1. 建立分区表 create table 单分区表:其中分区字段是partdate,注意分区字段不能和表字段一样,否则会报重复的错 create table test_t2(words string,frequency string) partitioned by (partdate string) row format delimited fields terminated by '\1'; 多分区表:id在前,address在后,注意多个分区字段时,是有先后顺序的 create table

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

Hive分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map

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 

千万级SQL Server数据库表分区的实现 2010-09-10 13:37 佚名 数据库 字号:T | T 一般在千万级的数据压力下,分区是一种比较好的提升性能方法.本文将介绍SQL Server数据库表分区的实现. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 最近使用SQL SERVER一个的缓存,数据量一天100w的速度增长,同时接受客户查询,速度由于数据量越来越大越来越慢,这里感谢  KillKill 和 邀约, 最近读了一套书不错,感兴趣的同学可以读读

一.Oracle数据库表分区概念和理解         1.1.已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表.         1.2.不在分区字段上建立分区索引,在别的字段上建立索引相当于全局索引.效率低.         1.3.表空间概念: 表空间指的是是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表, 所以称作表空间.        1.4.分区表概念        当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进

开始直接在 CDH Pyspark 的环境里面运行 Ipython . spark = SparkSession \ .builder \ .master('yarn') \ .appName('md_day_dump_users') \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() In [3]: spark.sql('show databases').show()+------------+|databaseName|+------------+| defaul

删除mysql数据库中表分区数据 zabbix 几个大表创建了分区,由于磁盘空间告警,特将3月前的分区给予删除. 1.查看表的数据占用磁盘空间情况 2.登录mysql中,查看表的分区情况. 3.删除表中的分区 将history_uint 表中 p201812050000分区给予删除. alter table history_uint drop partition p201812050000;

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

Result文件数据说明: Ip:106.39.41.166,(城市) Date:10/Nov/2016:00:01:02 +0800,(日期) Day:10,(天数) Traffic: 54 ,(流量) Type: video,(类型:视频video或文章article) Id: 8701(视频或者文章的id) 文件部分如下: 1.192.25.84 2016-11-10-00:01:14 10 54 video 5551 1.194.144.222 2016-11-10-00:01:20 1

一.zabbix 数据库存储 zabbix-server将采集到的数据存储在数据库(mysql.oracle等),而数据存储的大小与每秒处理的数量量有关,因此数据存储取决于以下两个因数: (1)Required server performance, new values per second(每秒处理的数据量) (2)Housekeeper的设置(zabbix_server.conf文件中):删除数据 zabbix-server将采集到数据主要存储于Histroy和Trends表中,其表结构中

1.rbac系统简介 2.sentry系统简介 3.ldap系统简介 4.整个待测系统简介 user-role=group-role user-role是用户在rbac系统创建项目以及把项目成员以及给项目成员分配的角色 group-role,其中group是ldap中的分组概念,是rbac系统收到用户创建角色的请求时调ldap接口根据rbac系统中的角色来创建,role是sentry中基于每个hive数据库创建的角色,比如all_on_ball_src等自定义的角色 5.测试方法 5.1.hue

一.依赖 pom <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <jdk.version>1.8</jdk.version></properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId>

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

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

操作步骤 #登录 [root@xxx01 ~]# su postgres bash-4.2$ psql -U postgres could not change directory to "/root" psql (9.2.24) Type "help" for help. postgres=# \l List of databases Name | Owner | Encoding | Collate | Ctype | Access privileges ---

一.beeline连接hive报错 1. User: root is not allowed to impersonate root (state=08S01,code=0) 在初次搭建完hadoop和hive后,没有设置登录验证的情况下,直接使用beeline命令连接远程的hive数据库,连接命令如下: beeline -u jdbc:hive2://hserver1:10000 -n root 可能会报出如下错误: Connecting to jdbc:hive2://hserver1:10

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

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