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

0. 说明 Hive 插入数据的方法 && Hive 插入数据的顺序 && 插入复杂数据的方法 && load 命令详解 1. Hive 插入数据的方法 Hive 插入数据不是使用 insert,而是 load 2. Hive 插入数据的顺序 2.1 先定义好表结构 create table employee(name string, work_place array<string>, sex_age struct<sex:string,

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

写入数据到hive的hdfs文件中即可,hive创建表的时候用小写做表名,不然查不到 相关操作如下: 查看目录与表 hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ 准备hive脚本文件与测试数据文件 [root@master hive]# cat /opt/flight.hive create table flight ( last_name string, first_name string, arrival_time string, meeting_location

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html 有时间再好好看下整个文章! 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住了:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat.这两位是Google公司重量级的工程师,为数甚少的Google Fellow之二. Jeff Dean其人:http://research.google.com/peop

Querying and Inserting Data Simple Query Partition Based Query Joins Aggregations Multi Table/File Inserts Dynamic-Partition Insert Inserting into Local Files Sampling Union All Array Operations Map (Associative Arrays) Operations Custom Map/Reduce S

问题描述 现有几千条数据,需要插入到对应的Hive/Impala表中.安排给了一个同事做,但是等了好久,反馈还没有插入完成--看到他的做法是:对每条数据进行处理转换为对应的insert语句,但是,实际执行起来,速度很慢,每条数据都要耗时1s左右.比在MySQL中批量插入数据慢多了,因而抱怨Impala不太好用 问题分析 首先,必须明确的是,把每条数据处理成insert语句的方式,肯定是最低效的,不管是在MySQL中,还是在分布式组件Hive.Impala中. 这种方式的资源消耗,更多的花在了连接

开篇介绍 这一篇文章是 微软BI 之SSIS 系列 - 带有 Header 和 Trailer 的不规则的平面文件输出处理技巧 的续篇,在上篇文章中介绍到了对于这种不规则文件输出的处理方式.比如下图中的这种不规则文件,第一行,第二行 Header 部分,第三行的内容 Content 部分,最后一行的 Trailer 部分. 在前几个课程 微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲 第43,44,45,46 课中,我分别讲解了如何使用 .Script Component Source 解

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

Visual Studio 2017 - Windows应用程序打包成exe文件(2)- Advanced Installer   Advanced Installer :Free for 30 days. All features.下载地址:https://www.advancedinstaller.com/download.html30天内免费汉化版:http://www.jb51.net/softs/595612.html 选择Visual Studio应用,点击创建项目 可以输入应用名称

本文出处:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/47022699 从上面的几篇文章中,能够知道怎样使用Shell创建数据库.使用Shell创建数据表,本文继续介绍Shell结合MySQL的使用--怎样使用Shell批量插入数据? 这里涉及一点MySQL其它的知识.怎样导入或者导出数据? 首先做这些之前,须要依照上面所介绍的创建好数据库和数据库表,然后就是将要查询到数据库中的数据写到CSV文件里.因为个人比較懒.选择从一个现成的数据库中导出

前言 近期在学习使用Hive(版本号0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同一时候引来一些问题).也许是一些bug.总而言之,这些都须要使用Hive的开发者额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 数据准备 为了验证接下来出现的问题,须要先准备两张表employees和staged_employees.并准备好測试数据.首先使用下面语句创建表employees: create table empl

hive中新加字段需要注意如下 1)如果表中有分区字段,必须先删除分区才能插入数据否则为null; 2)insert override TABLE table1 select counm1,counm2 from table2; counm1,counm2的顺序必须与table1中字段的顺序一致否则为插入的值不对;

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

今天遇到一个似乎很棘手的问题,要在文件的中间,插入几条配置 这里就以my.cnf这个文件为例 1 [mysqld] 2 datadir=/var/lib/mysql 3 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock 4 # Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks 5 symbolic-links=0 6 # Settings user and group are ig

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i

原文:http://blog.javachen.com/2014/06/09/hive-data-manipulation-language.html 关于 Hive DML 语法,你可以参考 apache 官方文档的说明:Hive Data Manipulation Language. apache的hive版本现在应该是 0.13.0,而我使用的 hadoop 版本是 CDH5.0.1,其对应的 hive 版本是 0.12.0.故只能参考apache官方文档来看 cdh5.0.1 实现了哪些

装载数据 1.以LOAD的方式装载数据 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION(partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] 1) 使用LOCAL这个关键字,那么这个路径应该为本地文件系统路径,是拷贝本地数据到位于HDFS上的目标位置,而不使用LOCAL这个关键字,那么这个路径应该为HDFS中的路径,是把本身就在HDFS上的数据转移到目标位置. 同时,因

因为项目使用Presto作为ETL使用,需要将关系库中的数据导入到Hive中.目前关系库中的数据每天导入一次,在Hive中以天为间隔创建新的分区.思路是正确的,但是在使用的过程中,发现将少量关系库中的数据通过Presto快速并多次导入到Hive中时会出现如下错误: com.facebook.presto.spi.PrestoException: Unable to rename from hdfs://cloud171:8020/tmp/presto-root/34923b62-7933-46f

一.小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据,产生大量的小文件,从而导致map数量剧增. 2.reduce数量越多,小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的). 3.数据源本身就包含大量的小文件. 二.小文件问题的影响 1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能. 2.在HDFS中,每个小文件对象约占150byte,如果小文件过多会占用大量内存.这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩

在有些时候,想要控制hql执行的mapper,reducer个数,reducer设置过少,会导致每个reducer要处理的数据过多,这样可能会导致OOM异常,如果reducer设置过多,则会导致产生很多小文件,这样对任务的执行以及集群都不太好.通常情况下这两个参数都不需要手动设置,Hive会根据文件的大小和任务的情况自动计算,但是某些特殊情况下可能需要进行调优,下面列举两个常用的调优场景看看这两个参数在调优的时候都是怎么用的: 方法一:设置reducer个数 reducer个数最直接的影响是hq