今天第一次接触hive这个东东,跟着教程走,当把本地文件的数据装载到新建的hive的表中时,得到的结果是NULL,如图: 也不知道为什么,初次接触,对它的这个构造还不是很熟悉,看一下建表语句: 解决:问题就出在分隔符上,我的建表语句分隔符是'\t','\t’代表的是tab符号,你键盘上的tab键,所以你文件的数据也需要使用tab分割开的.

在处理流水增量表的时候,出现了一个判定的失误. select a.a1,a.a2 from ( select a.a1 ,,) as diff ,a.a2 from a lefter join b on a.a1=b.b1 ) c ; 因为左外关联,可能会出现b表数据不存在 则b.b2 is null , if(a.a2<>b.b2,1,0) as diff,null值的判断只能使用is ,is not : jdbc:hive2: ,); +------+--+ | _c0 | +------

0. 说明 Hive 插入数据的方法 && Hive 插入数据的顺序 && 插入复杂数据的方法 && load 命令详解 1. Hive 插入数据的方法 Hive 插入数据不是使用 insert,而是 load 2. Hive 插入数据的顺序 2.1 先定义好表结构 create table employee(name string, work_place array<string>, sex_age struct<sex:string,

提示信息翻译:插入4913 使索引重复 分析:索引如果是primary unique这两两种,那么数据表的数据对应的这个字段就必须保证其每条记录的唯一性.否则就会产生这个错误. 一般发生在对数据库写操作的时候,例如Discuz!4.1论坛程序要求所有会员的用户名username必须唯一,即username 的索引是unique,这时如果强行往cdb_members表里插入一个已有的username的记录就会发上这个错误,或者将一条记录的username更新为已有的一个username. 改变表结

HIVE表中默认将NULL存为\N,可查看表的源文件(hadoop fs -cat或者hadoop fs -text),文件中存储大量\N, 这样造成浪费大量空间.而且用java.python直接进入路径操作源数据时,解析也要注意. 另外,hive表的源文件中,默认列分隔符为\001(SOH),行分隔符为\n(目前只支持\n,别的不能用,所以定义时不需要显示声明).元素间分隔符\002,map中key和value的分隔符为\003. 举例,如源文件中一条记录为: 10000042SOH77SOH

写入数据到hive的hdfs文件中即可,hive创建表的时候用小写做表名,不然查不到 相关操作如下: 查看目录与表 hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ 准备hive脚本文件与测试数据文件 [root@master hive]# cat /opt/flight.hive create table flight ( last_name string, first_name string, arrival_time string, meeting_location

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. 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,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

hive中空值判断基本分两种 (1)NULL 与 \N hive在底层数据中如何保存和标识NULL,是由 alter table name SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\N'); 参数控制的 比如: 1.设置 alter table name SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\N');  则:底层数据保存的是'\N',通过查询显示的是'NULL' 这时如

在hive中,我们经常会遇到对某列进行count.sum.avg等操作计算记录数.求和.求平均值等,但这列经常会出现有null值的情况,那这些操作会不会过滤掉null能呢? 下面我们简单测试下: with tmp as(select null as col1 union allselect 666 as col1 union allselect 999 as col1)select avg(col1) avg_numm, sum(col1) sum_num, count(1) cnt, coun

相信初学php的同学应该都会试一些小程序,比如从input文本框输入数据后点击提交,数据自动插入数据库保存. 但是如果是输入中文提交,不经过一定配置,在phpMyAdmin中就会显示乱码.什么%ez.[]@#$%#$%^都有... 今天经过查询解决了这个问题.网上说的很多都没有说全,这里我来总结一下: //(本人环境由wampserver64自动配置) 1.首先在phpMyAdmin中找到你创建的表,如table1(注意是表不是数据库),点击上方的“结构”,找到你想要保存中文的那一列的名字,如i

1. 在进行mysql数据插入的时候,由于mysql的版本为5.7.1,部分功能已经升级,导致在datetime数据类型的影响下出现错误:   数据插入: mysql>insert into jos_modules(title,ordering,position,published,module,showtitle) values('测试模块2',1,'left',1,'mod_lgc2',1); 错误信息: Incorrect datetime value: '0000-00-00 00:00

在做一个java web工程时,有时会碰到在向数据库添加数据库时,结果出现乱码”???“的问题.针对该问题的主要解决办法就是: 一.确保是否添加了字符集过滤器: 在java web工程中的web.xml里,添加以下代码解决乱码: <filter> <filter-name>SpringEncodingFilter</filter-name> <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncod

Hive中有种假NULL,它看起来和NULL一摸一样,但是实际却不是NULL. 例如如下这个查询: hive> desc ljn004; OK a       string Time taken: 0.237 seconds hive> select a from ljn004; OK NULL Time taken: 46.232 seconds 看上去好像ljn004的a字段保存了一个 NULL, 但是换一个查询会发现它和NULL并不一样: hive> select a from l

explicit_defaults_for_timestamp MySQL 5.6版本引入 explicit_defaults_for_timestamp 来控制对timestamp NULL值的处理 如果该参数不开启,则对timestamp NOT NULL插入NULL值,不报错,无warning,插入后的值为当前时间 如果在my.cnf中explicit_defaults_for_timestamp=1 那么插入该值的时候会报错提示该列can not be null 建议开启该值 mysql

我将mysql的数据表的某个字段设置了默认值为1,当向该表插入数据的时候该字段的值不是默认值,而是null. 我的错误原因: 对数据库的操作我使用了持久化工具mybatis,插入数据的时候插入的是整个实体,直接使用的是持久层的insert(实体对象)方法插入的数据 这样就会出现一个问题,当实体对象中某个属性值为空时,对应的数据库的字段就会插入null值,而默认值是插入时不指定该字段,该字段的值才会取默认值. 所以这里我是向设置了默认值的字段插入了null,才导致出现上述错误. 我的解决方法: 这

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

Hive在大数据中可能是数据工程师使用的最多的组件,常见的数据仓库一般都是基于Hive搭建的,在使用Hive时候,遇到了两个奇怪的现象,今天给大家聊一下,以后遇到此类问题知道如何避坑! 坑一:改变字段类型后更新数据不成功 关于hive插入数据的一个小坑,今天插入一个表中数据,插入时写的是常数,比如0.01 ,表中的字段也是DECIMAL(5,2),按照常理插入的应该是0.01,但是插入后查询是0,为甚! 遇到问题,咱也不能退缩!就分析呀,看语句没问题啊!还是上网查查有没有坑友.查了一圈发现还是观

Hive支持常用的SQL join语句,例如内连接.左外连接.右外连接以及HiVe独有的map端连接.其中map端连接是用于优化Hive连接查询的一个重要技巧. 在介绍各种连接之前,先准备好表和数据. employee员工表: create table if not exists employee( user_id int, username string, dept_id int) row format delimited fields terminated by ' ' lines term

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

概述 参加了新的公司新的工作新的环境之后,本人必须学习更多的知识,所以稳固之前的知识和学习新的知识是重中之重,新的公司把hadoop大部分的组件都进行了架构源码深度改造,所以使用过程确实遇到一些麻烦,而写这篇随笔的目的就是记录之前学习的知识,并且作为学习新的架构的基础.就是本文说的hive组件. HIVE架构 hive是建立在hadoop之上数据仓库基础架构,它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载ETL,这是一种可以存储.查询和分析存储在hadoop中的大规模数据机制.hive定义了