版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/27874943 创建带分区的外部表 创建外部表的优点是数据能够随时从hdfs中挂载进表中 使用分区的优点是能够缩短查询范围 以下的样例展示了怎样创建外部表 CREATE EXTERNAL TABLE my_daily_report( last_update string, col_a string, col_b string, col_c s

Create EXTERNAL table obd_data_2( imei string, ts timestamp, fuel_instant float, gps_speed float, gps_status string, gps_longitude float, gps_latitude float, direct_angle float, mileage_after int, mileage_before int, obdspeed int, torque int, front_x

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 BY (col_name

外部分区表综合练习: 需求描述:现在有一个文件score.csv文件,存放在集群的这个目录下/export/servers/scoredatas/month=201806,这个文件每天都会生成,存放到对应的日期文件夹下面去,文件别人也需要公用,不能移动.需求,创建hive对应的表,并将数据加载到表中,进行数据统计分析,且删除表之后,数据不能删除 需求实现: 数据准备: hdfs dfs -mkdir -p /scoredatas/month=201806 hdfs dfs -put score.

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

Hive管理表,也叫内部表.Hive控制着管理表的整个生命周期,默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录:/user/hive/warehouse/下,并且当我们删除一张表时,这张表的数据也会相应的被删除掉,在文件层面上讲,就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉. 管理表能够有效的管理表的数据,但是不利于对数据的分享,同一份数据,我希望既能够指向表A,有能够分享给表B,但是相应的这些表不应该控制数据的生命周期,这种表在Hive里面成为外部表.在创建外部表的时

1.查看mysql中metastore数据存储结构 Metastore中只保存了表的描述信息(名字,列,类型,对应目录) 使用SQLYog连接itcast05 的mysql数据库  查看hive数据库的表结构:  2.建表(默认是内部表(先建表,后有数据)) (建表时必须指定列的分隔符) create table trade_detail( id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row fo

使用hive需要hive环境 启动Hive 进入HIVE_HOME/bin,启动hive ./hive 内部表 建表 hive> create table fz > (id int,name string,age int,tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE; 创建完成后使用 show tables; 查看是否创建成功. hive> show

在hive中创建外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_hbase_table(key string, name string,desc string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,columfamily:name,columnfamily:desc&qu

这里罗列常用操作,更多参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-Create%2FDrop%2FTruncateTable 简单的创建表 create table table_name ( id int, dtDontQuery string, name string ) 创建有分区的表 create table table_name ( id int, dtD

1.外部表和内部表区别 创建表时:创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径:若创建外部表,仅记录数据所在的路径, 不对数据的位置做任何改变. 删除表时:在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除, 而外部表只删除元数据,不删除数据.这样外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据. hive默认创建的是内部表 外部表比内部表更加安全 在删除内部表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的!

在 hive 中分区表是很常用的,分桶表可能没那么常用,本文主讲分区表. 概念 分区表 在 hive 中,表是可以分区的,hive 表的每个区其实是对应 hdfs 上的一个文件夹: 可以通过多层文件夹的方式创建多层分区: 通过文件夹把数据分开 分桶表 分桶表中的每个桶对应 hdfs 上的一个文件: 通过文件把数据分开 在查询时可以通过 where 指定分区(分桶),提高查询效率 分区表基本操作 1. 创建分区表 partitoned by 指定分区,后面加 分区字段 和 分区字段类型,可以加多个

目录 一.分区表 1.本质 2.创建分区表 3.加载数据到分区表 4.查看分区 5.增加分区 6.删除分区 7.二级分区 8.分区表和元数据对应得三种方式 9.动态分区 二.分桶表 1.创建分桶表 2.查看分桶表信息 3.开启分桶表 4.导入数据到分桶表 5.查询分桶表 分桶规则 一.分区表 1.本质 hive存在问题:hive里面没有索引机制,每次查询的时候,hive会暴力扫描整张表:而分区表的本质就是分目录,按照业务需求,把数据分成多个目录存储,然后查询的时候就可以通过where条件指定对应

在创建外部内容类型后创建外部列表是一项非常简单的任务,有如下4种方式进行: 可使用 Microsoft SharePoint Designer 2010 浏览器来完成 VS2010的列表实例 采用代码创建   1.可使用 Microsoft SharePoint Designer 2010 启动 Microsoft SharePoint Designer,然后打开包含外部内容类型的 SDK 示例 SharePoint 网站. 单击左导航栏上的"外部内容类型".这将显示在该网站的服务应用

hive创建带有中文注释的表报错: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataStoreException: Transaction failed to commit at org.datanucleus.api.jdo.NucleusJDOHelper.getJDOExceptionForNu

步骤: 1.如何:基于 SQL Server 表创建外部内容类型 How to: Create an External Content Type Based on a SQL Server Table 在 SharePoint Designer 中 创建外部内容类型,连接到指定的sqlserver服务器. 具体操作步骤: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ee557243(v=office.14).aspx 2.如何:在 SharePoint 中创建

使用SharePoint Designer创建外部列表(也可以在浏览器中创建列表) http://www.cnblogs.com/haogj/archive/2011/05/01/2033845.html 使用SharePoint Designer创建外部内容类型:解决bug:“NT AUTHORITY\ANONYMOUS LOGON”  "Acceed denied by Business Data Connectivity" http://www.codeproject.com/A

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by

hive通过外部表读写elasticsearch数据,和读写hbase数据差不多,差别是需要下载elasticsearch-hadoop-hive-6.6.2.jar,然后使用其中的EsStorageHandler: Connect the massive data storage and deep processing power of Hadoop with the real-time search and analytics of Elasticsearch. The Elasticsea

今天将临时表里面的数据按照天分区插入到线上的表中去,出现了Hive创建的文件数大于100000个的情况,我的SQL如下: hive> insert overwrite table test partition(dt) > select * from iteblog_tmp; iteblog_tmp表里面一共有570多G的数据,一共可以分成76个分区,SQL运行的时候创建了2163个Mapper,0个Reducers.程序运行到一般左右的时候出现了以下的异常: [Fatal Error] tot