hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

从 oracle 数据库导数到到 hive 大数据平台,需要按照大数据平台的数据规范,重新生成建表的 SQL 语句,方便其间,写了一个自动生成SQL的存储过程. ① 创建一张表,用来存储源表的结构,以便进行数据处理(可以用临时表,创建表是为了方便核对数据): create table T_P_TABLE_NAME_TEMP ( owner ) not null, table_name ) not null, tab_comments ), column_name ) not null, data

背景:部署CDH集群的 hive 服务,选用 mysql 作为 hive 元数据的存储数据库,通过 hive cli 建表时发现中文注释均乱码. 现象:hive端建表中文注释乱码. 定位: 已经确认过 mysql 库的默认编码是 utf-8,并且 mysql 中建库建表不存在中文乱码的情况. 于是查看hive库表的编码,分别通过如下方式查看hive库和随机某个表的编码,发现hive表的编码是 lantin1,问题也就出在这里. 查看hive库编码: 查看hive表编码: 解决方法: 将hive表

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

今天微博大数据平台发邮件来说.他们有一个hql执行失败.可是从gateway上面的日志看不出来是什么原因导致的,我帮忙看了一下.最后找到了问题的解决办法,下面是分析过程: 1.执行失败的hql: INSERT OVERWRITE TABLE brand_ad_user_with_interact_score_3 select a.uid, a.brand, a.friend, CASE b.weight WHEN NULL THEN '0.000000' ELSE b.weight END fr

建表范例:支持update和delete create table aaa( id string, visitor_name string ) clustered by(id) into buckets stored as orc TBLPROPERTIES('transactional'='true'); 目前只有ORCFileformat支持AcidOutputFormat,另外,建表时必须指定('transactional' = true)2.alter table aaa set ser

1.写出文件工具类 package ccc.utile; import java.io.*; /** * @author ccc * @version 1.0.0 * @ClassName WriteToFileExample.java * @Description TODO IO流 * @ProjectName ccc * @createTime 2021年08月07日 18:32:00 */ public class WriteToFileExample { /** * 追加写入数据到指定文

原文链接: https://www.toutiao.com/i6766784274965201415 一.普通建表方式 create table stu_info( id int, name string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' 载入数据 load data local inpath '/data/hivetest/stu_info_local' into table stu_info; load data inpath '/

类似Mysql的数据库概念: hive> CREATE DATABASE cui; hive> USE cui; 创建表: CREATE TABLE test( first STRING, second STRING ) 默认记录和字段分隔符: \n   每行一条记录 ^A    分隔列(八进制 \001) ^B    分隔ARRAY或者STRUCT中的元素,或者MAP中多个键值对之间分隔(八进制 \002) ^C    分隔MAP中键值对的“键”和“值”(八进制 \003) 自定义分隔符:

客户端连接hive [root@bigdata-02 bin]# ./beeline Beeline version by Apache Hive beeline: Connecting : Enter username :: root Enter password :: ****** Connected ) Driver: Hive JDBC (version ) Transaction isolation: TRANSACTION_REPEAtable_READ : jdbc:hive2::

在mysql见表的时候,会遇到选择存储引擎:MyISAM和InnoDB.究竟用哪种存储引擎好呢? 1.MyISAM:表锁:支持全文索引:读并发性能较好. 2.InnoDB:行锁:支持事务,支持外键:写并发性能较好. 实际上,现在大多数的公司里,mysql的规定都是使用InnoDB作为默认存储引擎,除了支持事务和行锁是比较重要的两个原因外,其实MyISAM在实际应用场景中意义也不大,并且一个重要原因是,官方支持力度大.oracle很早就收购了InnoDB,后面又收购了mysql,现在重点发展Inn

1. hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEXTFILE; 2. cat wyp.txt 1       wyp     25      13188888888888 2       test    30      1388888888888

drop table dw.fct_so;create table dw.fct_so(so_id bigint comment '订单ID',parent_so_id bigint comment '父订单ID (如果未拆单,则等于so_id)',order_code string comment '订单编码',order_amt float comment '订单金额(产品总额+运费)',actl_order_amt float comment '实付金额',actl_order_amt_p

查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;

情况描述 Hive建表时报错,元数据存储在mysql中. 报错信息 如下: FAILED: Execution Error, bytes com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too bytes at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.Native

方法一: 现在的导出还是有缺陷的,导出的文件中还是存在其他不必要的信息 #!/bin/bash ##获取数据库 databases=$(hive -e "show databases; exit;") for database in $databases; do #获取hive建表语句 tables=$(hive -e "use $database; show tables;") for table in $tables; do echo "--=====

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

1.建表 Create [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name ( [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] )   [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED B

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数