一,外部表介绍 Greenplum 在数据加载上有一个明显的优势,就是支持数据的并发加载,gpfdisk是并发加载的工具,数据库中对应的就是外部表 所谓外部表,就是在数据库中只有表定义.没有数据,数据都存放在数据库之外的数据文件.greenplum可以对一个外部表执行正常的DML操作,当读取数据的时候,数据库从数据文件中加载数据.外部表支持在segment上并发地告诉从gpfdist导入数据,由于是从segment上导入数据,所以效率很高. 结构图: 外部表需要指定gpfdist的IP和端口,还

2014-08-25 Created By BaoXinjian

转载自: https://www.cnblogs.com/kingle-study/p/10552097.html 一.外部表介绍 Greenplum 在数据加载上有一个明显的优势,就是支持数据的并发加载,gpfdisk是并发加载的工具,数据库中对应的就是外部表 所谓外部表,就是在数据库中只有表定义.没有数据,数据都存放在数据库之外的数据文件.greenplum可以对一个外部表执行正常的DML操作,当读取数据的时候,数据库从数据文件中加载数据.外部表支持在segment上并发地告诉从gpfdis

环境: 服务端:RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4 目录: 一. 创建外部表 1.1 创建外部表需要的目录 1.2 创建外部表 1.3 创建外部表源文件 1.4 查询外部表 二. 加载外部表数据到普通表 2.1 创建普通表 2.2 直接插入 2.3 直接路径插入 三.References 一. 创建外部表 1.1 创建外部表需要的目录 create or replace directory admin as '/u01/jingyu'; 1.2 创建外部表 drop table

一.外部表特性 数据文件位于操作系统之外,并且具有一定的格式分割的文本文件或其他类型文件.ORACLE的外部表通过SQL的形式访问数据文件中的数据,数据并不需要加载到数据库中且数据是可读的,所以不用DML操作,创建索引 二.创建外部表的步骤 A.创建目录对象,这一点限制数据必须的SERVER端  B.数据文件的准备,数据文件要求为操作系统之外且固定格式,不能有标题  C.创建外部表的字段如有特殊字段需用双引号 ”SYS_ID#”  D.删除外部表及目录,应先删除表后再删除目录 三.创建外部表实列

同事最近在忙数据一致性比对工作,需要对不同文本文件中的数据进行比对,有的文件较大,记录较多,如果用普通的文本编辑器打开的话,很显然,会很卡,甚至打不开. 基于此,可将该文本文件的数据导入到数据库中,在集合的层面进行比对. 那么如何将文本文件的数据导入到数据库中呢?在这里,主要利用了Oracle的外部表特性. Oracle外部表支持两种类型的驱动:一种是ORACLE_LOADER,外部表的数据必须来源于文件文件,另一种则是ORACLE_DATAPUMP,外部表的数据必须是二进制dump文件,该du

外部表介绍 ORACLE外部表用来存取数据库以外的文本文件(Text File)或ORACLE专属格式文件.因此,建立外部表时不会产生段.区.数据块等存储结构,只有与表相关的定义放在数据字典中.外部表,顾名思义,存储在数据库外面的表.当存取时才能从ORACLE专属格式文件中取得数据,外部表仅供查询,不能对外部表的内容进行修改(INSERT.UPDATE.DELETE操作).不能对外部表建立索引.因为创建索引就意味着要存在对应的索引记录.而外部表其实在没有存储在数据库中.故在外部是无法建立索引的.

1. 内部表 create table test (name string , age string) location '/input/table_data'; 注:hive默认创建的是内部表 此时,会在hdfs上新建一个test表的数据存放地 load data inpath '/input/data' into table test ; 会将hdfs上的/input/data目录下的数据转移到/input/table_data目录下.删除test表后,会将test表的数据和元数据信息全部删

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. 1. 内部表: create table tt (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时,会在hdfs上新建一个tt表的数据存放地,例如,笔者是在 hdfs://master/input/table_data 上传hdfs数据到表中: load data inpath '/input/data' into table tt; 此时会将hdfs上的/inpu

1.建立hive的外部表匹配hdfs上的数据 出现如下报错: hive (solar)> ; OK Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Not a file: hdfs://f04/sqoop/open/third_party_user/dt=2016-12-12 Time taken: 0.043 seconds 再来看一下这个表的结构: hive (solar)> show create table

1.Table 内部表 1).与数据库中的Table在概念上是类似的 2).每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据 3).所有的Table数据(不包括 External Table) 都保存在这个目录中 4).删除表时,元数据与数据都会被删除 5).建表: 2.Partition 分区表 1).Partition 对应于数据库的Partition列的密集索引 2).在Hive中,表中的一个Partition对应于表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中.

错误经过:在读取Excel时,出现外部表不是预期的格式 错误原因1: 由于Excel 97-2003的连接格式与Excel 2010 的 不同造成. 以下是从网上摘抄原文 Excel “External table is not in the expected format.” . Question: I'm trying to read an Excel (xlsx) file using the code shown below. I get an "External table is no

环境:win7+iis7+Office2007 在asp.net网站中导出Excel文件后,再把文件导入到数据库中. 读取Excel文件时,打开连接出错. 错误为:外部表不是预期的格式 解决:检查了一下,导出的Excel是标准文件不是html,没错,Excel文件正常. 调试代码,创建连接对象oleDbConnection也正常,但在conn.Open()打开链接时出错. 仔细看了下链接字符串,检查出了错误,Excel版本问题,Exce连接字符串版本是office2003的 ,更改为Excel2

link:http://anyoneking.com/archives/127hive表分为内部表和外部表.外部表在删除的时候并不会删除到hdfs中的文件,比较安全,所以对于重要的需要进行分析的日志建议使用外部表进行操作,这样不会出现误操作影响到日志的存储.内部表在阐述的时候会删除掉hdfs中的文件,所以一般用于创建临时表,这样临时表在删除后,也会删除掉hdfs中的数据 ALTER TABLE test SET TBLPROPERTIES ('EXTERNAL'='TRUE');

环境:win7+iis7+Office2007 在asp.net网站中导出Excel文件后,再把文件导入到数据库中. 读取Excel文件时,打开连接出错. 错误为:外部表不是预期的格式 解决:检查了一下,导出的Excel是标准文件不是html,没错,Excel文件正常. 调试代码,创建连接对象oleDbConnection也正常,但在conn.Open()打开链接时出错. 仔细看了下链接字符串,检查出了错误,Excel版本问题,Exce连接字符串版本是office2003的 ,更改为Excel2

数据泵卸载Oracle9i引入了外部表,作为向数据库中读取数据的一种方法.Oracle 10g则从另一个方向引入了这个特性,可以使用CREATE TABLE语句创建外部数据,从而由数据库卸载数据.从Oracle 10g起,这个数据从一种专用二进制格式抽取,这种格式称为数据 泵格式(Data Pump format),Oracle提供的EXPDP和IMPDP工具将数据从一个数据库移动另一个数据库所用的就是这种格式. 使用外部表卸载确实相当容易,就像使用CREATE TABLE AS SELECT语

1. 安装file_fdw 需要先安装file_fdw,一般是进到PostgreSQL的源码包中的contrib/file_fdw目录下,执行: make make install 然后进入数据库中,执行以下SQL把file_fdw安装上: CREATE EXTENSION file_fdw; CREATE SERVER file_fdw_server FOREIGN DATA WRAPPER file_fdw; 2. 建立外部表   就以常见emp表为例:   create foreign t

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

在建立普通表的时候,如果数据是有分区的,在ADD DATA的时候需要指明分区,比方下面的例子: user表,包含 id bigint,name string,然后按照时间(date)来进行分区,路径存储在/user/*/test/下面,partition文件分别在/user/*/test/dt=201405131^Amicheal2^Abeckham3^Adavid 和/user/*/test/dt=201305144^Ahello5^Aworld 这个时候建表语句是这样:DROP TABLE

hive中的表与hdfs中的文件通过metastore关联起来的.Hive的数据模型:内部表,分区表,外部表,桶表受控表(managed table):包括内部表,分区表,桶表 内部表: 我们删除表的时候在hdfs上对应的目录及数据文件一同被删除了. 分区表: 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中. 分区字段就是一个文件夹的标示.和内部表的区别在于分区