将set hive.limit.optimize.enable=true 时,limit限制数据时就不会全盘扫,而是根据限制的数量进行抽样. 同时还有两个配置项需要注意: 1.hive.limit.row.max.size    我理解这个是控制最大的抽样数量 2. hive.limit.optimize.limit.file 我理解这个是抽样的最大文件数量

检索出的数据列表按字段匹配的优先顺序 一.举例 比如,发布一篇文章,文章包括基本的字段包括标题.发布时间.点击率.关键字.内容.当在页面中输入“教育”搜索关键词,会检索出指定字段包括“教育”的所有数据,举例: id title keyword content 纳税 继续教育,赡养父母,房屋贷款 教育,子女 上学 义务教育 好好学习天天向上 毕业 好好工作好好学习 结束教育教育 有以上三条数据,如果按照默认的ES检索机制,会按照最多匹配的优先级,比如,id为1的keyword和content字段都

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

Runner类 实现将 fruit 表中的一部分数据,通过 MR 迁入到 fruit_mr 表中. package com.yjsj.hbase_mr; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.clie

使用hive访问elasticsearch的数据 1.配置 将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib hive -hiveconf hive.aux.jars.path=/usr/local/hive-1.2.1/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar 或者配置: hive-site.xml <property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value&

查询出数据,并且要添加一列表中都不存在的数据,且这一列的值都是相等的 select app_id,app_secret from wx_ticket group by app_id; 查询出的数据是 app_id | expires_in --------------------+------------ wxeec89cdf2d435d10 | 7200 wxeec89cdf2d435d10 | 7200 wx9b7bfb5f59df5009 | 7200 wx9b7bfb5f59df5009

1.插入检索出的数据 select * from dbo.Customers_1

我们知道Hive0.14版本之前是不支持行级别的插入,更新,删除的,0.14版本之后可以通过修改相关配置得以支持,但是在不修改默认配置的情况下是不是完全没有办法呢?不是的,这里有个比较简单的方法,前提是表的存储格式为textfile~ 以下是例子: 当前表emp 存储格式为textfile 到hdfs中查看数据 将数据下载下来: $ hdfs dfs -get /user/hive/warehouse/test_db.db/emp/part-m-00000 vi查看数据 可以看到字段间的分隔符为

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

今天公司磁盘报警,查看磁盘发现挂载的/aa空间还很多,而/ee 空间不足,现将/aa上的lvm分出一部分空间.加到/ee上 注:首先要 df  -T  -h 开一下磁盘格式如果是xfs格式的lvm  那一定一定要注意,这种格式的lvs  只能增加,不能减少,以减少lvs 就损坏. LVM 管理命令: 收缩: 先减文件系统再减LV(注意顺序) umount /dev/vg1/lv1  先卸载 e2fsck -f /dev/vg1/lv1 resize2fs /dev/vg1/lv1 100M 减小

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

hive官方并不支持json格式的数据加载,默认支持csv格式文件加载,如何在不依赖外部jar包的情况下实现json数据格式解析,本编博客着重介绍此问题解决方案 首先创建元数据表: create EXTERNAL table access_log (content string) row format delimited fields terminated by '\t' STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInpu

[100分]紧急求助:LinQ下使用IQueryable<T>如何将返回类型<T>使用匿名类型 问题描述如下:我有一个方法如下:public IQueryable DissensionList(Guid guid)    {        var p = from d in db.T_民事调解 where (d.社区Guid == guid) select new {序号=d.ID,d.纠纷甲方,d.纠纷乙方,d.调解人,d.调解时间,d.纠纷类别 };        return

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

mysql找出重复数据的方法<pre>select openid,count(openid) from info group by openid,jichushezhi_id HAVING count(openid)>1</pre>

问题: 今天往Hive中导入Oracle数据的时候碰到了如下错误:Listener refused the connection with the following error: ORA-12505, TNS:listener does not currently know of SID given in connect descriptor 解决办法: 导入数据的语句如下: /usr/bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@20.20.20.

重点:HBase的基本数据模型.拓扑结构.部署配置方法,并介绍通过命令行和编程方式使用HBase的基本方法. HBase:一种列存储模式与键值对相结合的NoSQL软件,但更多的是使用列存储模式,底层的数据文件采用HDFS存储,其文件结构和元数据等由自身维护. HBase是Hadoop的重要成员,提供了分布式数据表和更高效的数据查询能力,弥补了HDFS只能进行文件管理以及MapReduce不适合完成实时任务的缺陷. HBase利用HDFS实现数据分布式存储,数据分块以及多副本等,HBase在此基础

Data Units In the order of granularity - Hive data is organized into: 数据库.表.分区.桶 Databases: Namespaces that separate tables and other data units from naming confliction. Tables: Homogeneous units of data which have the same schema. An example of a ta