6.  insert 语句 1) 因为目标表有partition, 所以刚开始我使用的语句是 insert overwrite table sa_r_item_sales_day_week_month partition(part=FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(),'yyyy-MM-dd'))select ... 然而报错: Error while compiling statement: FAILED: ParseException cannot recognize

hive在查询表信息时,中文显示乱码,数字或者url显现null问题解决思路. 1.确定create hive表时指定的row format delimited fields terminated by ‘xxx’中“xxx”格式是否和原始导入表的data的行列分隔格式一致,如不一致,则会出现select结果中数字或者url显现null等问题,所以需先统一格式. 2.Windows使用的GB2312编码,大多数Linux系统支持的是UTF-8编码,而在Windows远程登陆时使用的是本地编码,实

在hadoop安装目录下:/hadoop2/hadoop-2.7.3 1.创建目录 bin/hdfs dfs -mkdir /user bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username> 在HDFS中创建一个名为path的目录,如果它的上级目录不存在,也会被创建,如同linux中的mkidr –p. bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/file 2.将本地文件或目录(eg:/home/grid/redis-2.8.12.tar.gz)上传到HDFS中的

appendToFile Usage: hdfs dfs -appendToFile <localsrc> ... <dst> 追加一个或者多个文件到hdfs制定文件中.也可以从命令行读取输入. hdfs dfs -appendToFile localfile /user/hadoop/hadoopfile hdfs dfs -appendToFile localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopfile hdfs dfs -appendToF

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0

一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 double 8字节双精度浮点数 1.0 deicimal 任意精度的带符号小数 1.0 String 字符串,

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

1. hdfs 文件   {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

描写叙述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs文件夹/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output/crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists pms.cross_sale_path; create external table pm

转载自http://blog.csdn.net/lgdlxc/article/details/42126225 Hive表中的数据使用hive - e"select * from table">aa.csv导出到csv文件的时候在window中用Excel打开查看的时候是乱码,而且格式也不对. 原因有下面两个: 1.乱码的原因是用excel打开csv时格式默认为gbk,但是从hive中导出来的是utf8的 2.格式不对的原因是csv文件的列分隔符是逗号或者\t,而hive中默认使

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

全景图:   1. 创建hive表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS newsinfo.test( name STRING ) CLUSTERED BY (name)INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED STORED AS ORC TBLPROPERTIES('transactional'='true');   2. 这里用了 ReplaceText 生成 json 数据 (正式环境可以直接从hfs里取到)   3. 用ConvertJSON

作用: 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,在对应的partition里面去查找就可以,减少查询时间. 1. 创建表 ]# cat create_rating_table_p.sql create external table rating_table_p (userId STRING, movieId STRING, rating STRING ) partitioned by (dt STRING) row

一.导入数据进hive表 1.语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2...)] ## * 原始文件的存储位置 *在本地要写local *在HDFS不用写local * 'filepath' 文件路径要加引号 * 对表的数据是否覆盖 * 覆盖要写overwrite * 追加不写overwrite * 分区表要写par

shell里面对日期的操作 #!/bin/bash THIS_FROM=$(date +%Y%m%d -d "-7 day") THIS_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "-1 day") LAST_FROM=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_FROM -1 year") LAST_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_TO -1 year") echo $THIS_FR

hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

Hive 表类型简述   表类型一.管理表或内部表Table Type:  MANAGED_TABLE example: create table  Inner(id int,name string,description string) //用来指定原文件的列分隔符row  format delimited fields terminated by '\t'; 表类型二.外部表(原始数据表多建于外部表) example: create external table extertab(nobo

Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 '); 方法二:insert select 方式 ') select id, name from name; hiv

如果是把数据放在了hdfs系统,那么我们如何访问他们呢? 1.hdfs查看文件夹 ./hdfs dfs -ls hdfs://mycluster/output/online/ 2.hdfs创建目录dfs创建文件夹 ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/ ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/pv 这里有个坑,如果你直接创建多级目录,会得到错误提示,所以要一级一级的去建立目录才行