ascii对应的表Char Dec Oct Hex | Char Dec Oct Hex | Char Dec Oct Hex | Char Dec Oct Hex ----------------------------------------------------------------------------------- (nul) 0 0000 0x00 | (sp) 32 0040 0x20 | @ 64 0100 0x40 | ` 96 0140 0x60 (soh) 1 000

Hive建表的时候虽然可以指定字段分隔符,不过用insert overwrite local directory这种方式导出文件时,字段的分割符会被默认置为\001,一般都需要将字段分隔符转换为其它字符, 可以使用下面的命令:sed -e 's/\x01/|/g' file 可以将|替换成自己需要的分隔符,file为hive导出的文件. sed -i 's/\x01/\t/g' file *`; do sed -i 's/\x01/\t/g' $f done

在hive的官方文档中给的例子中字段分隔符是\001,但是在他的API文档中--hive-delims-replacement ,--hive-drop-import-delims   参数中会处理的字符是\0x01,一个时8进制的1,一个是16进制的1,有这么一点差别,lz为了确认这两个是否一样故做了下面的实验 Example: CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT,      page_url STRING, referrer_

一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 核心的功能有两个: 导入.迁入 导出.迁出 导入数据:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS.HIVE.HBASE 等数据存储系统 导出数据:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具,和 HDFS,Hive 相比,并没有什么高深的理论. sqoop: 工具:本质就是迁移数据, 迁移的方式:就是把sqoo

Hadoop生态圈-Sqoop部署以及基本使用方法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一

来源https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html 一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 核心的功能有两个: 导入.迁入 导出.迁出 导入数据:MySQL,Oracle 导入数据到 Hadoop 的 HDFS.HIVE.HBASE 等数据存储系统 导出数据:从 Hadoop 的文件系统中导出数据到关系数据库 mysql 等 Sqoop 的本质还是一个命令行工具,和 HDFS,

环境 sqoop-1.4.6 一.基本命令1.帮助命令 [root@node101 ~]# sqoop help Warning: /usr/local/sqoop-/../hbase does not exist! HBase imports will fail. Please set $HBASE_HOME to the root of your HBase installation. Warning: /usr/local/sqoop-/../hcatalog does not exist

Apache Sqoop - Overview Apache Sqoop 概述 使用Hadoop来分析和处理数据需要将数据加载到集群中并且将它和企业生产数据库中的其他数据进行结合处理.从生产系统加载大块数据到Hadoop中或者从大型集群的map reduce应用中获得数据是个挑战.用户必须意识到确保数据一致性,消耗生产系统资源,供应下游管道的数据预处理这些细节.用脚本来转化数据是低效和耗时的方式.使用map reduce应用直接去获取外部系统的数据使得应用变得复杂和增加了生产系统来自集群节点过度

使用Hadoop来分析和处理数据需要将数据加载到集群中并且将它和企业生产数据库中的其他数据进行结合处理.从生产系统加载大块数据到Hadoop中或者从大型集群的map reduce应用中获得数据是个挑战.用户必须意识到确保数据一致性,消耗生产系统资源,供应下游管道的数据预处理这些细节.用脚本来转化数据是低效和耗时的方式.使用map reduce应用直接去获取外部系统的数据使得应用变得复杂和增加了生产系统来自集群节点过度负载的风险. 这就是Apache Sqoop能够做到的.Aapche Sqoop

[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

问题描写叙述:     大数据维稳需求中,客户提供的測试数据为多个字符做分隔符('|#'),在pig中会直接报错,hive中仅仅认第一个分隔符. 因为数据量比較大(160G),在文本中替换成单个字符分隔符已不现实,下面提供两个方案解决这一问题.   例子数据 110|#警察 120|#医院 方案1:利用hive自带的序列化/反序列化的方式RegexSe  add jar /home/cup/software/--/hive-contrib-0.10.0-cdh4.4.0.jar; create

一.Hive 分号字符 分号是SQL语句结束标记,在HiveQL中也是,可是在HiveQL中,对分号的识别没有那么智慧,比如: select concat(cookie_id,concat(';','zoo')) fromc02_clickstat_fatdt1 limit 2; FAILED: Parse Error: line 0:-1 cannot recognize input'<EOF>' in function specification 能够判断,Hive解析语句的时候,仅仅要遇

方法一)通过org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe格式的serde. 1) 建表语句 #指定以^|~作为分隔符 CREATE TABlE tableex3(id STRING, name STRING) ROW FORMAT SERDE'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( "input.regex" = "^(

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

HIVE特殊分隔符处理 Hive对文件中的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符,,默认单字符是\001.当然你也可以在创建表格时指定数据的分割符号.但是如果数据文件中的分隔符是多字符的,如下图: 01||zhangsan 02||lisi 03||wangwu 补充:hive读取数据的机制 1.首先用inputformat的一个具体的实现类读取文件数据,返回一条条的记录(可以是行,或者是你逻辑中的“行”) 2.然后利用SerDe<默认:org.apache.hadoop.hive.serde2.L

标签: hadoophivealtertable 2014-11-19 10:45 4219人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: hadoop(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. SerDe SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称,目的是用于序列化和反序列化.序列化的格式包括: 分隔符(tab.逗号.CTRL-A) Thrift 协议 反序列化(内存内): Java Integer/String/ArrayList/HashMap Hado

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

Hive中的外部表 对于Hive中的外部表来说,因为表是外部的,Hive认为其并不拥有这份数据,删除该表并不会真正删除其中的数据,其中的表描述元信息会被删除掉.   对数据进行分区后,对于管理表,可以将其显示在hdfs目录中,但是外部表目录中不会真正存在数据,只能通过show partitions命令来显示外部表的分区信息.   我们的外部表是通过dateid进行的partition,如何显示某个partition外部表对应的location:   hive -e "describe exten

参考资料:http://stackoverflow.com/questions/16459790/hive-insert-overwrite-directory-command-output-is-not-separated-by-a-delimiter 问题描述: Hive insert into directory 命令输出的文件没有指定列分隔符,输出结果就像变成了一个字符串. 通过CREATE EXTERNAL TABLE 和load 方式,尝试了多种分隔符都不能正确的区分,所有的字段内容