关于Hive创建分区目录且能查到数据的三种方法 1. 使用dfs -mkdir 和 dfs -put 分别创建分区目录和上传数据,此时执行msck repair table 表名 命令就能查询到数据 1. 使用dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse-master/pv_log/day=20191115;创建分区目录 2. 使用dfs -put /opt/module/hiveTest/pv_15.log /user/hive/warehouse-master/pv_

添加分区 alter table 表名 add partition (dt='2016-09-12'); select * from 表名 where dt = '2016-09-12' limit ;

解决方案: 1.删除分区后重新跑数据 alter table drop partition(分区字段=“”): 2.新增字段运行程序后其实数据已经有了,只是查询hive的时候无法显示出来, 这个时候只要刷新一下表结构就出来了 ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...]):

desc formatted l_ad_yclick_html partition (datecol='20160118');

假设数据库有如下表, 首先我们创建一个WPF工程,界面如下 <Window x:Class="WpfApplication2.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmlns:d="http://schem

我们在之前的文章中,介绍了二级分区,混合分区,静态分区,动态分区的区别和建表. 今天我们聊下,当我们建好分区表.并且通过程序在表的分区目录(location)下,写入了文件. 如何在hive中查询到插入的分区数据. 假如我们直接查表,会发现因为没有在表的元数据中加入新增的分区信息,导致查不到数据. 这时, 可以通过hive修复分区的sql语句,自动修复hive的分区 msck repair table table_name; 或手动增加分区 alter table add partition '

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

一:使用:kettle:wind本地MySQL数据到hive的指定路径二:问题:没有root写权限网上说的什么少jar包,我这里不存在这种情况,因为我自己是导入jar包的:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar我是从wind本地MySQL导数据到hive的指定路径,会出现2019/10/14 19:27:13 - Hadoop file output.0 - Caused by: org.pentaho.bigdata.api.hdfs.exceptions.Ac

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中.现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中. INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中国', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WH

添加分区: ', p_loctype='MHA'); 已经创建好的分区表: INFO : Loading partition {p_hour, p_city, p_loctype=MHA} INFO : Loading partition {p_hour, p_city, p_loctype=MHA} INFO : Loading partition {p_hour, p_city, p_loctype=MHA} INFO : Loading partition {p_hour, p_city,

来做个实验说明该问题:1.创建个分区表SQL> create table p_range_test 2 (id number,name varchar2(100)) 3 partition by range(id)( 4 partition t_p1 values less than (10), 5 partition t_p2 values less than (20), 6 partition t_p3 values less than (30) 7 );Table created. 2.查

HiveQL与传统SQL区别 HiveQL是Hive的查询语言.与mysql的语言最接近,但还是存在于差异性,表现在:Hive不支持行级插入操作.更新操作和删除操作,不支持事物. 基本语法 数据库操作 1.创建数据库hive> create database test; 或者 create database if not exists test;2.查看数据库对应的目录文件创建的数据库对应的数据目录或者存储在hdfs的目录为在hive配置文件里面定义的hive.metastore.warehou

一.首先将数据盘格式化分区并挂载(文章中提到的sdb(腾讯云)实践中是vdb(阿里云),文章中挂载在ssd目录下,实践中是挂载到data目录下的,后面安装docker部分以后是实践中的记录,上面数据盘格式化分区等是之前的笔记,请注意区分) 1.  查看现在已有的分区状态 # df –l 图中显示,没有看到sdb硬盘 2.  查看服务器安装的硬盘状态(包括格式化和未格式化) # fdisk –l 图中显示,有sdb硬盘,但是没有分区. 3.  添加新分区 # fdisk /dev/sdb 按照以下

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, hour string

[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51675005 作者: 朱培          ID:sdksdk0 Hive环境的搭建在这里也不重复说了,安装配置可以查看我的这篇文章:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51512031.在这里主要是分享一下HQL语句实践及其函数的基本使用. 一.Hive的基本概念 在Hive中没有插入操作,

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

添加分区并挂载目录 Linux的硬盘识别: 一般使用”fdisk -l”命令可以列出系统中当前连接的硬盘 设备和分区信息.新硬盘没有分区信息,则只显示硬盘大小信息.   1.关闭服务器加上新硬盘   2.启动服务器,以root用户登录   3.查看硬盘信息 #fdisk -l Disk /dev/sda: 42.9 GB, 42949672960 bytes 255 heads, 63 sectors/track, 5221 cylinders Units = cylinders of 1606

一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以

1.Hive 分区partition 必须在表定义时指定对应的partition字段 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