 -- 其它用户无读写执行权.与chmod 设法一样.

hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss man 20000.0 freed finance 15000.0 stacy saber 4000.0 建表+添加一个数据 create table if not exists employees( name string, money float) row format delimited f

图表辅助参数设置 辅助标注.注释.矢量箭头 参考官方文档:https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/annotations.html#color-bars 1. 辅助标注 - 线 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings

运放参数的详细解释和分析-part3,输入失调电压Vos及温漂 在运放的应用中,不可避免的会碰到运放的输入失调电压Vos问题,尤其对直流信号进行放大时,由于输入失调电压Vos的存在,放大电路的输出端总会叠加我们不期望的误差.举个简单,老套,而经典的例子,由于输入失调电压的存在,会让我们的电子秤在没经调校时,还没放东西,就会有重量显示.我们总不希望,买到的重量与实际重有差异吧,买苹果差点还没什么,要是买白金戒指时,差一克可是不少的money哦.下面介绍一下运放的失调电压,以及它的计算.最后再介绍一

HIVE小结 HIVE基本语法 HIVE和Mysql十分类似 建表规则 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name,

Spark提供的JdbcRDD很不好用,没法指定命名参数,而且必须要提供两个Long类型的参数表示分区的范围,如果数据表没有long类型的字段或者不需要条件,那就不能用JdbcRDD了.这里我简单重写了一个GenericJdbcRDD,支持命名参数和分区,仅仅作为参考哦. 项目结构如下: GenericJdbcRDD.scala package yay.jdbc.rdd import java.sql.{Connection, ResultSet} import org.apache.spark

网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,转载了: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

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

网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,所以转载了.原文https://blog.csdn.net/akon_vm/article/details/37832511 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part

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

SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想.在聊 SMB Join 之前,我们还是先复习下相关的基础概念. 1.Hive 分区表 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.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或

分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参考

先解释下,由于历史原因导致hive中的看到分区比hdfs中的文件夹不匹配,存在hive中分区数有,实际hdfs中无此文件夹. spark中通过sparkSQL读取hive中的该表时,将会出现异常. 解决方案: 1. 检查该表是否是外部表,如果不是,将属性修改为外部表属性. 这里修改为外部表,目的是在删除分区时,不会将已有的数据删除.必要时,先做好备份处理. alter table tablename set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE'); 2. 删除异常分区

写了一条hive sql ,其中条件中存在 dt>=20150101 and dt<=20150228 这样的条件,原来执行没问题,今天就抛出 FAILED: Hive Internal Error: java.lang.NullPointerException(null)java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer.pcr.PcrExprProcFactory.opAnd(PcrExprProcFa

canvas.drawText("www.jcodecraeer.com", x, y, paint);  x和y参数是指定字符串中心的坐标吗?还是左上角的坐标?这个问题的直观印象应该是左上角的坐标,但是安卓的处理有点另类,我都怀疑安卓的设计者是不是脑壳有问题了.x默认是‘www.jcodecraeer.com’这个字符串的左边在屏幕的位置,如果设置了paint.setTextAlign(Paint.Align.CENTER);那就是字符的中心,y是指定这个字符baseline在屏幕上

摘要 canvas.drawText(www.jcodecraeer.com, x, y, paint); x和y参数是指定字符串中心的坐标吗?还是左上角的坐标?这个问题的直观印象应该是左上角的坐标,但是安卓的处理有点另类,我都怀疑安卓的设计者是不是脑壳有问题了. x默认是‘www.jcodecraeer.com’这 canvas.drawText("www.jcodecraeer.com", x, y, paint);  x和y参数是指定字符串中心的坐标吗?还是左上角的坐标?这个问题