LOCAL  指的是操作系统的文件路径,否则默认为HDFS的文件路径 1.向t2和t3的数据表中导入数据 2.导入操作系统的一下三个文件 执行导入命令 3.将HDFS文件中的数据导入到t3中 4.导入到分区表中 指明2个文件 导入分区表中的命令

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

现象 通过load data local导入本地文件时报无法导入的错误 hive> load data local inpath '/home/hadoop/out/mid_test.txt' overwrite into table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101); Loading data to table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101) Failed with excep

1. 从97导出dim_channel_terminal_flag表数据到txt(数据下载) hive -e 'select * from dim.dim_city' >> dim_city.txt hive -e "select * from app.app_cmo_user_buyview_kpi_report_di where dt='2016-03'" >> app_cmo_user_buyview_kpi_report_di_2016-03.txt 2

1. hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEXTFILE; 2. cat wyp.txt 1       wyp     25      13188888888888 2       test    30      1388888888888

一.存入数据类型 Hbase里面,rowkey是按照字典序进行排序.存储的value值,当用filter进行数据筛选的时候,所用的比较算法也是字典序的. 1.当存储的value值是float类型的时候,录入数据可以录入,但是读取出来的数据会存在问题会出问题 例如: 存入数据的代码: p = new Put(Bytes.toBytes(“66”)); p.add(Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes("null"), (Long.v

当我们出现这种情况时 FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict 这时候我们需要改变一下设置 set hive.exec.dynamici.partition=true;set h

报错信息: java.lang.Exception: java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: info at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:492) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:552)Caused 

在使用Hive的过程中,导入数据是必不可少的步骤,不同的数据导入方式效率也不一样,本文总结Hive四种不同的数据导入方式: 从本地文件系统导入数据 从HDFS中导入数据 从其他的Hive表中导入数据 创建表的同时导入数据 使用导入数据时,会使用到into和overwrite into两个关键字,into是在当前表追加数据,而overwrite into是删除当前表的数据然后在导入数据. 从本地系统导入数据 在Hive中创建load_data_local表,该表中有两个字段,一个是name一个是a

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

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

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

一.Hive数据导入导出 1.hive数据导出 很多时候,我们在hive中执行select语句,希望将最终的结果保存到本地文件或者保存到hdfs系统中或者保存到一个新的表中,hive提供了方便的关键词,来实现上面所述的功能. 1.将select的结果放到一个新表中(首先要用create table创建新的表格) insert overwrite table table_name2 select id,name from table_name2; 将从表table_name2中查询的数据插入到表t

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

sqoop import -fs hdfs://x.x.x.x:8020 -jt local --connect "jdbc:oracle:thin:@x.x.x.x:1521:testdb" --username user2 --password user2 --verbose --as-textfile --delete-target-dir -m 1 --query "select * from test_tb where \$CONDITIONS" --ta

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: 1. hive> create table wyp 2.     > (id int, name string, 3.     > age int,

1.load data load data local inpath "/home/hadoop/userinfo.txt" into table userinfo; " into table syslog; 2.insert hive,'test_user'); insert into table weather_list select year,data from weather_data; insert overwritetable weather_list selec

一.Hive客户端:根据数据源不同划分 1.从本地文件系统中导入数据到hive表中: load data local inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 2.从HDFS上导入数据到hive表中: load data inpath "path" [OVERWRITE] into table tablename; 3.从别的表查询出来的数据导入到hive表中: insert overwrite table ta

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr