批量删除历史分区和数据可以采用如下操作: -- 删除20180101之前的所有分区 alter table example_table_name drop if exists partition (dt <'20180101');

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

假设test用户下创建的t_jingyu表 vsql -Utest -wtestpwd create table t_jingyu( col1 int, col2 varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3));   需求:删除doy分区表t_jingyu的历史分区数据(8月份) $.sql \timing SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu',

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

关系型数据库(如Oracle)中,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive的动态分区,需要进行相应的配置. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14 

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-AlterTable%2FPartitionStatements 这里主要列一些常用操作. 添加分区 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (partCol = 'value1') location 'loc1'; //示例 ALTER TABLE table_name ADD IF

(一).桶的概念: 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶(没有分区能分桶吗?),也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是 针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由:(1).获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接

Hive分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

Hive 分区介绍: hive中简单介绍分区表(partition table),含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition) hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等). 分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 分区改变了HIVE 对数据存储的组织方式,hive 会创建反应分区结构的子目录,就是那些实际的目录名称. 对数据

hive的数据是放到hdfs中,当我们的分区字段类型为string时,如果使用动态分区向表中插入数据,而动态分区的那个字段恰好为null或者空字符串,这样hive会为其选一个默认的分区,我们查数据时分区字段的值也是这个默认分区的名,默认名为 __HIVE_DEFAULT_PARTITION__,这个默认分区的名称在配置hive时是可配置的. 如果分区字段的类型为int,这里就有四点疑问: 1. 分区字段的值为null或者空字符串时,hive的数据是什么样,hdfs的目录结构什么样? 2. 分区字

当insert数据到有分区的hive表里时若不明显指定分区会抛出异常 insert overwrite table persons_tmp select * from persons; FAILED: SemanticException : Need to specify partition columns because the destination table is partitioned. Error encountered near token 'persons_tmp' 当指定分区后

为了对表进行合理的管理以及提高查询效率,Hive可以将表组织成“分区”. 分区是表的部分列的集合,可以为频繁使用的数据建立分区,这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表,这对于提高查找效率很有帮助. 分区是一种根据“分区列”(partition column)的值对表进行粗略划分的机制.Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引,每个分区对应着表下的一个目录,在HDFS上的表现形式与表在HDFS上的表现形式相同,都是以子目录的形式存在. 一个表可以在多个维度上进行分区,并且分区可以嵌套使

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处 虽然之前已经用过很多次hive的分区表,但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解. 举个栗子,基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open,而且还在不断随着时间增长,那么我需要给它进行分区,为什么要分区?因为我想缩小查询范围,提高速度和性能. 分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作,0.7之后的版本都会自动

今天的一个业务场景就是要把三年的数据从第一天不停的融合起来,每一天作为表格一个新的分区.由于空间有限,数据量很大,可能每天数据都是几十个G的大小.所以我需要做的一点就是在融合这一天之后,删除一天的分区数据,为了保险起见,我删除这一天的前三天的数据. 大致代码是这样的 function shan(){ cat <<EOF ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='$san'); EOF } first=20160706 second=20190310

今天的一个业务场景就是要把三年的数据从第一天不停的融合起来,每一天作为表格一个新的分区.由于空间有限,数据量很大,可能每天数据都是几十个G的大小.所以我需要做的一点就是在融合这一天之后,删除一天的分区数据,为了保险起见,我删除这一天的前三天的数据. 大致代码是这样的 function shan(){ cat <<EOF ALTER TABLE table_name DROP PARTITION (dt='$san'); EOF } first=20160706 second=20190310

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下: