批量删除历史分区和数据可以采用如下操作: -- 删除20180101之前的所有分区 alter table example_table_name drop if exists partition (dt <'20180101');

当hive中分区字段有NULL值时,hive会使用dynamic partition,数据会放到一个特殊的分区,这个分区由参数“hive.exec.default.partition.name”控制,默认为“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”,即上面这种情况. 如果不想保留,则使用下面命令删除该分区,同时手工删除hdfs上该分区文件. 下面用于删除null分区. ALTER TABLE table DROP IF EXISTS PARTITION (pk_year='__HI

Hive删除分区语句: alter table table_name drop if exists partition(dt=30301111)

hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')

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

删除表分区(drop partition)    删除表分区包含两种操作,分别是:   Ø 删除分区:alter table [tbname] drop partition [ptname] UPDATE GLOBAL INDEXES  ; Ø 删除子分区:alter table [tbname] drop subpartition [ptname]  UPDATE GLOBAL INDEXES;   除hash分区和hash子分区外,其它的分区格式都可以支持这项操作.   例如,删除分区: J

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

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

楼主曾今为了将Linux系统安装至U盘中,曾无数次对U盘进行过格式化,到最后导致,u盘各种引导.系统.烂数据存在U盘,导致U盘的使用越来越不方便.后来终于下狠心,利用diskgenius对U盘进行一次彻底的格式化.结果呢,却导致U盘不能用了. 楼主用diskgenius对U盘进行过的操作有“删除所有分区”---新建分区---再格式化U盘....结果就是导致电脑识别不了U盘了. 楼主网上一搜,发现好多同学都存在这个问题.故而楼主决定,研究一下这个问题的解决办法. 经过楼主不屑的努力,终于将正确的办

我是在hive删除表的时候出现这个错误的,看到这个错误应该就知道是字符集错误. 但是我用​ alter database hive character set latin1; 这个命令将其改成拉丁之后还是不行,然后我想到是不是这次hive是重装的,然后还保留有上次存在的hive表结构等存在mysql的数据信息,所以果断将mysql里面的hive数据库删了,然后重新: create database hive; alter database hive character set latin1; 之

  现在的品牌电脑大部分都有一键还原,把还原内容存储在EISA配置的隐藏分区里面,一般的软件都无法对其进行操作,保证分区及系统还原的安全性.这样的功能对于一些人不使用一键还原(笔者即是)来说实属鸡肋功能,且看着那若干容量的硬盘浪费在那里极为不爽. 在网上搜索了很久,大部分都是说要重新启动到DOS下才可以进行,对技能要就较高,经过笔者不懈努力,研究了若干Windows自带的工具后,终于找到一个工具:Diskpart.exe. 关于Diskpart命令:使用此实用工具可以从脚本.远程会话或其他命令提

近日,由于部门数据库读库空间过小,提出删除掉两个月之前日志表的分区(数据库分区是按时间月分区),记述如下: 上网搜索资料发现删除表分区大概分这么几步: 1.查询需要删除掉的分区: select t.DATAPARTITIONNAME from syscat.datapartitions t where  tabname = '?'   with ur syscat.datapartitions表存放所有的分区,根据表名时间查询出所要删除的分区名. 2.detach分区到一张临时表(该操作会创建临

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 

目的,有一个清理数据的需求,需要删除历史的一个分区所有记录信息,但是存在主键global索引,如何更好的维护. 如下测试流程一 提前创建好一个已时间created 字段作为分区键的范围分区表 SQL> select TABLE_OWNER,TABLE_NAME,PARTITION_NAME,HIGH_VALUE,TABLESPACE_NAME from dba_tab_partitions where TABLE_OWNER='TEST' and TABLE_NAME='A';TABLE_OWN

有时候,我们在使用Windows管理磁盘分区时,可能会出现部分分区无法删除的情况,也就是说右键快捷菜单中没有删除卷的操作项. 此时,我们可以按照如下的步骤进行操作即可完成: Step 1: 以管理员身份运行命令行cmd,输入diskpart.exe; Step 2:输入rescan,对硬盘设置情况进行扫描 Step 3:输入list disk,列出磁盘列表 Step 4:输入select disk 磁盘号,选择磁盘 Step 5:输入list partition,列出当前磁盘的分区 Step 6

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

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

Hive分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

今天的一个业务场景就是要把三年的数据从第一天不停的融合起来,每一天作为表格一个新的分区.由于空间有限,数据量很大,可能每天数据都是几十个G的大小.所以我需要做的一点就是在融合这一天之后,删除一天的分区数据,为了保险起见,我删除这一天的前三天的数据. 大致代码是这样的 function shan(){ cat <<EOF ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='$san'); EOF } first=20160706 second=20190310