Hive支持的表连接查询的语法: join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CROSS JO

修改表的默认字符集: ALTER TABLE table_name DEFAULT CHARACTER SET character_name; 修改表字段的默认字符集: ALTER TABLE table_name CHANGE field field field_type CHARACTER SET character_name [other_attribute] 修改表的默认字符集和所有列的字符集: ALTER TABLE table_name CONVERT TO CHARACTER SE

转自:https://blog.csdn.net/LQW_java_home/article/details/53079363 首先 你的jpaProperties配置项中要有 <prop key="hibernate.hbm2ddl.auto">update</prop> 这样就可以直接有对象映射为表结构,实现面向对象向数据库转化. 实体的名字可以和表名字不一样,字段名字和实体的名字也可以不一样. package com.shiroweb.entitys; i

package iie.hadoop.hcatalog.spark; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatInputFormat; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatOutputFormat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-

hive的数据查询一般会扫描整个表,当表数据太大时,就会消耗些时间,有时候我们只需要对部分数据感兴趣,所以hive引入了分区的概念    hive的表分区区别于一般的分布式分区(hash分区,范围分区,一致性分区),hive的分区是比较简单的.他是根据hive的表结构,分区的字段设置将数据按目录存放起来,相当于简单的索引    hive表分区需要在表模式创建的时候指定模式才能使用,他的字段是虚拟的列,不存在表数据中.表分区在表模式创建之后使用之前使用alert table 来添加具体的分区,才能

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

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

在进行批量对DML操作时程序竟然中断了,不再往下执行.查询一下某张表被锁住了,因此不再往下执行了 如果怀疑表被锁了,或者事务未被正常关闭,在Oracle数据库中我们可以通过以下语句进行查询获取相关信息: select t2.username,       t2.sid,       t2.serial#,       t3.object_name,       t2.OSUSER,       t2.MACHINE,       t2.PROGRAM,       t2.LOGON_TIME, 

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

atitit查询表修改表字段没反应--解锁锁定的表 查询表修改表字段没反应 要是使用gui 没反应,最好使用cmd 方式,不卉不个gui 锁上.. ALTER TABLE t_mb_awardweixin  MODIFY  awardChoiceNumLeft int(11) DEFAULT NULL #-----分析.. 1.首先,查询by另一个表格,  要是能查询,显示不是max conn的问题..也许表格锁定了.. 2. show full PROCESSLIST  要是看到个Waitin

spark Hive表操作 之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作. 比如说一个修改表分区的操作 一.使用HiveServer的方式 val tblName = "hive_table" def dropPartitions(tblName: String): Unit = { val HIVE_SERVER = "jdbc:hive2://192.168.xx.xxx:10000" import ja

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

必须在表定义时创建partition a.单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string

atitit查询表改动表字段没反应--解锁锁定的表 查询表改动表字段没反应 要是使用gui 没反应,最好使用cmd 方式,不卉不个gui 锁上.. ALTER TABLE t_mb_awardweixin  MODIFY  awardChoiceNumLeft int(11) DEFAULT NULL #-----分析.. 1.首先,查询by还有一个表格,  要是能查询,显示不是max conn的问题..或许表格锁定了.. 2. show full PROCESSLIST  要是看到个Waiti

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

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

背景:根据业务需要需要把60张主子表批量入库到hive表. 创建测试数据: def createBatchTestFile(): Unit = { to ) { val sWriter = new PrintWriter(new File("D:\\server_" + layer + ".txt")) val nWriter = new PrintWriter(new File("D:\\neighour_" + layer + ".

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,

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl