=========查询分区的大小========= select d.NAME,t.TBL_NAME,p.PART_NAME,prm.PARAM_KEY,prm.PARAM_VALUE from TBLS t left join DBS d on t.DB_ID = d.DB_ID left join PARTITIONS p on t.TBL_ID = p.TBL_ID left join PARTITION_PARAMS prm on p.PART_ID=prm.PART_ID where

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

hive新建分区表语句如下: create table table_name (col1_name string comment '备注1', col2_name string comment '备注2', col3_name string comment '备注3', col4_name string comment '备注4') partitioned by (partition1_name string comment'分区备注');

hive查询遇到java.io.EOFException: Unexpected end of input stream错误 原因基本上有两个: 空文件 不完整的文件 解决办法: 删除对应文件- 参考 看这里

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

hive DDL 启动hadoop /apps/hadoop/sbin/start-all.sh 开启MySQL库,用于存放hive的元数据 sudo service mysql start 启动hive hive 在/data/hive3下下载数据库数据 mkdir /data/hive3 cd data/hive3 wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3/buyer_log wget http://192.168.1.100:60000/

求大神解惑,找了很久都没有找到为什么??? hive支持length() 函数,不支持ifnull()函数??? impala实现hive查询 支持ifnull()函数,不支持length()  函数???

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi

利用撒旦搜索引擎查询ip个数,批量下载ip,使用语言python3.x 批量测试时,为了方便直接撸下ip,所以用python写了个GUI撒旦利用工具,写的不是很好,但能用,最下面有下载. from tkinter import * import threading import shodan root=Tk() screenwidth = root.winfo_screenwidth() screenheight = root.winfo_screenheight() size = '%dx%d

一. 为什么hive是数据仓库 hive局限于hdfs, 不能进行记录级别的增删改 hive底层的mapreduce启动耗时很长, 无法做到传统数据库的秒查, 只适合离线分析 hive不支持事务, 无法完成OLTP的要求, OLTP选择hbase或cassandera 二. hive安装 每个hive客户端, 都需要有一个元数据服务来存储元信息(表模式,分区信息), 通常用传统数据库的一个表来存储元信息 hive内部默认用derby存储元信息, 由于derby是单进程存储, 使得不允许两个以上的

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.

静态分区表: 一级分区表: CREATE TABLE order_created_partition ( orderNumber STRING , event_time STRING ) PARTITIONED BY (event_month string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; 加载数据方式一:从本地/HDFS目录加载 load data local inpath '/home/spark/software/data/o

Hive中执行SQL语句时,出现类似于“Display all 469 possibilities? (y or n)”的错误,根本原因是因为SQL语句中存在tab键导致,tab键在linux系统中是有特殊含义的. 基本查询 desc formatted stu_buck;desc stu_buck; 创建部门表 create table if not exists dept( deptno int, dname string, loc int) row format delimited fie

1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

在做三层架构的时候,特别是对表做查询的时候,有时候并不确定查询条件的个数,比如查询学生表:有可能只输入学号,或者姓名,或者性别,总之查询条件的参数个数并不确定,下面是我用List实现传值的代码: 附图如下: 在这里附上数据库的表结构: CREATE TABLE Student(        StuId        VARCHAR(6) PRIMARY KEY,        StuName   VARCHAR(10) NOT NULL,        MajorId     INT NOT

在hive的数据建表时,为了查询的高效性,我们经常会对表建立分区,例如下面的表 create external table dm_fan_photo_icf_basic(user string, item string, hot int) PARTITIONED BY (day string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' stored as textfile location '/user/hive/fan/photo/icf/b

1)对于hive内置的列,不是自己建的,在查询的时候需要添加反引号` 比如:`_mt_message`,别在这里犯错误, (2)南京的_mt_message是json的格式,所以可以直接使用:get_json_object(`_mt_message`,'$.Flag') 南京的: 代码块             {"EngineId":"90927395","GPSBrand":"伴车星","OwnerName&qu

假如现在hive有个分区表A,分区字段为dt 需求是:需要将A表中的数据全部插入到分区表B中 具体步骤如下: 1.create B like A: 2.插入数据 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; insert overwrite table B PARTITION (dt) select * from A; ps:这里有个问题:如果分区太多或者数据量太多,可能

hive 元数据修复命令 msck repair table xxx; 也可以用于分区表的快速复制 例如你需要从线上往线下导一张分区表,但是网又没有连通,你需要如何操作呢? 1.复制建表语句 2.从线上下载分区表数据 hadoop fs -get /user/hive/warehouse/public.db/table_partition/ . 3.把分区数据put到线下表中 hadoop fs -put table_partition/* /user/hive/warehouse/public