标题比较笼统,实际情况是: 对于Hive 的分区外部表的已有分区,在对表新增或者修改字段后,相关分区不生效. 原因是:表元数据虽然修改成功,但是分区也会对应列的元数据,这个地方不会随表的元数据修改而修改. 处理办法: 有两种 第一种:修改表,然后对于需要生效的分区,先drop 再 add. (或者说:先drop 表在重新建表再添加分区) 第二种:修改表,对需要生效的分区也执行添加或者修改字段的操作,比如:alter table tablename partition(year='2017') a

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

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

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

Hive的基本数据类型 DDL DML: 基本数据类型 对于Hive而言String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数. 集合数据类型 数据类型 描述 语法示例 STRUCT 和c语言中的struct类似,都可以通过“点”符号访问元素内容.例如,如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用. struct()

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

在Linux 中如何查看分区的文件系统类型,下面总结几种查看分区文件系统类型的方法. 1: df -T 命令查看 这个是最简单的命令,文件系统类型在Type列输出.只可以查看已经挂载的分区和文件系统类型.如下所示: [root@mylnx008 ~]# df -T /dev/sdb Filesystem     Type 1K-blocks    Used Available Use% Mounted on /dev/sdb       xfs  315467264 4356404 311110

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

注意:必须在表定义时指定对应的partition字段. 一.指定分区 1.单分区 建表语句:create table day_table(id int, content string) partitioned by (dt string); 单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分. 2.双分区 建表语句:create table day_hour_table(id int,content string) partitioned by (dt str

由于现在pg的版本,修改int到bigint仍然需要rewrite表,会导致表阻塞,无法使用.但可以考虑其他方式来做.此问题是排查现网pg使用序列的情况时遇到的. 由于int的最大值只有21亿左右,而且自增列多为主键,当达到最大值时,数据就会无法插入.一般情况是修改类型为bigint,但直接做会锁表,影响现网使用. 这里分两块来看: 1.分区表(修改序列):对于分区表可以直接修改序列为循环形式,而且最大值设置为int的最大值,因为单个分区表很少会将int值用完. CYCLE; 注意这里适用于按日

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,

Hive中集合类型 创建表,集合是以 - 分割的 数据文件 加载数据 查询数据 查询数组中第一个字段 再建一个表,使用map 查看数据文件 加载数据 查询数据 查询键值 创建表,struct类型 查看准备的数据 加载数据 查询数据 查询struct属性

字段类型 数值类型 Name Storage Size Description Range smallint 2 bytes small-range integer -32768 to +32767 integer 4 bytes typical choice for integer -2147483648 to +2147483647 bigint 8 bytes large-range integer -9223372036854775808 to +9223372036854775807

​ 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

有一个表名为tb,字段段名为name,数据类型nchar(20). 1.假设字段数据为空,则不管改为什么字段类型,可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 2.假设字段有数据,则改为nvarchar2(20)可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 3.假设字段有数据,则改为varchar2(40)执行时会弹出:“ORA-01439:要更改数据类型,则要修改的列必须为空”,这时

下午在写代码时,突然发现一个列名为Enable的字段怎么也查询不出来,开始以为可能这个名称是关键字,所以给过滤掉了,所以就将名称修改为IsEnable,问题还是一样......将名称又改为IsEnables和IsPost结果还是查询不出来...... 所以开启了DeBug调试,逐步跟踪程序在SubSonic3.0插件中的执行情况,发现在一开始时,这个字段是读取出来了,但莫明其妙的不见了,反复跟踪了好几次后才发现,是因为这个字段类型为tinyint时,在C#中是转为byte类型的,而插件在添加查询

转载:<Django model字段类型清单> Django 通过 models 实现数据库的创建.修改.删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长.你通常不需要直接使用这个字段:如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model.(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox. CharField:字符串字段,单行输入,用于较短的字符串,

中文常用字段类型 1.   名称类    nvarchar(10) 2.   数量       int 3.   时间      date 4.   货币      money 5.   编号      nvarchar(10) 6.  小数        decimal 7.  是否      bit

数据库中的字段类型和对应的C#中的对应字段类型 数据库                 C#程序int int32text stringbigint int64binary System.Byte[]bit Booleanchar stringdatetime System.DateTimedecimal System.Decimalfloat System.Doubleimage System.Byte[]money   System.Decimalnchar Stringntext Stri

字段类型在org.apache.solr.schema包下 Class 描述 BCDIntField 二进制整形字段 BCDLongField 二进制长整形字段 BCDStrField 二进制字符型字段 BinaryField 二进制数据 BoolField 包含true或者false,值的第一个字符如果是1.t.T均表示true,其他为false ByteField 一个字节数据 DateField 一个精确到毫秒的时间值 DoubleField ExternalFileField 从硬盘读取