alter table 表 drop partition(分区); 例: 表是:  user_all_info 分区是 day_id,month_id 我要删除10月10号的数据 那么: alter table user_all_info drop partition(month_id='201610',day_id='20161010');

Hive删除分区语句: alter table table_name drop if exists partition(dt=30301111)

先说方案:通过show partitions和hdfs url看到的都不是真正的分区名称,都是经过URI重新编码的,访问这些分区应该使用分区名称的原始字符串. 场景描述 当我们在SQL语句中使用变量时,很可能因为操作不当,导致变量并没有被替换掉,而是被直接当作分区名称. 查看分区信息 show partitions tableA; ymd=$%25257Benv%25253ADATE_BEFORE_1DAY} ymd=$%257Benv%253ADATE_BEFORE_1DAY} ymd=$%7

--全删除 ALTER TABLE tableName DROP PARTITION partionName UPDATE GLOBAL INDEXES; --清数据 ALTER TABLE tableName TRUNCATE PARTITION partionName UPDATE GLOBAL INDEXES;

HIVE只有INSERT,没有UPDATE跟DELETE,所以通过其他的语句产生DETELE效果. 在HDFS上或者本地服务器上新建空的文件XXXXX, 然后执行: LOAD DATA LOCAL INPATH '</path>/XXXXX' OVERWRITE INTO TABLE <table_name>; ---本地服务器空文件 LOAD DATA INPATH '</path>/XXXXX' OVERWRITE INTO TABLE <table_name

https://blog.csdn.net/e_wsq/article/details/80896258

hive的分区概念,相信大家都非常了解了.通过将数据放在hdfs不同的文件目录下,查表时,只扫描对应分区下的数据,避免了全表扫描. 提升了查询效率. 关于hive分区,我们还会用到多级分区.动态分区.混合分区,这些概念是什么含义,又该在何时使用呢? 静态分区 先说下静态分区.静态分区就是人为指定分区名.向分区插入数据的时候也要写明写入哪个分区. 我们给出建表,和插入数据的示例代码: 建表语句: DROP TABLE IF EXISTS ods.employee; CREATE TABLE IF

1 创建表 hive命令行操作 CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp( name STRING, salary FLOAT, subordinates ARRAY<STRING>, deductions MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:STRING,city:STRING,province:STRING,zip:INT> ) PARTITIONED BY (province STRING,city

hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.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.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat

当hive中分区字段有NULL值时,hive会使用dynamic partition,数据会放到一个特殊的分区,这个分区由参数“hive.exec.default.partition.name”控制,默认为“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”,即上面这种情况. 如果不想保留,则使用下面命令删除该分区,同时手工删除hdfs上该分区文件. 下面用于删除null分区. ALTER TABLE table DROP IF EXISTS PARTITION (pk_year='__HI

假设test用户下创建的t_jingyu表 vsql -Utest -wtestpwd create table t_jingyu( col1 int, col2 varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3));   需求:删除doy分区表t_jingyu的历史分区数据(8月份) $.sql \timing SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu',

删除mysql数据库中表分区数据 zabbix 几个大表创建了分区,由于磁盘空间告警,特将3月前的分区给予删除. 1.查看表的数据占用磁盘空间情况 2.登录mysql中,查看表的分区情况. 3.删除表中的分区 将history_uint 表中 p201812050000分区给予删除. alter table history_uint drop partition p201812050000;

我们去年就开始把zabbix数据库改成用TokuDB来支撑,并且启用了表分区(详情见:迁移Zabbix数据库到TokuDB).这样做的好处很明显,较早的历史数据可以通过删除分区快速废弃掉.要知道,zabbix数据表默认是没有针对时间字段创建索引的,因此如果执行删除的SQL命令,其效率会很差,而直接删除分区就快多了. 先看history表的分区规则: CREATE TABLE history ( itemid bigint(20) unsigned NOT NULL, clock int(11)

接上一篇"Oracle 10g RAC全库flashback " http://www.cnblogs.com/cqubityj/p/3265552.html 在打开数据库之前把2013-05-17号的数据文件offline了,这个表空间存储的是2013-05-17号的分区数据.这造成对某些分区表的全表查询出错 (类似select  * from <partitioned_table_name>这样的语句) ,即使这个表是空的也会出错.因为Oracle不去扫描表是不可能知道

一.批量添加分区:   use bigdata; alter table siebel_member add if not exists partition(dt='20180401') location '20180401' partition(dt='20180402') location '20180402' partition(dt='20180403') location '20180403' partition(dt='20180404') location '20180404';

关于Hive创建分区目录且能查到数据的三种方法 1. 使用dfs -mkdir 和 dfs -put 分别创建分区目录和上传数据,此时执行msck repair table 表名 命令就能查询到数据 1. 使用dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse-master/pv_log/day=20191115;创建分区目录 2. 使用dfs -put /opt/module/hiveTest/pv_15.log /user/hive/warehouse-master/pv_

添加分区: ', p_loctype='MHA'); 已经创建好的分区表: INFO : Loading partition {p_hour, p_city, p_loctype=MHA} INFO : Loading partition {p_hour, p_city, p_loctype=MHA} INFO : Loading partition {p_hour, p_city, p_loctype=MHA} INFO : Loading partition {p_hour, p_city,

命令如下: 增加分区 ', p_loctype='MHA'); 删除分区 ALTER TABLE my_partition_test_table DROP IF EXISTS PARTITION (p_loctype='MHA');

必须在表定义时创建partition a.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 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string