0. 说明 已经安装好Hadoop和hive环境,hive把元数据存储在mysql数据库.这里仅讨论外部表和HDFS的关联,并且删掉外部表之后,对HDFS上的文件没有影响. 1. 在HDFS创建分区,并存有文件 手工创建或者由程序在HDFS上生成了分区目录,每个分区目录下有相应的文件.本例中根据day分了两个分区,如下所示: /test/in/day=20/20.txt /test/in/day=21/21.txt 文件里面的内容格式如下: 2;Lily;1991;Shanghai 3;Jack

SQL语法精讲(包括建库.建表.建视图.查询.增加.删除.修改) SQL分类: DDL—数据定义语言(CREATE,ALTER,DROP,DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT,DELETE,UPDATE,INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT,REVOKE,COMMIT,ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句: 1.说明:创建数据库 CREATE DATABASE database-name; CREATE DATABASE xfstray DEFAULT CHAR

建表注意 .建议字段定义为NOT NULL 搜索引擎 MyISAM InnoDB 区别 InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,视具体应用而定.基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持.MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持以及外部键等高级数据库功能. sql优化 任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段

public DataTable GetNewTable() { DataTable dt2 = new DataTable("NewDataSet"); //创建一个新Table,必须设置表名 dt2.Columns.Add(new DataColumn("Result",typeof(System.String))); //添加字段,并设置类型 DataRow row = dt2.NewRow(); //创建一个新的行 row["Result"

/*问题:type in (N'U') 中的N和U是什么意思? 答案:N是指Unicode编码,防止乱码:U是指用户表*/IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[EVADELSECURITYPROJECT]') AND type in (N'U'))BEGINCREATE TABLE EVADELSECURITYPROJECT( OID nvarchar(40) PRIMARY K

一.数据库操作语言 数据库在操作时,需要使用专门的数据库操作规则和语法,这个语法就是 SQL(Structured Query Language) 结构化查询语言. SQL 的主要功能是和数据库建立连接,进行增删改查的操作.SQL是关系型数据库管理系统的标准语言. SQL 语言的作用: 1. 数据定义语言 DDL(Data Definition Language) .用于创建数据库,数据表. 2. 数据操作语言 DML(Data Manipulation Language) .用于从数据表中插入

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

原文链接: https://www.toutiao.com/i6766784274965201415 一.普通建表方式 create table stu_info( id int, name string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' 载入数据 load data local inpath '/data/hivetest/stu_info_local' into table stu_info; load data inpath '/

一.用户相关SQL语句 /*新建用户*/create user ; 说明:SA用户名,2013密码 /*授权connect,resource给用户sa*/grant connect,resource to sa; 说明:CONNECT角色: --是授予最终用户的典型权利,最基本的 . ESOURCE 角色: --是授予开发人员的 /*查询所有的用户*/select * from all_users; /*将表STU查询权限授予SA*/GRANT SELECT ON STU TO SA /*将表S

mysql建表以及列属性 简要: 一.建表原则 二.具体的列属性说明 一.建表原则 建表: 事实上就是声明列的过程,数据终于是以文件的形式放在硬盘(内存) 列: 不同的列类型占的空间不一样. 选列的原则: 够用,不浪费 二.列类型以及属性说明 列类型有: 整形.浮点型.字符型.日期/时间型 2.1.整形 tinyint/smallint/mediumint/int/bigint 2.1.1.具体解释tinyint 一个字节 [][][][][][][][]共8位 如果8为都为0 ==> 转化为十

Java项目专栏之数据库建表 数据库建表前期准备 1. 安装mysql:数据库语言,语法和sql server差不太多,如果习惯于sql server可以不用mysql. 2. 安装navicat:可视化数据库工具,简化你的建表操作. 正式建表 1. 数据库的配置我就不一一讲解了,直接开始建表吧,建表先建主外键约束少或者没有的表. 2. 创建数据库,命名为:shop_manage_system.这里要注意的是,在团队开发过程中,团队成员数据库的字符编码要一样,否则整合会出大问题. 3. 创建供应

分享人: 广州华软 无名 一. 前言 虽然SharePoint提供可视化界面建表,但是,不利于开发自动化部署.通常,如果通过手动建表,我们先在测试环境建表,然后存为模板,再上传到实际环境,最后根据模板来创建列表.况且,有些列表也就一次使用,也就没必要存为模板. 二. 目录 1.代码建表作用 2.如何使用代码建表 2.1前置条件 2.2关键代码 3总结 三. 代码建表作用 开发环境和实际使用环境是分离的,避免重复在各个环境手动建表: 代码和建表分离,如果增减字段,后期要维护多个地方的数据,通过代码

个人对于选择存储引擎,建表,建索引,sql优化的一些总结,给读者提供一些参考意见 推荐访问我的个人网站,排版更好看: https://chenmingyu.top/mysql-optimize/ 存储引擎 mysql中查看支持的引擎的sql: show engines; 日常工作中使用较多的存储引擎对比:InnoDB,MyISAM InnoDB MyISAM 存储限制 64T 256T 支持事务 yes no 支持索引 yes yes 支持全文索引 no yes 支持数据缓存 yes no 支持

1.新建一个查询语句,按执行按钮 2.结果页面会显示一条sql语句,复制该语句即可建表 3.建表测试

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

桶表抽样查询 查看hdfs上对应的文件内容 一个两个桶,第一个桶和第三个桶的数据 task = 4 4 / 2 = 2,一共是两个桶 第1个桶,第1+2个桶

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

目录 认识Hive 1. 解压 2. 配置mysql metastore(切换到root用户) 3. 配置hive 4. 安装hive和mysq完成后,将MySQL的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下 5. 建表 6. 创建分区表 认识Hive Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapRedu

1.建表 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, col_name, ...) [SORTED B

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;