一.静态分区 1.创建分区表 hive (default)> create table order_mulit_partition( > order_number string, > event_time string > ) > PARTITIONED BY(event_month string, step string) > row format delimited fields terminated by '\t'; 2.加载数据到分区表 load data lo

分区表: 建表语句中添加:partitioned by (col1 string, col2 string) create table emp_pt(id int, name string, job string, mgr int, hiredate string, salary double, bonus double, deptid int) partitioned by (year string) row format delimited fields terminated by "\t&

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动态分区和分桶 1.Hive动态分区 1.hive的动态分区介绍 ​ hive的静态分区需要用户在插入数据的时候必须手动指定hive的分区字段值,但是这样的话会导致用户的操作复杂度提高,而且在使用的时候会导致数据只能插入到某一个指定分区,无法让数据散列分布,因此更好的方式是当数据在进行插入的时候,根据数据的某一个字段或某几个字段值动态的将数据插入到不同的目录中,此时,引入动态分区. 2.hive的动态分区配置 --hive设置hive动态分区开启 set hive.exec.dynami

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

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

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

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.动态分区的好处就不说了,随着时间的推移,不可能一个度量值组都放在一个分区中,处理速度非常慢,如何动态添加分区,如何动态处理分区,成为了很多新手BI工程师一个头痛的问题,废话不多说,分享一下我的经验. 二.首先讲一下大致的流程,主要是通过SSIS进行任务的处理,本文主要是按照月进行分区,当然分区的规则大家可以根据自己的需求制定. 该包用到的所有变量 三.对上面四个步骤分别讲解一下. 1.得到所有分区: ①.主要设置如下图 ②.输出的结果集应该传给变量Partitions ③.SQLStatem

一.动态分区的好处就不说了,随着时间的推移,不可能一个度量值组都放在一个分区中,处理速度非常慢,如何动态添加分区,如何动态处理分区,成为了很多新手BI工程师一个头痛的问题,废话不多说,分享一下我的经验. 二.首先讲一下大致的流程,主要是通过SSIS进行任务的处理,本文主要是按照月进行分区,当然分区的规则大家可以根据自己的需求制定. 该包用到的所有变量 三.对上面四个步骤分别讲解一下. 1.得到所有分区: ①.主要设置如下图 ②.输出的结果集应该传给变量Partitions ③.SQLStatem

前段时间,一个朋友问我ASP.NET MVC下实现动态二级域名的问题.跟他聊了一些解决方案,这里也总结一下,以供参考. 相信大家都发现类似58同城这样的网站,成都的网址是cd.58.com 上海的是sh.58.com类似的上千个网站,其实没有那么多个网站,域名前面那部分就是泛域名解析,相当于是传递一个参数,所有的域名实际上访问的都是一个网站,仅仅是传递了不一样的参数显示不一样的内容. 比如网站主域名入口为:www.58.com 当成都的用户登录时,解析到:cd.58.com 当上海的用户登录时,

Author: kwu [解决]hive动态添加partitions不能超过100的问题,全量动态生成partitions超过100会出现例如以下异常: The maximum number of dynamic partitions is controlled by hive.exec.max.dynamic.partitions and hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode. Maximum was set to: 100 解决100限制,可设置例

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

昨日内容回顾 1. 权限有几张表? 2. 简述权限流程? 3. 为什么要把权限放入session? 4. 静态文件和模块文件 5. 相关技术点 - orm查询 - 去空 - 去重 - 中间件 - inclusion_tag - 引入静态文件 {% load staticfiles %} {% static '....' %} 一.客户管理之动态"二级"菜单 下载github代码 https://github.com/987334176/luffy_permission/archive/

动态二级域名的实现: 应用场景:目前产品要实现block功能,因为工作需要实现二级域名:www.{CompanyUrl}.xxx.com 假设产品主域名入口为:www.xxx.com 公司员工管理:www.a.xxx.com 公司产品管理: www.b.xxx.com Route简介:ASP.NET路由可以不用映射到网站特定文件的URL.由于该 URL 不必映射到文件,因此可以使用对用户操作进行描述因而更易于被用户理解的 URL..NET Framework 3.5 SP1已经包含了ASP.NE

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

TDSQL MySQL版 目前支持 Range 和 List 两种格式的二级分区,具体建表语法和 MySQL 分区语法类似. 二级分区语法 一级 Hash,二级 List 分区示例如下: MySQL [test]> CREATE TABLE customers_1 ( first_name VARCHAR(25) key, last_name VARCHAR(25), street_1 VARCHAR(30), street_2 VARCHAR(30), city VARCHAR(15), re

1.开启支持动态分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; --默认为false set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrict; 2.相关参数介绍 set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode; --每一个执行的mapreduce节点上,允许创建的动态分区数[默认100] set hive.exec.max.dynamic.partitions; --所有执行mapre

各位看官,今天我们来讨论下再Hive中的动态分区和混合分区方面的一些知识点以及相关的一些问题. 前面我们已经讲过管理表和外部表的一般分区的一些知识点,对于需要对表创建很多的分区,那么用户就需要些很多的SQL代码,举例: 比如我创建了一张分区表emp,需要 将分区表employees中的某些区数据按分区导入到表emp中,如果我需要导入的分区有上百个,那么就需要写上百个INSERT ...SELECT ...语句.如下: FROM jimdb.employeesINSERT OVERWRITE TA

Hive 分区介绍: hive中简单介绍分区表(partition table),含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition) hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等). 分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 分区改变了HIVE 对数据存储的组织方式,hive 会创建反应分区结构的子目录,就是那些实际的目录名称. 对数据

笔者使用的hive版本是hive-1.1.0 hive-1.1.0动态分区的默认实现是只有map没有reduce,通过执行计划就可以看出来.(执行计划如下) insert overwrite table public_t_par partition(delivery_datekey) select * from public_oi_fact_partition; hive 默认的动态分区实现,不需要shuffle 那么hive如何通过map就实现了动态分区了呢,stage1根据FileInput