工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

sqlserver将数据库的数据导成excel文档方法 最近公司需要下载uniport的数据跟之前的数据进行对比,所以避免不了需要将数据库的数据导出来,把SQLServer表中的数据导出为Excel文件有两种方式. 针对SQLServer2005或者SQLServer2008.SQLServer2008 R2 方法一:对于会写查询SQL语句的则是直接写查询语句查询出结果.如下图: 接下来到桌面新建一个空的excel文件. 接下来回到SQLServer查询界面.鼠标右键点击查询结果的左上角空白列,

SqlServer数据库中,存储文件的字段的类型是image,对应的Java类型是byte[],下面的函数将演示如何把读取出来数据放入指定目录.当然,首先需要从数据库读出,然后调用该方法. import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.File; import java.io.FileOutpu

思路:和word红头文件一样,采用xml格式的模板文件,再替换模板中设置好的标签就可以了.参考网址:http://www.cnblogs.com/tzy080112/p/3413938.html public partial class ImportExcel : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { } protected void btnImport_Click(object s

-- ====================================================== T-SQL代码: EXEC master..xp_cmdshell 'bcp 库名.dbo.表名out c:/Temp.xls -c -q -S"servername" -U"sa" -P""' 参数:S 是SQL服务器名:U是用户:P是密码 EXEC master..xp_cmdshell 'bcp axzq.dbo.Staff

常常需要将数据库中的数据生成文档,由于比较喜欢脚本的方式,所以就需要使用spool的时候进行格式设置,以下简单整理了一下oracle中进行格式设置的一些东西,一共十八条,其实常用的也就那么几个,稍后会附上自己写的简单的shell操作的脚本,希望能供同样有需要的共同交流,也作为自己的备份. set命令的各项及其含义:arraysize 从数据库中一次提取的行数,默认为15autocommit 是否自动提交,默认为offcolsep 在选定列之间的分隔符,默认为空格echo 在用start命令执行一

create directory DIR_DUMP as '/oradata/data_dump'; CREATE OR REPLACE PROCEDURE anlp_to_txt IS testjiao_handle UTL_FILE.file_type; BEGIN testjiao_handle := UTL_FILE.FOPEN('DIR_DUMP','anlp.txt','w'); FOR x IN (SELECT * FROM sapsr3.ANLP) LOOP UTL_FILE.P

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

oracle将表数据导出成excel文件的方法 1)在SQL窗体上,查询需要导出的数据 --查询数据条件-- ; 结果视图 2)在查询结果的空白处,右键选择Copy to Excel 3) 查看导出excel文件(记录没全部截图) 导出文件路径默认在C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp下 4)点击另存为桌面的excel文件 参考网址: https://jingyan.baidu.com/article/08b6a591a7969514a8092299

从es将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本篇主要是将第二步,第一步在<es实战之查询大量数据>中已讲述. csv vs excel excel2003不能超过65536, excel2007及以上版本支持1048576条数据.excel支持的数据量有限,并且生生成文件的速度比较慢. csv具有支持写入量大,文件较小的优点. 故选择csv作为导出文件类型. 导出文件的几种方式: 将数据从es中查询出来,在这个大前提下,对比导出文件的速度. 由前端处理 直接将数据返回给前端,

在数据库中,怎样把库中的数据导出XML文件, sql语句如下: SELECT *  FROM 表名 FOR XML AUTO, ELEMENTS

有时候我们需要导入大量数据到App中静态数据,但数据又是存在Excel中,怎么办? 第一,复制数据粘贴到一个.txt文本文档中 第二,就是撸代码了 比如,我需要导入的数据表有2列字段,name和barCode // path NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"tiaoxingma" ofType:@"txt"]; // UTF-8 NSString *contents = [[NSSt

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/califonia-employees' OVERWRITE INOT TABLE employees   PARTITON (country=''US, state='CA') ;   向管理表中装载数据,如果目录不存在的话, ov

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

Hive中的数据倾斜 hive 1. 什么是数据倾斜 mapreduce中,相同key的value都给一个reduce,如果个别key的数据过多,而其他key的较少,就会出现数据倾斜.通俗的说,就是我们在处理的时候数据分布的不均,导致了数据大量集中在某一点.造成了数据的热点. 其实在mapreduce分析的时候最怕的就是数据倾斜,通常会出现下面的情况: map阶段处理比较快,reduce阶段处理比较慢.其实reduce阶段不应该很慢,如果很慢,很大可能就是出现了数据倾斜. 1) 有的reduce

一. 数据导入 1. 语法 load data [local] inpath 'path' [overwrite] into table table_name [partition (partcol1=val1,…)]; 1). load data:表示加载数据 2). local:表示从本地加载数据到hive表:否则从HDFS加载数据到hive表 3). inpath:表示加载数据的路径 4). overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 5). into table:表示加载到哪

Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

DDL数据库定义 创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database if not exists db_hive; 3)创建一个数据库,指定数据库在 HDFS 上存放的位置 hive (de