1.建表 Create [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name ( [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] )   [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED B

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

我昨天在hive上建表,一直报Display all 459 possibilities? (y or n) ,之前我以为是建表语句有问题,一直在改语句,后来在网上搜这个错误,原来语句里混杂了Tab缩进,这可能是我使用notepad++的时候打出来的: 解决方案:把它粘到plsql里,将空格和缩进都重新打一遍就好了,在plsql里可以用tab键:

用于: 1.修改表前,可用于对原表表结构或表数据的备份 2.仿照原表的表结构建立一张新表 CREATE TABLE T_XXXX_BAK_130810 AS SELECT * FROM T_XXXX T;

create table user( id int not null auto_increment primary key, username ) not null default '', pwd ) not null default '', email ) not null default '', status ) , sex enum('男', '女') not null default '男', info text not null default '', pic ) not null d

这一节,来给数据库中添加一些测试数据. 登陆mysql: 找到%xampp%\mysql\bin 目录, 在此处打开命令窗口,用root用户登陆mysql 用户表建表sql: CREATE TABLE tm_users ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, username varchar(255) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL, password varchar(255) DEFAULT NULL, nickname va

本学期正在学习数据库,前段时间老师让我们做一下50个经典SQL语句,当时做的比较快,有一些也是百度的,自我感觉理解的不是很透彻. 所以从本篇随笔开始,我将进行50个经典SQL语句的复盘,加深理解. 答案仅供参考,不一定完全正确,若发现错误或有更好的,欢迎评论,互相交流,一起成长!!! --------------------------表结构-------------------------- student(StuId,StuName,StuAge,StuSex) 学生表 teacher(TI

本想着把前端脚手架run起来了,然后就可以借着登录来捋一下前后端交互的过程.但是后端导入JPA的时候就发现了,还没有数据库. 既然是本着学习的目的,那咱也不想只在后端写死返回的数据,要做就做全套. 一.mysql 1.安装 数据库我在本地装的是mysql-8.0.21-winx64,下载地址: 这是mysql下载地址 怎么安装就不表了,网上都有.考虑到懒人童鞋,教程我也放这了: 这是安装教程地址 但是当我在本地用Navicat连接数据库时,发现有报错: Authentication plugin

--创建图书表 create table books_lib ( book_id ) primary key, --unique&not null book_name ) not null ); ) null; desc books_lib; --增加check约束 ) unique not null ; ,); to_date('1998-07-05','yyyy-mm-dd'); -- create table emp_virtual( empno ) primary key, sal ,)

库增删该查 增加库 create database db1 create database db1 charset="gbk 查看库 show databases 查看所有库 show create database db1 查看具体库 改 alter database db1 charset="utf8" 改库的属性 删除 drop database db1 表增删该查 进入库名 use db1 select databases() 创建表 ),age )); 查看表 sh

背景:部署CDH集群的 hive 服务,选用 mysql 作为 hive 元数据的存储数据库,通过 hive cli 建表时发现中文注释均乱码. 现象:hive端建表中文注释乱码. 定位: 已经确认过 mysql 库的默认编码是 utf-8,并且 mysql 中建库建表不存在中文乱码的情况. 于是查看hive库表的编码,分别通过如下方式查看hive库和随机某个表的编码,发现hive表的编码是 lantin1,问题也就出在这里. 查看hive库编码: 查看hive表编码: 解决方法: 将hive表

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;

转的这里的 首先先导出所有的table表 hive -e "use xxxdb;show tables;" > tables.txt 然后再使用hive内置语法导出hive表的建表语句,这里使用的是一个shell cat tables.txt |while read eachline do hive -e "use xxxdb;show create table $eachline" >>tablesDDL.txt done

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

目录 认识Hive 1. 解压 2. 配置mysql metastore(切换到root用户) 3. 配置hive 4. 安装hive和mysq完成后,将MySQL的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下 5. 建表 6. 创建分区表 认识Hive Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapRedu

从 oracle 数据库导数到到 hive 大数据平台,需要按照大数据平台的数据规范,重新生成建表的 SQL 语句,方便其间,写了一个自动生成SQL的存储过程. ① 创建一张表,用来存储源表的结构,以便进行数据处理(可以用临时表,创建表是为了方便核对数据): create table T_P_TABLE_NAME_TEMP ( owner ) not null, table_name ) not null, tab_comments ), column_name ) not null, data

背景:mysql编码是utf-8,mysql中建库建表中文显示都正常,但在hive窗口中建表时字段中文注释均乱码的问题. 问题:hive中建表后字段中文注释显示异常. 1. 定位 mysql 端问题 查看 mysql 字符集编码 mysql 中新建表中文注释显示正常 由此可以定位到并不是 mysql 服务端的编码问题. 2. 定位 hive 元数据问题 查看hive库表在mysql中的元数据信息,发现数据库的编码是utf8,而库中表的编码是latin1,所以才会导致hive中中文显示乱码. 至此

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

今天微博大数据平台发邮件来说.他们有一个hql执行失败.可是从gateway上面的日志看不出来是什么原因导致的,我帮忙看了一下.最后找到了问题的解决办法,下面是分析过程: 1.执行失败的hql: INSERT OVERWRITE TABLE brand_ad_user_with_interact_score_3 select a.uid, a.brand, a.friend, CASE b.weight WHEN NULL THEN '0.000000' ELSE b.weight END fr