类似订单数据之类的表,因为有状态要更新,比如订单状态,物流状态之类的, 这样就需要同步很久之前的数据,目前我的订单表是更新前面100天的数据. hive中操作是先删除前面100个分区的数据,然后重新动态分区100天的数据. 1.alter table 表名 drop partition(日期字段>='2017-01-01') 2. INSERT OVERWRITE TABLE  表名 partition(日期)  查询的最后一个字段作为动态分区字段 动态分区记得设置 SET hive.exec.

静态分区: 在hive中创建表可以使用hql脚本: test.hql USE TEST; CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING) STORED

Hive动态分区 1.首先创建一个分区表create table t10(name string) partitioned by(dt string,value string)row format delimited fields terminatedby '\t' lines terminated by '\n'stored as textfile;2.然后对hive进行设置,使之支持动态分区,set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;如果限

在创建好一个分区表后,执行动态分区插入数据,抛出了错误: Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveFatalException: [Error 20004]: Fatal error occurred when node tried to create too many dynamic partitions. The maximum number of dynamic partitions is controlled by hive.e

http://hugh-wangp.iteye.com/blog/1612268 http://blog.csdn.net/opensure/article/details/46537969 使用静态分区,创建分区表p_test: 在创建分区表之前需要去人参数是否如下: : jdbc:hive2:/> set hive.exec.dynamic.partition.mode; +------------------------------------------+--+ | set | +---

在使用Hive的过程中,导入数据是必不可少的步骤,不同的数据导入方式效率也不一样,本文总结Hive四种不同的数据导入方式: 从本地文件系统导入数据 从HDFS中导入数据 从其他的Hive表中导入数据 创建表的同时导入数据 使用导入数据时,会使用到into和overwrite into两个关键字,into是在当前表追加数据,而overwrite into是删除当前表的数据然后在导入数据. 从本地系统导入数据 在Hive中创建load_data_local表,该表中有两个字段,一个是name一个是a

好久没写Hive的那些事了,今天开始写点吧.今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表

需求:有一张表9亿多条数据,数据加索引总数据量61GB.考虑到这张表的大部分数据都不会再被使用并且大数据量可能影响整库的性能,所以决定将表里某一个时刻之前的数据备份到一张新表中,待备份完成后将旧表中已经备份的数据删除.由于数据量太大,不适合让DBA直接做备份. 方案1 main线程分页读取旧表数据,每页200条.每读取一页数据就新建一个线程,将200条数据交给新建的线程去完成insert到新表的操作. 弊端:需要将数据读到内存,然后再写回数据库,涉及到大量的IO操作.所有的数据都需要走网络,对网

在百度上找到的,很实用这个容易操作,不就两张表,我的建议就是备份表带上日期,以便以后要恢复数据的时候,可以快速找到他,这样备份是表结构和数据一起处理.select * into share_20090605 from shareselect * into sharefen_20090605 from sharefen如果你想把表备份到其他服务器,你应该知道,用数据导入导出,对吧,

Mysql数据库备份和按条件导出表数据   一.备份数据库 # mysqldump -u root -p  dbcurr>/home/20090219.sql   mysqldum为备份命令,-u用户,-p密码,dbcurr数据库名,>备份符, /home/20090219.sql存储数据文件的路径.    www.2cto.com   注:如果备份远程数据库,只需在-u前加上-h参数加具体IP地址即可.   二.还原数据库 # mysql -u root -p dbcurr</home

原生类型 原生类型包含TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,BOOLEAN,FLOAT,DOUBLE,STRING,BINARY (Hive 0.8.0以上才可用),TIMESTAMP (Hive 0.8.0以上才可用),这些数据载入非常easy.仅仅要设置好列分隔符,依照列分隔符输出到文件就能够了. 如果有这么一张用户登陆表 CREATE TABLE login ( uid BIGINT, ip STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TER

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

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

0. 说明 数据倾斜及解决方法的介绍与代码实现 1. 介绍 [1.1 数据倾斜的含义] 大量数据发送到同一个节点进行处理,造成此节点繁忙甚至瘫痪,而其他节点资源空闲 [1.2 解决数据倾斜的方式] 重新设计 Key(配合二次 MR 使用) 随机分区 伪代码如下: RandomPartition extends Partitioner{ return r.nextInt() } 2. 重新设计 Key 代码编写 [2.1 WCMapper.java] package hadoop.mr.datas

批量删除历史分区和数据可以采用如下操作: -- 删除20180101之前的所有分区 alter table example_table_name drop if exists partition (dt <'20180101');

SQL Server: SELECT  *  INTO  table_bak   FROM   table Oracle.MySQL.SQLite: CREATE TABLE table_bak AS SELECT * FROM table 此SQL可把 table 表中的数据备份到  table_bak 表,数据库会自动创建 table_bak 表. 注意:此操作只会备份table表中的数据,不会备份索引.字段默认值等.

利用数据卷容器来备份.恢复.迁移数据卷 可以利用数据卷对其中的数据进行进行备份.恢复和迁移. 备份 首先使用 --volumes-from 标记来创建一个加载 dbdata 容器卷的容器,并从主机挂载当前目录到容器的 /backup 目录.命令如下: $ sudo docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata 容器启动后,使用了 tar 命令来将 dbdat

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

问 MSSql我在本机测试了下.为了延长备份时间,找个大的数据库.开始完整备份bak然后再此库新建表,并增添数据.备份结束.==================还原备份后,在还原的数据库内发现新增的表,和新增的数据.对此不解.难道备份文件的数据结束,不是开始备份时,而是结束备份时接受的最后一个数据变更?请教数据库专家. 答 回答1: 这是SQL Server的备份机制, 完整备份的数据版本是备份完成时间点的版本. 参考 BACKUP (Transact-SQL) 回答2: 如果备份能安全完成,意

一 诺顿ghost简介 ,可以克隆分区 也可以克隆磁盘 ,克隆成img或磁盘内容对刻 ,磁盘分区--img---磁盘分区 磁盘---磁盘 二 操作步骤 对刻好的系统 整体思路: ,A是模板机,A有C D两个分区 ,A关机后,给A挂上另一块硬盘 ,使用winpe的iso启动A ,进入pe后,格式化另一块硬盘 ,备份:启动诺顿ghost,先将C盘备份到D盘为img格式 ,恢复:将img[from image]恢复到另一块磁盘的主分区 ,写在A的新加的磁盘 ,将新磁盘挂到B机上启动 启动后正常运行: