MSCK REPAIR TABLE命令主要是用来解决通过hdfs dfs -put或者hdfs api写入hive分区表的数据在hive中无法被查询到的问题.我们知道hive有个服务叫metastore,这个服务主要是存储一些元数据信息,比如数据库名,表名或者表的分区等等信息.如果不是通过hive的insert等插入语句,很多分区信息在metastore中是没有的,如果插入分区数据量很多的话,你用 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION 一个个分区添加十分麻烦.

在更改分区内的文件后刷新表 refresh table tablename ; 我们平时通常是通过alter table add partition方式增加Hive的分区的,但有时候会通过HDFS put/cp命令往表目录下拷贝分区目录,如果目录多,需要执行多条alter语句,非常麻烦.Hive提供了一个"Recover Partition"的功能. 具体语法如下: MSCK REPAIR TABLE table_name; 原理相当简单,执行后,Hive会检测如果HDFS目录下存在但

REPAIR [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE   tbl_name[,tbl_name] ... [QUICK] [EXTENDED] [USE_FRM] REPAIR TABLE用于修复被破坏的表.默认情况下,REPAIR TABLE与myisamchk --recovertbl_name具有相同的效果.REPAIR TABLE对MyISAM和ARCHIVE表起作用.请参见,. 通常,您基本上不必运行此语句.但是,如果灾难发生,REPAIR TABLE很有

随着mysql的长期使用,可以修复表来优化,优化时减少磁盘占用空间.方便备份. REPAIR TABLE `table_name` 修复表 OPTIMIZE TABLE `table_name` 优化表 REPAIR TABLE 用于修复被破坏的表. OPTIMIZE TABLE 用于回收闲置的数据库空间,当表上的数据行被删除时,所占据的磁盘空间并没有立即被回收,使用了OPTIMIZE TABLE命令后这些空间将被回收,并且对磁盘上的数据行进行重排(注意:是磁盘上,而非数据库). 多数时间并不需

REPAIR TABLE `table_name` 修复表 OPTIMIZE TABLE `table_name` 优化表 show create table tablename   表结构 REPAIR TABLE 用于修复被破坏的表. OPTIMIZE TABLE 用于回收闲置的数据库空间,当表上的数据行被删除时,所占据的磁盘空间并没有立即被回收,使用了OPTIMIZE TABLE命令后这些空间将被回收,并且对磁盘上的数据行进行重排(注意:是磁盘上,而非数据库). 多数时间并不需要运行OPT

早上到公司,刚准备吃早餐,手机响了,一看是服务器自动重启了.好吧,准备修复数据吧.游戏服的游戏日志使用的是MyISAM.众所周知,MyISAM表在服务器意外宕机或者mysqld进程挂掉以后,MyISAM表会损坏,数据小的话修复还比较快,但是数据如果有10G以上,那就悲剧了.那我们如何加快repair table快速高效执行呢?下面我们来看看解决方法. REPAIR TABLE用于修复被破坏的表.默认情况下,REPAIR TABLE与myisamchk --recover tbl_name具有相同

MySQL check table/optimize table/analyze table/REPAIR TABLE 转自:https://www.cnblogs.com/datastack/p/3826560.html 注意,这几个操作都会锁表,建议在业务空闲期操作 check table:检查InnoDB和MyIsam是否有错误.检查表或者视图是否存在错误,对 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎的表有作用.对于 MyISAM 存储引擎的表进行表检查,也会同时更新关键字统计数据. CH

mysql> show create table lixl;+-------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| Table | Create Table |+-------+-----------------------------------------------------------

随着mysql的长期使用,肯定会出现一些问题,一般情况下mysql表无法访问,就可以修复表了,优化时减少磁盘占用空间,方便备份. repair table table_name //修复表 optimize table table_name //优化表 repair table用于修复被破坏的表. optimize table用于回收闲置的数据库空间,当表上的数据行被删除时,所占据的磁盘空间并没有立即被回收,使用了optimize table命令后这些空间将被回收,并且对磁盘上的数据行进行重排(

mysql> repair table xs;+---------+--------+----------+----------+| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+---------+--------+----------+----------+| lina.xs | repair | status | OK |+---------+--------+----------+----------+1 row in set (0.00 sec) mysql>

把hive 表stu77 的数据写入 mysql 表test_stu 中. 中间可以加自己的逻辑. import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.StatementSet; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; impo

为什么分桶 (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现.比如JOIN操作.对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作.那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量. (2)提升采样(sampling)效率: 什么时候分桶 需要Map-side join 和 sampl

我们在之前的文章中,介绍了二级分区,混合分区,静态分区,动态分区的区别和建表. 今天我们聊下,当我们建好分区表.并且通过程序在表的分区目录(location)下,写入了文件. 如何在hive中查询到插入的分区数据. 假如我们直接查表,会发现因为没有在表的元数据中加入新增的分区信息,导致查不到数据. 这时, 可以通过hive修复分区的sql语句,自动修复hive的分区 msck repair table table_name; 或手动增加分区 alter table add partition '

Hive中有时候会遇到复制表的需求,复制表指的是复制表结构和数据. 如果是针对非分区表,那很简单,可以使用CREATE TABLE new_table AS SELECT * FROM old_table; 那么如果是分区表呢? 首先想到的办法可能是: 先创建一张和old_table结构相同的new_table,包括分区:可以使用CREATE TABLE new_table LIKE old_table; 接下来使用动态分区,把old_table的数据INSERT到new_table中. 这个方

1.准备数据源 mysql中表bigdata,数据如下: 2. 准备目标表 目标表存放hive中数据库dw_stg表bigdata 保存路径为 hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/dw_stg.db/bigdata hive中建表语句如下: create external table bigdata( class_id string comment '课程id', class_name string comment '课程名称', class_mo

date: 2020-10-09 17:45:00 updated: 2020-10-10 17:45:00 Distcp 跨集群同步 1. 使用方法及原理 hadoop distcp srcPath tarPath 会把srcPath和tarPath下的所有目录.文件信息放入到 _distcp_src_files 和 _distcp_dst_files 两个临时文件中,具体文件内容的拷贝工作交给多个map任务,会导致一个问题,就是文件过多那么map任务数就会很多,每个datanode有一个上限

Hive Data Definition Language Hive Data Definition Language Overview Create/Drop/Alter Database Create/Drop/Truncate Table Alter Table/Partition/Column Create/Drop/Alter View Create/Drop/Alter Index Create/Drop Function Create/Drop/Grant/Revoke Roles

Hive中创建S3的外部表 数据在S3存放的数据是按时间纬度存放的,每天的数据存放在各自的目录下,目录结构如下截图: 每个目录下面的数据是CSV文件,现在将其导入到Hive中进行查询,通过创建对应的表结构: CREATE EXTERNAL TABLE `palmplay_log_pv_s3_csv`( `meta_id` string COMMENT 'from deserializer', `brand` string COMMENT 'from deserializer', `channel

Alter Table/Partition/Column Alter Table Rename Table Alter Table Properties Alter Table Comment Add SerDe Properties Alter Table Storage Properties Additional Alter Table Statements Alter Partition Add Partitions Dynamic Partitions Rename Partition

最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般都是使用alter table add partition命令将分区信息添加到新建的表中,每添加一条分区信息就执行一个alter table add partition命令,如果分区数量少还好办,但是遇到分区数量多的情况,特别是分区数量大于50的情况,如果还是使用alter命令添加分区,那是一件耗时