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) >
使用socket传输组织好的不同类型数据,有四种不同的方式(我知道的嘿嘿): a. 结构体 b. Json序列化 c. 类对象 d. protobuf 下面逐一整理一下,方便以后进行项目开发. 1. 使用结构体 假设需要传送的结构体如下: struct person { char name[20]; // 注意:CPU访问内存的时候,对访问地址有对齐的要求,一般为2的幂次方.所以,有的数据被填充,以满足对齐要求. int age; float high; }; 可在发送数据的地方对数据进行处理,
先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率. create database CarSYS; go use CarSYS;
先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率. create database CarSYS; go use CarSYS;