目前HVIE里查询如下语句报错: select * from dw.ticket_user_mtime limit 10; 错误如下: 17/07/06 16:45:38 [main]: DEBUG impl.RecordReaderImpl: merge = [{data range [22733, 19927580), size: 19904847 type: array-backed}]Failed with exception java.io.IOException:java.lang.

Hive字段中文乱码,如执行 show create table xxx 时,表级别注释.字段级别注释发现有乱码现象, 一般都是由hive 元数据库的配置不当造成的. 此时可按如下步骤进行配置调整: 登录hive的元数据库mysql中: 1.设置hive 元数据库字符集 show create database hive; 查看为utf8,需变更为latin1 alter database hive character set latin1; 2.更改如下表字段为字符集编码为 utf8 alte

针对Mike账号 db1库下面的t1表的 id,name字段授予select权限,age字段授予update权限 授权格式 select(要授权的字段,要授权的字段) 用户括号 括起来  .update() mysql> grant select(id,name),update(age) on db1.t1 to 'mike'@'localhost'; Query OK, rows affected (0.11 sec) 授权的记录 mysql> select * from mysql.col

hive> CREATE TABLE hperson(id string, name string,email string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":id,cf1:name,cf2:email") TBLPROPERTIES ("hbase.table.

目录 认识Hive 1. 解压 2. 配置mysql metastore(切换到root用户) 3. 配置hive 4. 安装hive和mysq完成后,将MySQL的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下 5. 建表 6. 创建分区表 认识Hive Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapRedu

Django测试环境搭建 ps: 1.pycharm连接数据库都需要提前下载对应的驱动 2.自带的sqlite3对日期格式数据不敏感 如果后续业务需要使用日期辅助筛选数据那么不推荐使用sqlite3 方式1: 任意创建一个py文件,在该文件内书写固定的配置 import os if __name__ == '__main__': os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'djangoProject2.settings') import dj

 LOB字段存放在指定表空间 清理CLOB字段及压缩CLOB空间    把LOB字段的SEGMENT 存放在指定表空间.清理CLOB字段及压缩CLOB空间 1.创建LOB字段存放表空间:create tablespace lob_test datafile '/oracle/data/lob_test.dbf' size 500m autoextend on next 10m maxsize unlimited   2.移动LOB字段到单独存放表空间:ALTER TABLE CENTER_ADM

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

A数据表中多个字段对应B数据表的ID, 现在要把B表的其他字段一起查询出来 一.数据表: 1.SPEED_DETECTION_ROAD 它的 START_POINT_ID 和 END_POINT_ID字段对应下面表的ID, 2.SECTION_INFO: 二.SQL语句: SELECT section1.SECTION_NAME AS sectionStart, section2.SECTION_NAME AS sectionEND FROM [ZLITS_HCVS].[dbo].[SPEED_

MYSQL里面需要根据某个字段名,查询该字段名所在的表.这种情况主要是出现在比如你忘了表名,只知道有这样一个字段名,想找出那张表.第二种情况可能是,同一个字段名属于外键,你想找出例如  ID 这个字段到底有多少个表拥有. 在MYSQL 5.0之后的版本可以通过information_schema库当中的columns表来完成 如下代码来实现: USE information_schema; SELECT * FROM columns WHERE column_name='字段名';

最近,在作django数据表迁移时用到的. 因为在django中,我把本来一个字符型字段,更改成了外键, 于是,哦喝~~~字符型字段相当于被删除了, 为了能导入这些字段的外键信息,于是出此下策. 其实按平滑迁移策略, 这个字符型字段应该保留,而增加外键字段. 待功能稳定之后,再删除老字符字段. 但人在公司,身不由已: 一切为了工程进度. 一,选择一个表的字段插入另一个表 insert into xxx_temp(id, deploy_status, deploy_progress) select

     使用Cloudera Manager部署安装的CDH和Impala,Hive中新增加的表,impala中查询不到,其原因是/etc/impala/conf下面没有hadoop和hive相关的配置文件: 将hadooop-core.xml,hdfs-site.xml,hive-site.xml拷贝到conf下,重启服务即可.  

一.查询当前部门下的所有子部门 WITH dept AS ( SELECT * FROM dbo.deptTab --部门表 WHERE pid = @id UNION ALL SELECT d.* FROM dbo.deptTab d INNER JOIN dept ON d.pid = dept.id ) SELECT * FROM dept 二.查询当前部门所有上级部门 WITH tab AS ( SELECT DepId , ParentId , DepName , [Enable] ,

我们有时候会需要查询数据库中包含某字段的所有的表,去进行update,这时就可以用下面的SQL来实现: select object_name(id) objName,Name as colName from syscolumns where (name like'%此次写需要查询的字段名称%')and id in(select id from sysobjects where xtype='u')order by objname; 当然也可以使用游标,把查询出来的Table串接起来,如下: DE

对于已经创建好的表,尤其是已经有大量数据的表,如果需要对表做一些结构上的改变,我们可以先将表删除(drop),然后再按照新的表定义重建表.这样做没有问题,但是必然要做一些额外的工作,比如数据的重新加载.而且,如果有服务在访问表,也会对服务产生影响.因此,在大多数情况下,表结构的更改一般都使用alter table 语句,以下是一些常用的命令. (1) 修改表类型,语法如下: ALTER TABLE tablename MODIFY [COLUMN] column_definition [FIRS

1.什么是二级索引? 我们前面已经介绍过Cassandra之中有各种Key,比如Primary Key, Cluster Key 等等.如果您对这部分概念并不熟悉,可以参考之前的文章: [Cassandra教程] (四)使用Key的正确姿势 对于Cassandra来说,一级索引就是Primary Key. 因为查询的时候,可以直接根据Key算出token然后直接获取对应的记录. 而二级索引,作为辅助索引就是为了找到一级索引.然后再通过一级索引找到真正的值 原文链接:http://www.flym

[本文出自:https://www.jb51.net/article/150323.htm] 这篇文章主要介绍了如何使用MySQL一个表中的字段更新另一个表中字段,需要的朋友可以参考下 1,修改1列 ? 1 2 3 update student s, city c set s.city_name = c.name where s.city_code = c.code; 2,修改多个列 ? 1 2 3 update a, b set a.title=b.title, a.name=b.name w

10.6 约束条件 10.61 not null .default create table t15( id int, name ) not null, sex enum('male','female','other') not null default "male" ); #) not null; insert into t15(id,name) values (,'egon1'), (,'egon2'), (,'egon3'); ​ mysql> desc t15; +---