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';

一.Hive分区表新增字段 参考博客:https://blog.csdn.net/yeweiouyang/article/details/44851459 二.Hive修改表名,列名,列注释,表注释,增加列,调整列顺序,属性名等操作 参考博客:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80749094 三.Hive分区表动态添加字段 参考博客:https://www.cnblogs.com/congzhong/p/8494991.htm

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处 虽然之前已经用过很多次hive的分区表,但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解. 举个栗子,基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open,而且还在不断随着时间增长,那么我需要给它进行分区,为什么要分区?因为我想缩小查询范围,提高速度和性能. 分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作,0.7之后的版本都会自动

假定场景:批量导入用户信息 一般批量新增使用 SELECT … INSERT INTO 和 INSERT INTO … SELECT 我们这次使用第二种 一.先建一张用户信息表模拟批量导入用户信息 create table u_info{ id NUMBER not null, info_no ) not null, name ) not null, birthday DATE, age NUMBER, create_date DATE not null } -- 自动按天数分区 -- tabl

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 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,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 案例分析(Case) 方案一(Solution One) 方案二(Solution Two) 方案三(Solution Three) 实现代码(SQL Codes) 主分区完整.差异还原(Primary Backup And Restore) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在我的数据库实例中,有很多类似下图所示的数据库,这些数据库的名称是有规律的,每个数据库

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 案例分析(Case) 实现代码(SQL Codes) 主分区完整.差异还原(Primary Backup And Restore) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在我的数据库实例中,有很多下图所示的数据库,这些数据库的名称是有规律的,每个数据库包含的表都是相同的,其中2个表是类似流水记录的表,表的数据量会比较大,占用的空间有几十G到上百G不等,这2个表相对于

转载自:http://blog.csdn.net/sanyuesan0000/article/details/19998727 最近需要用到Mybatis批量新增oracle数据库,刚开始在网上找到的方法是都是更新mySQL的,试了一下发现不适合Oracle,后来发现正确的oracle批量新增的sql是: <insert id="insertAttractionsBatch" parameterType="java.util.List"> insert

1. 在实现类 增加 EntityManager 注入 private EntityManager em; @PersistenceContext(name = "EntityManagerFactory") public void SetEntityManager(EntityManager em) { this.em = em; } 2.添加批量新增方法实现 (记得添加 接口方法) @Transactional public void saveBatch(List<UserD

1.业务是从前台传入List<T> ,在controller层接受参数,并进行批量新增操作. 2.需要处理的细节 a) mybatis可以支持批量新增,注意数据表需要将主键设置成自增列. b) 由于spring mvc 无法将参数[{id:0,text:'a'},{id:1,text:'b'}] json字符串转换为对应的List<T>,因此需要自己手动封装一个方法用于将传入的字符串转换为泛型集合 3.具体实现步骤 a) js提交 需要注意的是必须在参数名上加引号 var dept

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

之前有开发任务一个接口里面有大量的数据新增和更新操作,导致十分缓慢.使用了批量操作之后速度有明显提升,几乎百倍千倍的速度提升. 博主之前统计过,通过普通接口一次数据库插入大概需要200ms,对于大量新增或更新操作的情况,数据库批量操作是十分有必要的.废话不多说,直接上代码. 博主的resultMap如下: <resultMap id="BaseResultMap" type="com.luo.domain.Words" > <id column=&

1. 批量更新: @Update({"<script>" + "<foreach collection=\"smsConfigTemplateList\" item=\"item\" separator=\";\">" + " UPDATE" + " mt_message_template" + " SET pushapp_type

原文:https://blog.csdn.net/xu1916659422/article/details/77971867 接下来两节要探讨的是批量插入和批量更新,因为这两种操作在企业中也经常用到. mysql新增语句 insert into 表名(字段,字段...) values ( 值,值 ...):此种适合单条插入. 批量插入, 一种可以在代码中循环着执行上面的语句,但是这种效率太差,下面会有对比,看看它有多差. 另一种,可以用mysql支持的批量插入语句, insert into 表名

MyBatis基础入门<十三>批量新增数据 批量新增数据方式1:(数据小于一万) xml文件 接口: 测试方法: 测试结果: =================================================================================================================================== 批量新增:方式2(数据大于1万) xml文件.接口 没有变化 . MybatisUtil工具类 测试类: 如

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

这个困扰我一整天东西,终于解决了. 首先是mybatis中的批量新增sql语句. 注意:这里我给的是我需要新增的字段,你们改成你们需要的字段. <insert id="insertBatch" > insert into hm_authorization (ID,ROLE_CODE,RES_TYPE_CODE,RES_CODE) values <foreach collection="list" item="item" inde

关系型数据库(如Oracle)中,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive的动态分区,需要进行相应的配置. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14 

使用EF来批量新增数据,发现效率非常的差,几千条数据时甚至需要几分钟来执行,迫于无奈使用sql来执行了. 今天偶然看到一篇关于EF的文章,才发觉原来是自己对EF不够了解的原因. 一般新增时我们是将所有的记录都添加到了同一个上下文中了,EF会对我们新增的这些记录进行追踪,随着我们增加的记录越来越多,EF追踪的对象图自然就越来越大了,然后对我们来说效率就会飞速下降. 解决办法 1是可以关闭自动调用context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled=false