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

1 MySQL 到 Hive 表的sqoop任务把 原本的NULL 变成字符串 ‘null’ 了 alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\\N');  -- 修改表的NULL值属性 sqoop代码最后面加上 --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' 2. 特殊符号 \001 Hive默认的分隔符是\001,属于不可见字符,这个字符在vi

首先先来看下几种标识的含义: /dev/null 表示空设备文件 0 表示stdin标准输入 1 表示stdout标准输出 2 表示stderr标准错误 先看/dev/null command > /dev/null相当于执行了command 1 > /dev/null.执行command产生了标准输出stdout(用1表示),重定向到/dev/null的设备文件中 /dev/null可以理解为/dev路径下的空文件:该命令将command命令的标准输出输出到空文件中:     再看 1>

NULL不是C语言基本类型,其定义在stddef.h文件中,作为最基本的语言依赖宏存在.但是随着C/C++的发展,很多文件只要涉及了系统或者标准操作都会将NULL作为标准宏声明或者包含.所以几乎包含任意的C++标准头文件都会把这个宏引入. 其定义在cstddef文件中. 其实编译器有内置的NULL类型,比如__null等

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 | +------

学习内容:数据导入,要求将CSV格式或者EXCEL格式的文件导入到HIVE数据仓库中: ①hive建表:test1 create table test1 (InvoiceNo String, StockCode String, Description String, Quantity String, InvoiceDate String, UnitPrice String, CustomerID String, Country String) ROW format delimited field

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容 问题导读: 1.hive输出格式的配置项是哪个? 2.hive被各种语言调用如何配置? 3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中? 4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项? 5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项? 6.每个reducer的大小,默认是1G,输入文件如果是10G,那么就会起1

hive文件存储格式包括以下几类: TEXTFILE SEQUENCEFILE RCFILE 自定义格式 其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理. SequenceFile,RCFile格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中,然后再从textfile表中用insert导入到SequenceFile,RCFile表中. TEXTFIEL 默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大

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

1. Hive文件与记录格式 Create table 有多种用法,例如STORED AS SEQUENCEFILE, ROW FORMAT DELIMITED, SERDE, INPUTFORMAT, OUTPUTFORMAT 这些语法. 某些语法是其他语法的快捷用法,例如: 语法 STORED AS SEQUENCEFILE 的替代方式是:指定INPUTFORMAT 为 org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat,并指定 OUTPUTFO

前言: 尽管Android已经为我们提供了一套丰富的控件,如:Button,ImageView,TextView,EditText等众多控件,但是,有时候在项目开发过程中,还是需要开发者自定义一些需要重复使用的控件,使之能像Android提供的其它控件一样,使用起来方便,幸好Android为我们自定义控件过程扫除了障碍,提供了一套基础的类(如:View,Canvas等)和XML标签(如下文即将提及的resources标签,declare-styleable标签,attr标签等); 创建流程: 一

import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; im

为了在Activity布局文件中使用Fragment我们需要四个步骤. 1.定义一个Activity,他继承android.support.v4.app.FragmentActivity,下面是关键代码 import android.support.v4.app.FragmentActivity; public class MainActivity extends FragmentActivity { @Override protected void onCreate(Bundle savedI

public Dictionary<int, string> GetDicFromLog() { try { StreamReader sr = new StreamReader(fileName, Encoding.Default); string line; Dictionary<int, string> dic = new Dictionary<int, string>(); ; while ((line = sr.ReadLine()) != null) { i

hive文件存储格式 1.textfile textfile为默认格式   存储方式:行存储   磁盘开销大 数据解析开销大   压缩的text文件 hive无法进行合并和拆分 2.sequencefile 二进制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中 存储方式:行存储可分割 压缩一般选择block压缩, 优势是文件和Hadoop api中的mapfile是相互兼容的. 3.rcfile 存储方式:数据按行分块 每块按照列存储 压缩快 快速列存取 读记录尽量涉及到的block最少

一.前言 在之前写过一个词频统计的C语言课设,别人说你一个大三的怎么写C语言课程,我只想说我是先学习VB,VB是我编程语言的开始,然后接触到C语言及C++:再后来我是学习C++,然后反过来学习C语言,记得那时候自己在C++中没有好好学习,考试之前疯狂的背代码,然后过了.后来学习C语言的时候,自己知道基础很重要,然后认真学习.这WC这回自己就轻车熟路,记得那时候丁国辉课设老师,问我有多少是自己写的,我说有80%自己写的,然后他让我当场给程序增加一个总的单词数和每一个单词的频率,当时记得自己在旁边改

读取Excale表返回一个集合: package com.shiliu.game.utils; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.lang.reflect.Field; import java.lang.reflec