1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

1. 非分区表: 复制表结构: create table new_table as select * from exists_table where 1=0; 复制表结构和数据: create table new_table as select * from exists_table; 2. 分区表: -- 创建一个分区表 drop table if exists kimbo_test; create table kimbo_test ( order_id int, system_flag st

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

玩转SQL Server复制回路の变更数据类型.未分区表转为分区表 复制的应用: 初级应用:读写分离.数据库备份 高级应用:搬迁大型数据库(跨机房).变更数据类型.未分区表转为分区表 京东的复制专家 菠萝 曾经写过文章.在数据库大会上也做过演讲,但是我相信真正按照菠萝兄的文章自己去做一次实验的人应该不多 京东的复制专家 菠萝 的文章地址:Replication的犄角旮旯(一)--变更订阅端表名的应用场景 为什麽要玩转复制,大家想象一下:变更数据类型.未分区表转为分区表 这些业务场景经常都会发生,

以前版本中move table不能够online, move 会引rowid改变使对应的索引失效. 12c 中 alter table move online不会对新事务阻塞同时会自动的维护索引的有效性.-- 创建实验表SQL> create table andy_move (id int,name varchar2(10));Table created.-- 插入数据SQL> beginfor i in 1 .. 39 loopinsert into andy_move values(i,'

之前没特别注意,在有些场景下希望使用并行索引扫描的时候,发现parallel_index hint并没有生效,于是抽空看了下文档:The PARALLEL_INDEX hint instructs the optimizer to use the specified number of concurrent servers to parallelize index range scans for partitioned indexes. 但是有很多表即使实时数据量有上千万,但是也无法做到合理的维

外部表和内部表的区别 内部表也称之为managed_table: 默认存储在/user/hive/warehouse下,也可以通过location指定: 删除表事,会删除表数据以及元数据: 外部表称之为external_table: 在创建表时可以自己指定目录位置,使用location: 删除表时,只会删除元数据不会删除表数据: 实际业务中用得比较多: 外部表创建的时候需要在create后添加external eg: create external table if not exists def

关于Mysql分区表的介绍可以参考: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/44592865 关于Mysql分区表的创建可以参考: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/44593511 前面已经提过,Mysql支持4种表的分区,即RANGE与LIST.HASH与KEY,其中RANGE和LIST类似,按一种区间进行分区,HASH与KEY类似,是按照某种算法对字段进行分区. RANGE与LIST

Mysql的安装方法可以参考: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/43812895 Mysql分区表的介绍可以参考: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/44592865 1.检查你的Mysql是否支持分区 mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'; 若结果如下,表示你的Mysql支持表分区: +-----------------------+--

12c以前非分区表需要转换为分区, 如果不停业务的话可以使用在线重定义,只有在表进行切换的时候会有短暂的锁表. 12c 中alter table online clause 实现了表上现有的索引有效,又不停业务. 测试一:非分区表转分区表,索引转换为oracle内部规则.-- 建非分区表create table andy_clause as select  * from user_objects where  object_id is not null;--创建非分区表索引create inde

1.jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false 2.desc (formatted) 表名: 可以查看表的描述 3.文件以逗号分隔,重命名csv结尾,可以用Excel打开 4.Linux下有一个wc -l 文件名,看文件内容数量 5.外部表,出现空值,同样内容放到外部表,出现空值,而放在分区表,却全部显示 6.一个是外部表删除了之后,集

  如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件,那么你就要考虑创建分区表了. 1.数据库中某个表中的数据很多.很多是什么概念?一万条?两万条?还是十万条.一百万条?这个,我觉得是仁者见仁.智者见智的问题.当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了,那么,你就可以考虑使用分区表了.如果非要我说一个数值的话,我认为是100万条. 2.但是,数据多了并不是创建分区表的惟一条件,哪怕你有一千万条记录,但是这一千万条记录都是常用的记录,那么最好也不要使用分区表,说不定会得不偿失.只有你的数据是

hive官方并不支持json格式的数据加载,默认支持csv格式文件加载,如何在不依赖外部jar包的情况下实现json数据格式解析,本编博客着重介绍此问题解决方案 首先创建元数据表: create EXTERNAL table access_log (content string) row format delimited fields terminated by '\t' STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInpu

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

使用hive访问elasticsearch的数据 1.配置 将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib hive -hiveconf hive.aux.jars.path=/usr/local/hive-1.2.1/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar 或者配置: hive-site.xml <property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value&

最近在学习python ,看到了pythod的oracle,不仅可以一次fetch多条,也可以一次insert多条,想写一个复制A表数据到B表的程序来看看实际效率能不能提高.写完发现,非常惊艳!效率提升了近一倍! 当然可能会认为这个没有实际意义,其实不然. 从A表复制数据到B表有很多中方法,一般直接insert即可: insert into tableA select * from tableB ; 但是当数据量非常大时,到达上亿水准的时候,这样做就很郁闷了,因为本身会跑很慢,又看不到进度,偶尔

我们知道Hive0.14版本之前是不支持行级别的插入,更新,删除的,0.14版本之后可以通过修改相关配置得以支持,但是在不修改默认配置的情况下是不是完全没有办法呢?不是的,这里有个比较简单的方法,前提是表的存储格式为textfile~ 以下是例子: 当前表emp 存储格式为textfile 到hdfs中查看数据 将数据下载下来: $ hdfs dfs -get /user/hive/warehouse/test_db.db/emp/part-m-00000 vi查看数据 可以看到字段间的分隔符为

Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据

不同数据库之间复制表的数据的方法: 当表目标表存在时: insert into 目的数据库..表 select * from 源数据库..表 当目标表不存在时: select * into 目的数据库..表 from 源数据库..表 --如果在不同的SQL之间: insert into openrowset('sqloledb','目的服务器名';'sa';'',目的数据库.dbo.表) select * from 源数据库..表 -- 创建链接服务器 exec sp_addlinkedserv