一.使用条件 hive2.2.0及之后的版本支持使用merge into 语法,使用源表数据批量目标表的数据.使用该功能还需做如下配置 1.参数配置 set hive.support.concurrency = true;set hive.enforce.bucketing = true;set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr

  一.hive的事务 (1)什么是事务 要知道hive的事务,首先要知道什么是transaction(事务)?事务就是一组单元化操作,这些操作要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的工作单位. 事务有四大特性:A.C.I.D (原子性.一致性.隔离性.持久性) Atomicity: 不可再分割的工作单位,事务中的所有操作要么都发,要么都不发. Consistency: 事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏.这是说数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的 一致性.

merge into 支持sqlserver 2008 和以上的版本 无论是INSERT还是UPDATE,从执行之间上看,MERGE INTO(MERGE)都要比直接INSERT/UPDATE的效率高; MERGE INTO - 数据的目的地,将数据最终 MERGE 到的表对象 USING 与源表连接 ON 关联的条件 WHEN MATCHED - 如果匹配成功,即关联条件成功 (这时就应该将 SOURCE 中其它的所有字段值更新到 TARGET 表中) WHEN NOTMATCHED BY T

原文地址:SQL Server - 使用 Merge 语句实现表数据之间的对比同步 表数据之间的同步有很多种实现方式,比如删除然后重新 INSERT,或者写一些其它的分支条件判断再加以 INSERT 或者 UPDATE 等.包括在 SSIS Package 中也可以通过 Lookup, Condition Split 等多种 Task 的组合来实现表数据之间的同步.在这里 "同步" 的意思是指每次执行一段代码的时候能够确保 A 表的数据和 B 表的数据始终相同. 可以通过 SQL Se

表数据之间的同步有很多种实现方式,比如删除然后重新 INSERT,或者写一些其它的分支条件判断再加以 INSERT 或者 UPDATE 等.包括在 SSIS Package 中也可以通过 Lookup, Condition Split 等多种 Task 的组合来实现表数据之间的同步.在这里 "同步" 的意思是指每次执行一段代码的时候能够确保 A 表的数据和 B 表的数据始终相同. 可以通过 SQL Server 中提供的 Merge 语句来实现,并且还可以将操作的细节记录下来.具体的细

表数据之间的同步有很多种实现方式,比如删除然后重新 INSERT,或者写一些其它的分支条件判断再加以 INSERT 或者 UPDATE 等.包括在 SSIS Package 中也可以通过 Lookup, Condition Split 等多种 Task 的组合来实现表数据之间的同步.在这里 "同步" 的意思是指每次执行一段代码的时候能够确保 A 表的数据和 B 表的数据始终相同. 可以通过 SQL Server 中提供的 Merge 语句来实现,并且还可以将操作的细节记录下来.具体的细

http://www.jb51.net/article/75302.htm Merge关键字是一个神奇的DML关键字.它在SQL Server 2008被引入,它能将Insert,Update,Delete简单的并为一句.MSDN对于Merge的解释非常的短小精悍:"根据与源表联接的结果,对目标表执行插入.更新或删除操作. MERGE 目标表 USING 源表 ON 匹配条件 WHEN MATCHED THEN 语句 WHEN NOT MATCHED THEN 语句; 其中最后语句分号不可以省略

今天的一个业务场景就是要把三年的数据从第一天不停的融合起来,每一天作为表格一个新的分区.由于空间有限,数据量很大,可能每天数据都是几十个G的大小.所以我需要做的一点就是在融合这一天之后,删除一天的分区数据,为了保险起见,我删除这一天的前三天的数据. 大致代码是这样的 function shan(){ cat <<EOF ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='$san'); EOF } first=20160706 second=20190310

今天的一个业务场景就是要把三年的数据从第一天不停的融合起来,每一天作为表格一个新的分区.由于空间有限,数据量很大,可能每天数据都是几十个G的大小.所以我需要做的一点就是在融合这一天之后,删除一天的分区数据,为了保险起见,我删除这一天的前三天的数据. 大致代码是这样的 function shan(){ cat <<EOF ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='$san'); EOF } first=20160706 second=20190310

MERGE 目标表 USING 源表 ON 匹配条件 WHEN MATCHED THEN 语句 WHEN NOT MATCHED THEN 语句; 其中最后语句分号不可以省略,且源表既可以是一个表也可以是一个子查询语句 WHEN NOT MATCHED BY TARGET表示目标表不匹配,BY TARGET是默认的,所以上面我们直接使用WHEN NOT MATCHED THEN WHEN NOT MATCHED BY SOURCE表示源表不匹配,即目标表中存在,源表中不存在的情况. 主要用法:

注:参考文末文章,加上自己的理解. 1.增量更新 有一个 base_table 表存放的是 12 月 15 日之前的所有数据,当 12 月 16 日的数据产生后,生成了一个 incremental_table 表. 现在需要,将 incremental_table 这个增量表的数据更新到 base_table 表中. 那么,就有两种情况: (1)保留历史数据 通过拉链表实现: 创建一个拉链表: 使用初始全量载入到拉链表中: 将每日增量数据 INSERT OVERWRITE 到拉链表中. 这样的话

目录 1.增量更新 2.对第一种情况 2.1.准备工作 2.2.更新数据 3.对第二种情况 3.1.准备工作 3.2.方法1 3.3.方法2 参考文末文章,加上自己的理解. 1.增量更新 有一个 base_table 表存放的是 12 月 15 日及其之前的所有数据,当 12 月 16 日的数据产生后,存入 incremental_table 表的当日分区中. 现在需要,将 incremental_table 表的新增数据合并到 base_table 表中. 那么,就有两种情况: (1)保留历史

开篇介绍 关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看 数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计 本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,并且分析了 Changing Attribute 和 Historical Attribute 输出的逻辑过程. 示例一:SSIS 中使用 Slowly Changing Dimension 控件 示例二:使用 SQL 中 Merge 语句实现简

公司有个项目,是使用kettle从oracle上统计,再将结果跟oracle中目标表进行对比更新.接手后,走了一些弯路,中间各种尝试都不尽如人意,也学了kettle的一些组件的用法.正好趁着机会记录 一下. 一.背景: 需求其实很简单,在源oracle中,有大批量的表,是使用定时调度从其他不同的数据库(oracle,mysql,sybase,dameng,sqlserver)中将 “表信息”,“字段信息”,“注释信息”等元数据表,拉取过来,分别做好编号存储. 而kettle要实现的功能: ① 则

Merge 的On子句指定Match condition,When子句指定过滤条件,如果Source Table和Targe Table匹配的上,很好理解:如果匹配不上,必须深入理解不匹配的条件,否则,就很容易出错. ON <merge_search_condition> Specifies the conditions on which <table_source> is joined with target_table to determine where they match

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

1. Map输入合并小文件对应参数:set mapred.max.split.size=256000000;  #每个Map最大输入大小set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小 set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.Com

当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

SQL Server 2008 开始支持 MERGE语句    -- 源表 CREATE TABLE test_from (id INT, val VARCHAR(20));   -- 目标表 CREATE TABLE test_to (id INT, val VARCHAR(20));   -- 插入源表 INSERT INTO test_from VALUES (1, 'A'); INSERT INTO test_from VALUES (2, 'B');   -- 合并 源表到目标表 ME

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例). 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别.