1.创建Hive分区表,按字段分区 CREATE TABLE test1 ( id bigint , create_time timestamp , user_id string) partitioned by (partition_key int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001' LINES TERMINATED BY '\n'; 2.增加Hive分区表 ALTER TABLE test1 ADD PARTITION(parti

django.db.utils.IntegrityError: (1062, “Duplicate entry ’1234567891011’ for key_’dingdanid’”) 这个错误是之前在添加dingdanid这个字段时出现的,但是在后面中,我不管如何去操作这个数据表都是报相同的错误. 解决方法:在你的app项目中的migrats文件中,把之前相应的错误操作删去,重新运行,便能操作数据表.

Hive 7.Hive 的内表.外表.分区   1.Hive的内表 Hive 的内表,就是正常创建的表,在 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5208437.html 中已经提到: 2.Hive的外表 创建Hive 的外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment

1.Hive的内表 Hive 的内表,就是正常创建的表,在 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5208437.html 中已经提到: 2.Hive的外表 创建Hive 的外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_

一.分区表创建与说明 必须在表定义时创建partition a.单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string,

创建表 CREATE TABLE if not exists student ( student_id int, sex int, address String, email String ) 这里需要注意的是,虽然hiveSL类似sql语言,但是他们有很多需要注意的地方,不能直接使用符号,比如"'",";"这些,分号,hdfs认为是结束的符号.要使用这些符号的话,需要写成他们ask码的形式 还有在创建表时,字段的数据类型,不是使用的sql中的类型,类似java中的

这里罗列常用操作,更多参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-Create%2FDrop%2FTruncateTable 简单的创建表 create table table_name ( id int, dtDontQuery string, name string ) 创建有分区的表 create table table_name ( id int, dtD

1.对数据库的操作 create database hive_db //创建数据库hive_db create table hive_db.test(字段内容及其格式省略) //在数据库hive_db中创建test表 create database student_db location '/user/hive/student.db' //创建数据库student_db,但是在hdfs中显示student.db,在hive控制端中显示studentdb(在有location的情况下) creat

针对已有数据的表创建标识列: ,) constraint FID_1 primary key(FID)

本文继成上一篇通过hive分析nginx日志文章,详情参考下面链接: http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7066230.html 接着来: 创建业务子表: drop table if exists chavin.nginx_access_log_comm; create table if not exists chavin.nginx_access_log_comm( host STRING, time STRING, request STRING, refe

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.

在hive中对于json的数据格式,可以使用get_json_object或json_tuple先解析然后查询. 也可以直接在hive中创建json格式的表结构,这样就可以直接查询,实战如下(hive-2.3.0版本): 1. 准备数据源 将以下内容保存为test.txt {"student":{"name":"king","age":11,"sex":"M"},"class&

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

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

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

第16课-数据库开发及ado.net 数据库SQl,创建数据库和表,增删改语句,约束,top和Distinct,聚合函数介绍 SQL语句入门(脚本.命令) SQL全名是结构化查询语言(Structured Query Language) SOL语句是和DBMS“交谈”专用的语言,不同的DBMS都认SQL语法. Sql中字符串使用单引号:通过写俩个单引号来转义一个单引号. Sql中的注释“——” 单行注释比较好 判断俩个数据是否相等使用=(单等号) 在sql语句中sql代码不区分大小写 SQL主要

最近项目中,某个表数据量爆发时增长,单表已700w+,读写性能急剧下降,所以考虑加入分区表以解燃眉之急,后续还是要分表分库,当然这是后话.下面简要说一下将普通表转为分区表的步骤.   一.创建文件组 打开SQL Server Management Studio,在相关数据库项右键属性,进入数据库属性页,选择文件组选项,添加所要的文件组    二.创建文件 数据库属性页,选择文件选项,添加文件 . 添加文件时,需要选择上一步添加的对应文件组 三.删除普通表中的聚集索引,因为分区表是以某个字段为分区

一.分区表 1.1 概念 Hive中的表对应为HDFS上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为HDFS上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的where字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并Hive独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的Oracle数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,这时也可以对表进行分区

一.分区表 1.1 概念 Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为 HDFS 上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的 where 字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的 Oracle 数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,

一.分区表 1.1 概念 Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为 HDFS 上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的 where 字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并 Hive 独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的 Oracle 数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,