目录 replace into时存在主键冲突 replace into时存在唯一索引冲突 replace into时存在主键冲突&唯一索引冲突 存在问题 结论 MySQL中 replace into是否像预期样:若表中有已经存在的数据,则把已经存在的数据删除,插入新数据? 准备数据 CREATE TABLE `test_replace` (    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    `str1` char(10) DEFAULT NULL,    `

用的工具secureCRT连接linux服务器的,登录到hive中后无法使用删除键. 修改如下: 会话选项 -> 终端|仿真 ->  选择终端为linux.

PS:视频一直就是在演示   高可用(比较偏运维一点) PS:Active是对外提供服务的,standBy是从属备用的:但是他们是怎样保证同步的数据的呢?一个运行中zookeeper上的第三方那个工具 qJournalPS:什么时候感知到服务挂了呢,进行切换呢?就是使用zkfc技术 PS:namenode的安全模式 PS:Ferdaration是就是由多个HDFS构成.一般用的比较少 ---------------------------Hive 1.1.1 什么是Hive Hive是基于Had

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

前提 笔者目前需要搭建数据平台,发现了Windows系统下,Hadoop和Hive等组件的安装和运行存在大量的坑,而本着有坑必填的目标,笔者还是花了几个晚上的下班时候在多个互联网参考资料的帮助下完成了Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境的搭建.这篇文章记录了整个搭建过程中的具体步骤.遇到的问题和对应的解决方案. 环境准备 基于笔者的软件版本洁癖,所有选用的组件都会使用当前(2020-10-30)最高的版本. 软件 版本 备注 Windows 10 操作系统 JDK 8 暂时不要

ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配  ORA-00026:

///////////////////////////////////////////////////////////////ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话O

一.分区表 1. 什么是分区表? 对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成(所以索引也是按照分区的子表定义的, 而没有全局索引).实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象的封装.对分区表的请求,都会通过句柄对象 转化成对存储引擎的接口调用. MySQL在创建表时,使用partition by子句定义每个分区存放的数据.在执行查询的时候,优化器会根据分区定义 过滤那些没有我们需要数据的分区. 分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分布在不同的表中,这样可以将相关的

Sqoop 是 Cloudera 公司创造的一个数据同步工具,现在已经完全开源了. 目前已经是 hadoop 生态环境中数据迁移的首选,另外还有 ali 开发的 DataX 属于同类型工具,由于社区的广泛使用和文档的健全,调研之后决定使用 Sqoop 来做我们之后数据同步的工具. 我们首先来看下 Sqoop 的工作流 他将我们传统的关系型数据库 | 文件型数据库 | 企业数据仓库 同步到我们的 hadoop 生态集群中. 同时也可以将 hadoop 生态集群中的数据导回到传统的关系型数据库 |

1.HDFS 修复 问题描述:其他部门在yarn平台上跑spark 程序错误的生成了海量的不到100K的小文件,导致namenode压力过大,其中一个namenode宕机后,没有及时发现 使得edits文件大量积累,在namenode1宕机后,namenode2 随后在凌晨1点也宕机. 原因分析:NameNode 内存设置太低,之前内存设置在1G,后调高namenode 堆内存,调高到18G.编写程序的人员不应该生成海量的小文件落地HDFS,大量的小文件不适合存储在HDFS上. 问题解决方案:提

一.安装 1.下载sqoop-1.4.6-bin.tar.gz并解压 2.修改conf/sqoop-env.sh,设置如下变量: export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.3 export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.3 export HBASE_HOME=/usr/local/hbase-1.1.3 export HIVE_HOME=/usr/local/hive-2.0.0 #expo

FAILED_LOGIN_ATTEMPTS 用于指定连续登陆失败的最大次数 达到最大次数后,用户会被锁定,登陆时提示ORA-28000 UNLIMITED为不限制 精确无误差 是 实时 PASSWORD_LIFE_TIME 用于指定密码有效天数 最少为1,UNLIMITED为不限制 如果已经有用户被提示ORA-28002错误,需要重新修改一次密码,即使此资源已经设置为UNLIMITED 精确无误差 否,始终开启 PASSWORD_REUSE_TIME 用于指定密码可重用时间 UNLIMITED为

ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配 ORA-00026:

IT管理:变更管理:1/ 简单版,效率高类似数仓拉一个相关群,先和业务确定时间,然后在群里发通知.通知模板:@所有人 通知 :hive 计算集群停30分钟 原因: 当前数据量增多,hue 查询内存不足 影响: hive 无法使用 调整时间: 今天21:20,调整时间30分钟 运维: @所有人 通知:数据权限本周日上线 上线时间: 暂定本周日,如有调整,及时告知 背景: 当前数仓的基础结构正趋于完整,数仓后续规范建设会持续遵循以下原则: 1.数据安全性 2.敏感数据管理 3.数据源唯一入口 4.需

ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配 ORA-00026:

Beeline里面执行hive脚本函数nvl2()与replace()报错 写脚本的时候是在impala里面执行的,都正常,但是转换为调度的时候是在beeline里面执行的 就会有问题了. 详情如下: replace函数: (去掉字符串里面所有空格) select replace(' hell o wor d ',' ',''); impala执行命令: select replace(' hell o wor d ',' ',''); impala执行结果为:  helloworld beeli

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

前言1.hive简介1.1 hive组件与相应功能:1.2 hive的表类型1.3 分区表1.3 分隔符1.4 hive的数据存储2.数据类型2.1 基本数据类型2.1 复杂数据类型2.3 NULL3.基本操作3.1 数据库操作3.2 表操作3.3 视图3.4 数据导入导出3.hsql3.1 hsql基本操作3.2 hive内置函数3.2 自定义函数3.3 注册函数4.hive权限管理4.1 权限简介4.2 权限分类4.3 授权管理5.hive优化 前言 本手册介绍了hive的基本知识及工作中要

Hive Documentation https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home 2016-12-22  14:52:41 ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) http://www.antlr.org/ 2016-12-15  22:59:16 UDF <LanguageManual UDF>:https://cwiki.apache.org/confluence/displ