参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-AlterTable%2FPartitionStatements 这里主要列一些常用操作. 添加分区 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (partCol = 'value1') location 'loc1'; //示例 ALTER TABLE table_name ADD IF

hive新建分区表语句如下: create table table_name (col1_name string comment '备注1', col2_name string comment '备注2', col3_name string comment '备注3', col4_name string comment '备注4') partitioned by (partition1_name string comment'分区备注');

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处 虽然之前已经用过很多次hive的分区表,但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解. 举个栗子,基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open,而且还在不断随着时间增长,那么我需要给它进行分区,为什么要分区?因为我想缩小查询范围,提高速度和性能. 分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作,0.7之后的版本都会自动

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

hive 元数据修复命令 msck repair table xxx; 也可以用于分区表的快速复制 例如你需要从线上往线下导一张分区表,但是网又没有连通,你需要如何操作呢? 1.复制建表语句 2.从线上下载分区表数据 hadoop fs -get /user/hive/warehouse/public.db/table_partition/ . 3.把分区数据put到线下表中 hadoop fs -put table_partition/* /user/hive/warehouse/public

关系型数据库(如Oracle)中,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive的动态分区,需要进行相应的配置. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14 

表 1.重命名表重命名表的语句如下: ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name 2.修改表属性: ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES (property_name = property_value, property_name = property_value,... ) 3.修改表注释: ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES('comment' = n

注意: 本方法仅适用于容量小于 2TB 的硬盘进行分区及格式化.大于 2TB 的硬盘的分区及格式化请使用 GPT方式,可参阅 使用 GPT 分区表分区并格式化. 格式化后,数据盘中的数据将被全部清空.请在格式化之前,确保数据盘中没有数据或已对重要数据进行备份.为避免服务发生异常,格式化前请确保云服务器已停止对外服务. 手动格式化 请根据以下步骤对数据盘进行分区以及格式化,并挂载分区使数据盘可用. 注意: 执行下述命令时,请注意修改数据盘符.下文均以vdb为例,若是其他盘符,仅需将vdb替换为对应

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

(一)kafka修改topic分区的位置 环境:kafka_2.10-0.8.2.1 + JDK1.7.0_80 1. 查看分区topic的分区分布 $ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 结果如下: [hadoop@sdf-nimbus-perf project]$ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 Topic:http_zhixin_lin

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

在装完Linux系统之后自己去修改Swap分区的大小(两种方法) 在安装完Linux系统后,swap分区太小怎么办,怎么可以扩大Swap分区呢?有两个办法,一个是从新建立swap分区,一个是增加swap分区.下面介绍这两种方法:第一您必须有root权限,过程中一定要很小心,一不小心就破坏了整个硬盘的数据,执行下面的过程之前您需要三思而行,错误操作后的后果由执行者自己承担.新建swap分区 1.以root身份进入控制台,输入 # swapoff -a          #停止交换分区 2. 用fd

Alter Table 语句 它是在Hive中用来修改的表. 语法 声明接受任意属性,我们希望在一个表中修改以下语法. ALTER TABLE name RENAME TO new_name ALTER TABLE name ADD COLUMNS (col_spec[, col_spec ...]) ALTER TABLE name DROP [COLUMN] column_name ALTER TABLE name CHANGE column_name new_name new_type A

#创建分区表CREATE TABLE if not exists data_center.test_partition (id int,name string,age int)PARTITIONED BY (date_id string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile#LOCATION'hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/data_center.db/test

本文目标:指导项目侧人员再遇到此类改动需求时可以自己参照更改.需求:Sybase数据库,普通表t_jingyu修改为按天分区的分区表. 1.sp_help查看t_jingyu的表结构,索引等信息 sp_help t_jingyu go 提示:可以直接用DBArtisan工具Extract原建表语句参考 2.sp_rename重命名普通表t_jingyu及其主键pk_t_jingyu和索引idx_t_jingyu_1. sp_rename t_jingyu,t_jingyu_bak go sp_r

link:http://www.thxopen.com/linux/2014/03/30/Linux_parted.html 流程为:新建分区-->格式化分区-->挂载分区 首先弄明白分区的定义,我在网上找到MBR和GPT分区的介绍: MBR分区(主引导记录)表: 支持最大卷:2T (T; terabytes,1TB=1024GB) 分区的设限:最多4个主分区或3个主分区加一个扩展分区. GPT分区(GUID分区表)表: 支持最大卷:18EB,(E:exabytes,1EB=1024TB) 每