参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-AlterTable%2FPartitionStatements 这里主要列一些常用操作. 添加分区 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (partCol = 'value1') location 'loc1'; //示例 ALTER TABLE table_name ADD IF

Hive数据结构 除了基本数据类型(与java类似),hive支持三种集合类型 Hive集合类型数据 array.map.structs hive (default)> create table test( > name string, > friends array<string>, -- 创建array字段 > children map<string,int>, -- map字段 > address struct<street:string,

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.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10

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

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

数据库的操作(CRUD)是一个现代化计算机软件的核心,尤其针对web应用软件.虽然在前面的几讲里,我们针对数据库操作大致有了一些了解,但今天我们需要再次强化下. 除了新瓶装老酒,我们今天还引入一个新的数据库操作方法:连贯操作. 今天讲解的内容是基于phpWeChat核心框架1.1.3版本, 下载地址:http://s.phpwechat.com/app_38026ed22fc1a91d92b5d2ef93540f20 框架更新:http://bbs.phpwechat.com/forum-2-1

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

C#操作SQLite数据库增.删.改.查 欢迎转载 转载记得留下链接地址哦!!! 最近项目上要使用SQLite数据库,不怕大伙笑话毕业四年多了,一直使用Oracle或者MySQL或者SQLServer,但是真的是没有用过SQLite数据库,据说非常轻量级,但是真没有用过,于是网上大概搜索下,例子比较多,但是么有一个完整的,即使有,也五花八门..看的人头晕,可能对于他们大神来讲这都太简单了,算求了更新一篇,新来的小伙伴请看下文,大神你就直接飘过吧! 本例子运行效果 正式开始吧 1.SQLite的下

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

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>

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

内容摘要:本文主要讨论和分析在UEFI+GPT模式下的Windows系统(主要是最新的Win10X64)中默认的分区结构和默认的分区大小,硬盘整数分区.4K对齐.起始扇区.恢复分区.ESP分区.MSR分区,哪些分区是必要的,删除是否会影响系统运行. 建议初级读者先了解什么是BIOS+MBR和UEFI+GPT,再阅读以下内容,因为涉及的内容太多,这些知识点不作为本文的讨论内容,建议百度搜索:"BIOS+MBR"."UEFI+GPT"."BIOS+MBR UE

3. fdisk分区 3.1 fdisk命令分区过程 (1)添加新硬盘 (2)查看新硬盘#fdisk –l (3)使用fdisk命令分区:#fdisk /dev/sdb Fdisk交互指令说明 命令 说明 a 设置可引导标记 b 编辑bsd磁盘标签 c 设置DOS操作系统兼容标记 d 删除一个分区 l 显示己知的文件系统类型.82为linux swap,83为linux分区 m 显示帮助菜单 n 新建分区 o 建立空白DOS分区表 p 显示分区列表 q 不保存退出 s 新建空白SUN磁盘标签 t

确定你的主板支持UEFI引导.1,前期准备,WIN8.1原版系统一份(坛子里很多,自己下载个),U盘2个其中大于4G一个(最好 准备两个U盘)2,大家都知道WIN8系统只支持GPT分区,传统的MBR分区格式是无法安装的,要想安装WIN8.1则必须将硬盘分区格式转换为GPT分区,至于两种格式的详细情况请问度娘,这里就不多说了.我们现在大部分硬盘分区格式为MBR分区,转换成GPT分区则要要用到DiskGenius分区管理软件(软件作用请问度娘),必须是专业版(免费版没有转换GPT分区功能).3,可以

一.摘要 有关表分区的一些维护性操作: 注:分区根据具体情况选择. 表分区有以下优点: 1.数据查询:数据被存储到多个文件上,减少了I/O负载,查询速度提高. 2.数据修剪:保存历史数据非常的理想. 3.备份:将大表的数据分成多个文件,方便备份和恢复. 4.并行性:可以同时向表中进行DML操作,并行性性能提高. 二.分区操作 1. 添加分区 以下代码给SALES表添加了一个P3分区 ALTER TABLE SALES ADD PARTITION P3 VALUES LESS THAN(TO_DA

什么是表分区? 表分区分为水平表分区和垂直表分区,水平表分区就是将一个具有大量数据的表,进行拆分为具有相同表结构的若干个表:而垂直表分区就是把一个拥有多个字段的表,根据需要进行拆分列,然后根据某一个字段进行关联. 表分区分为以下五个步骤: 1.创建文件组 2.创建数据文件 3.创建分区函数 4.创建分区方案 5.创建分区表 水平表分区 创建文件组: 语法: -- 创建文件组语法 alter database <数据库名> add filegroup <文件组名> alter dat

一:范围分区 就是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区,例如: 1 create table graderecord 2 ( 3 sno varchar2(10), 4 sname varchar2(20), 5 dormitory varchar2(3), 6 grade int 7 ) 8 partition by range(grade) 9 ( 10 partition bujige values less than(60), --不及格 11 partition jige val

查看分区数据量,查看全库数据量 USE information_schema; SELECT PARTITION_NAME,TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = 'sale_data'; SELECT table_name,table_rows FROM TABLES  WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_name'  ORDER BY table_rows DESC ; http://my

mysql分区功能(三个文件储存一张表)(分区作用)(分区方式) 一.总结 1.mysql数据表的存储方式(三个文件储存一张表): 一张表主要对应着三个文件,一个是frm存放表结构的,一个是myd存放表数据的,一个是myi存表索引的 2.分区的作用(加快查找):在物理上将这一张表对应的三个文件,分割成许多个小块,这样呢,我们查找一条数据时,就不用全部查找了,只要知道这条数据在哪一块,然后在那一块找就行了 3.分区的两种方式:a,横向分区(数据分成多分)   b,纵向分区(某些字段分开:比如个人简