一.Hive分区(一).分区概念:为什么要创建分区:单个表数据量越来越大的时候,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.(1).Hive的分区和mysql的分区差异:mysql分区是将表中的字段拿来直接作为分区字段,而hive的分区则是分区字段不在表中.(2).怎么分区:根据业务分区,(完全看业务场景)选取id.年.月.日.男女性别.年龄段或者是能平均将数据分到不同文件中最好,

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

默认情况下,oracle的分区表对于分区字段是不允许进行update操作的,如果有对分区字段行进update,就会报错——ORA-14402: 更新分区关键字列将导致分区的更改.但是可以通过打开表的row movement属性来允许对分区字段的update操作. 例:创建分区表test_part进行实验 create table TEST_PART(  A1 NUMBERnot null,  A2 DATE      not null,  A3 VARCHAR2(6) not null,  A4

解决方案: 1.删除分区后重新跑数据 alter table drop partition(分区字段=“”): 2.新增字段运行程序后其实数据已经有了,只是查询hive的时候无法显示出来, 这个时候只要刷新一下表结构就出来了 ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...]):

hive中新加字段需要注意如下 1)如果表中有分区字段,必须先删除分区才能插入数据否则为null; 2)insert override TABLE table1 select counm1,counm2 from table2; counm1,counm2的顺序必须与table1中字段的顺序一致否则为插入的值不对;

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

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础

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

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 -- 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

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

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

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官方并不支持json格式的数据加载,默认支持csv格式文件加载,如何在不依赖外部jar包的情况下实现json数据格式解析,本编博客着重介绍此问题解决方案 首先创建元数据表: create EXTERNAL table access_log (content string) row format delimited fields terminated by '\t' STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInpu

1.jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false 2.desc (formatted) 表名: 可以查看表的描述 3.文件以逗号分隔,重命名csv结尾,可以用Excel打开 4.Linux下有一个wc -l 文件名,看文件内容数量 5.外部表,出现空值,同样内容放到外部表,出现空值,而放在分区表,却全部显示 6.一个是外部表删除了之后,集

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 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诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

目录 一. 基本查询 1.1 算数运算符 1.2 常用聚合函数 1.3 limit 1.4 where 1.5 比较运算符(between|in|is null) 1.6 LIKE和RLIKE 1.7 and|or|not 1.8 group by|having by 二. Join语句 2.1 内连接 2.2 外连接(左|右) 2.3 满连接 2.4 多表连接 三. 排序 3.1 order by 别名.多个列全排序 3.2 sort by 和 distribute by sort by di

目录 一.DDL数据定义 1.库的DDL 1.1创建数据库 1.2查询数据库 1.3查看数据库详情 1.4切换数据库 1.5修改数据库 1.6删除数据库 2.表的DDL 2.1创建表 2.2管理表(内部表)和外部表 2.3创建表的三种方式 2.4创建管理表.外部表 2.5外部表和内部表转换 2.6查看表结构 2.7修改表 重命名表 更新列 增加列 替换列 2.8删除表 2.9清空表数据(Truncate) 一.DDL数据定义 1.库的DDL 1.1创建数据库 CREATE DATABASE [I

​ 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

公司线上在用partition,有一个表的分区字段错了,需要重建,结果发现没有办法像修改主键字段或者修改索引字段那样直接一条sql搞定.而是需要建临时表,有down time,所以去仔细看了文档,研究下partition的细节问题. 自己公司线上采取的时候,凌晨1点业务低峰期,执行: 建立临时表 CREATE TABLE tbname_TMP (     SHARD_ID INT NOT NULL,     ... xxx_DATE DATETIME NOT NULL,     PRIMARY