导出到本地文件 insert overwrite local directory '/home/hadoop'select * from test1; 导出到hdfs insert overwrite directory '/data/input'select * from test1; 导出到本地文件 hive -e "select * from test1" >> /home/hadoop/d.txt hive -f a.sql >> local/e.txt

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

hive导出csv格式的数据 命令如下: hive -e "select concat_ws(',',appKey,clickJson) adt.jsontest as st from " >test.csv 当导出的数据含有中文的时候,会出现中文乱码问题,这时使用如下命令: iconv -f UTF-8 -c -t GBK test.csv > test1.csv

示例数据准备 hive中创建dept表 create table dept( deptno int, dname string, loc string ) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile; 导入数据: sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.107:1521:ORCL \ --usern

背景:很多情况下程序崩溃我们只能看到程序抛出来的异常信息,但是有时候异常信息不清不楚我们处理异常还是一头雾水,这种情况下我们就很希望能有种办法获取程序运行时的内存进行调试,查看其中的变量.参数.方法执行情况等信息,这里就提供一种异常时将程序的异常时内存信息导出到文件的方法,这是当初设计渲染监控日志时的一个初步设想,想错误内存导出保存起来帮助分析处理异常,但是与渲染的同事接触后了解到渲染时内存达10G,导出太占资源便放弃了,这里只抛砖引玉跟大家介绍有这种东西如有需要再进行深入研究,这种方法在C++

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar,所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz,解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中. 1  首先安装sqoop,如果你使用的是cl

有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地,这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的.数据导入至本地的HQL语法如下: INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A,使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码,同时,后续提取字段值时需要指定这个特殊的分隔符,在python中使用line.split('\x01')来进行切分在java中split("\\u000

通过HQL语句 可以将hive 中表的数据生成到指定的目录. 有时候 我们可以利用hive来生成统计的中间文件(比源文件小的多的) 方法有如下2种: 1.INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY 将结果输出到指定的目录: 生成的文件数 和redurcer的数目的一样的 在hive下面执行 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/hive_dat/package_name' select package_name,count(1) from a

通过Sqoop将Hive表数据导入到MySQL通常有两种情况. 第一种是将hive上某张表的全部数据导入到mysql对应的表中. 第二种是将hive上某张表中的部分数据导入到mysql对应的表中. 两种方式的区别在于第二种情况需要指定要导入数据的列名称.两种情况的导入方式分别如下: 1.全部导入 Sqoop export --connect  jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dbname  --username mysql(mysql用户名) --password 123

1.使用insert导出 这种方式的优点在于既可以导出到hdfs上还可以导出到本地目录 下面以导出emp表中数据为例 insert overwrite local directory "/opt/module/data/export/emp" 如果去除local,则是导出到hdfs上 row format delimited fields terminated by "\t"   (格式,可选) select * from emp; 导出结果 2.使用export导

报错信息: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask. Unable to move source hdfs://localhost:9000/tmp/hive/daisy/185ccfc8-52f0-48e4-acd2-866340445241/hive_2020-01-21_11-00-58_110_6359830348207520702-1/-mr-10000 to destina

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作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

---王燕行转列sql select split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[1] ,split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[2] from wyy; ---mysql 导入 导出数据部分 --mysql 导入 load data infile 'C:\\Users\\wanghongbo1\\Downloads\\sum.csv' in

一.导出到本地 导出查询结果到本地: INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY "/tmp/hive-result/t_visit_video" SELECT * FROM t_visit_video ; 导出到的本地路径不必已经存在,会自动创建父目录,导出的查询结果会是一个文件夹,文件夹下存放着本次查询的结果,如果结果集比较大的话会分块存放. 每个数据块还会有一个CRC校验文件,此文件为隐藏文件,用于校验此块的数据有效性. 但是当查看导出的数据文件时发现悲剧了

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

Hive导入数据的方式 官网文档: LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] local参数为原始文件存储的位置,位置可以是 本地local hdfs文件系统 overwrite参数 使用时会将表中的数据覆盖 不使用会在表中追加数据 partition参数为分区表加载 eg: 加载本地文件到hive表中 lo