Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据

2018-05-23 1.创建空间 以system的身份登陆orcl 打开SQL Window界面,输入以下命令create tablespace SGXC(表空间的名字)datafile 'D:/SGXCtablespace/db_bracelet.dbf' size 500M(自定义的路径,但不要在桌面,而且盘符和文件夹必须是存在的,不存在自己创建一个)autoextend on next 100M maxsize unlimited loggingextent management loc

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

学习内容:数据导入,要求将CSV格式或者EXCEL格式的文件导入到HIVE数据仓库中: ①hive建表:test1 create table test1 (InvoiceNo String, StockCode String, Description String, Quantity String, InvoiceDate String, UnitPrice String, CustomerID String, Country String) ROW format delimited field

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发

一.EXCEL文件导入:1.首先将EXCEL文件另存为CSV格式文件--->用UltraEdit工具打开时可看到字段之间以逗号分隔. ,EMPNO,ENAME,JOB,MGR,HIREDATE,SAL,COMM,DEPTNO ,,SMITH,CLERK,,,,, ,,ALLEN,SALESMAN,,,,, ,,WARD,SALESMAN,,,,, ,,JONES,MANAGER,,,,, ,,MARTIN,SALESMAN,,,,, ,,BLAKE,MANAGER,,,,, ,,CLARK,MA

今天测试导入csv格式文件,虽然简单但是如果不注意还是会出现错误,而且mysql在某些方面做的确实对新手不是很友好,记录一下:创建一个csv格式文件:[mysql@xxx1 ycrdb]$ more /tmp/loaddata.txt 1,abc,abc@qq.com1,abc,abc@qq.com1,abc,abc@qq.com1,abc,abc@qq.com1,abc,abc@qq.com1,abc,abc@qq.com1,abc,abc@qq.com1,abc,abc@qq.com创建一个

    [求解]Au cs6怎样才能导入和导出m4a或者就是aac格式的文件呢?   汉化版;解决发法----首选项------常规------媒体与暂存盘-----动态链接媒体下面的启动DLMS格式支持打钩----在媒体浏览器内启用DLMS预览打钩. 英文版edit-preference---------media&disk cache----------enable DLMS format support 最后就能导入Wav.Wma.Ogg.M4a.Ape.Flac.Mp3 等.   这个只

小程序导入,别人导出的数据库json文件,错误信息如下: 导入数据库失败, Error: Poll error, 导入数据任务(id:373985)异常,错误信息:解析导入文件错误,请检查导入文件内容,仅支持导入json格式数据及excel文件,错误详情如下: JSON decoder out of sync - data changing underfoot? 导入的标准json文件格式如下: [  {    "_id": "W-Fq-Ku9e31Z7K3i", 

MYSQL导入CSV格式文件数据执行提示错误(ERROR 1290): The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement. [1]分析原因 其实原因很简单,因为在安装MySQL的时候限制了导入与导出的目录权限.只允许在规定的目录下才能导入. 可以通过以下命令查看secure-file-priv当前的值是什么 SHOW VARIABLES LIKE "

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

转载自:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/108504014 在今天的文章中,我来用另外的一种方式来展示如何导入一个 JSON 格式的文件. 准备数据 我们还是以之前的那篇文章中的数据为例,我们使用如下的文件: sample.json {"user_name": "arthur", "id": 42, "verified": false, "event

[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/parquet [赋予权限]sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data [删除目录]hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/parquet [上传文件]hdfs dfs -put -f device /user/hdfs/sample_data/parqueth

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

导入CSV格式的数据 (参见http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/load-data.html) 1.数据库表(st_pptn_r) CREATE TABLE st_pptn_r ( STCD ) DEFAULT NULL, TM datetime DEFAULT NULL, DRP ,1) DEFAULT NULL, INTV ,2) DEFAULT NULL, PDR ,2) DEFAULT NULL, DYP ,1) DEFAULT NULL, WT

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

一:Navicat导入MySQL的.sql文件. 打开连接connection,选择你要导入的数据库,双击打开(或者新建一个),然后右键该数据库,选"运行批次任务文件(execute sql file)",然后选择文件. 或者新建一个查询,从那里选择导入,选择文件. 但是比较大的.sql文件,还是不要用,一天也不见得导完. 还是用命令行,导入比较快: 先:use database: 进入database后 执行:source d:/myprogram/database/yourdb.s

parquet是列式存储格式,官方文档 https://parquet.apache.org/documentation/latest/ 一个Parquet文件是由一个header以及一个或多个block块组成,以一个footer结尾.header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式.文件中所有的metadata都存在于footer中.footer中的metadata包含了格式的版本信息,schema信息.key-value paris以及所有block中的met

导入CSV.TXT文件 read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的,可以是相对路径或者绝对路径(注意:Windows下路径要用斜杠'/'或者双反斜杠'\\'). header参数:默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名. dat