HIVE特殊分隔符处理 Hive对文件中的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符,,默认单字符是\001.当然你也可以在创建表格时指定数据的分割符号.但是如果数据文件中的分隔符是多字符的,如下图: 01||zhangsan 02||lisi 03||wangwu 补充:hive读取数据的机制 1.首先用inputformat的一个具体的实现类读取文件数据,返回一条条的记录(可以是行,或者是你逻辑中的“行”) 2.然后利用SerDe<默认:org.apache.hadoop.hive.serde2.L

引言 Hive 中的默认分隔符是 ^A (\001) ,这是一种特殊的分隔符,使用的是 ASCII 编码的值,键盘是打不出来的 查看 Hive 默认分隔符文件 Linux 上的文件 以 \001 作为分隔符时,下载后用 notePad++ 打开时看到的 SOH 以 \002 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 STX, 以 \003 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 ETX: "\001" "\002" "\003&q

一.Hive 分号字符 分号是SQL语句结束标记,在HiveQL中也是,可是在HiveQL中,对分号的识别没有那么智慧,比如: select concat(cookie_id,concat(';','zoo')) fromc02_clickstat_fatdt1 limit 2; FAILED: Parse Error: line 0:-1 cannot recognize input'<EOF>' in function specification 能够判断,Hive解析语句的时候,仅仅要遇

方法一)通过org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe格式的serde. 1) 建表语句 #指定以^|~作为分隔符 CREATE TABlE tableex3(id STRING, name STRING) ROW FORMAT SERDE'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( "input.regex" = "^(

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

Hive中的外部表 对于Hive中的外部表来说,因为表是外部的,Hive认为其并不拥有这份数据,删除该表并不会真正删除其中的数据,其中的表描述元信息会被删除掉.   对数据进行分区后,对于管理表,可以将其显示在hdfs目录中,但是外部表目录中不会真正存在数据,只能通过show partitions命令来显示外部表的分区信息.   我们的外部表是通过dateid进行的partition,如何显示某个partition外部表对应的location:   hive -e "describe exten

答:hive中的默认的是'\001'是一种特由的分隔符 使用的是ascii编码的值,键盘是打不出来的.

默认分隔符‘\001',对应ascii码SOH: 通过cat -A filename可以查看分隔符:

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

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

hive基本操作 hive的数据类型 1)基本数据类型 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT FLOAT/DOUBLE BOOLEAN STRING 2)复合类型 ARRAY:一组有序字段.字段的类型必须相同,例Array(1,2) MAP:一组无序的键/值对.键的类型必须是原子的,值可以是任何类型,同一个映射的键的类型必须相同,值得类型也必须相同.例Map('a',1,'b',2) STRUCT:一组命名的字段.字段类型可以不同.例Struct('a',1,1,0) hive

hive 是以hadoop为基础的数据仓库,使用HQL查询存放在HDFS上面的数据,HSQL是一种类SQL的语句,最终会被编译成map/reduce,HSQL可以查询HDFS上面的数据:不支持记录级别的插入,更新或者删除,但用户可以通过查询生产新表或者将查询文件保存在文件中.同时由于hadoop是面向批处理的系统,而mapreduce任务(job)的启动过程需要消耗较多的时间,所以hive查询延迟比较严重,因此提交查询和返回查询结果可能会有较大的延迟,不能进行交互性查询.在传统数据中秒级的查询,

思路一:重定向 在我不知道工具 ,也不熟悉HIQL语法的情况下,没办法了,只有选择一个最简单粗暴的方法,重定向. 在shell中使用 hive -e 可以在shell中执行hive命令,hive -f可以执行文件之中的sql语句,需要什么数据,就把它查询出来,最后重定向到指定目录之下. 思路二:hql语法 在hive中使用INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY将数据导出到指定目录,若要导入到HDFS,删掉lLOCAL即可 导出之后的文件,如果在windows打开会存在一

一.视图 视图:享用基本表的数据,不会生成另外一份数据创建视图:create view view_name as select * from carss;create view carss_view as select * from carss limit 500;查看视图:desc view_namedesc carss_view删除视图:drop view view_namedrop view carss_view使用视图:create view sogou_view as select *

使用sqoop把mysql数据导入hive export HADOOP_COMMON_HOME=/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=/hadoop   cp /hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar /sqoop/lib/ share表第一列为自增主键 share_id,share_id<1000的数据共有999条: mysql> SELECT COUNT(*) FROM share WHERE share_id

数据类型 Hive基本的数据类型: Hive集合数据类型: 另外还有一个复合数据类型,可以综合上面的数据类型组合到一起. ·          union: UNIONTYPE<data_type, data_type, ...> 类型说明 时间戳 支持传统的unix时间戳,可选的纳秒级精度. 支持的转换: l        整型数值类型:解读为以秒为单位的UNIX时间戳 l        浮动点数值类型:解读为以秒和小数精度为单位的UNIX时间戳. l        字符串:JDBC兼容的j

Hive 1. 数据仓库概述 1.1 基本概念 数据仓库(英语:Data Warehouse,简称数仓.DW),是一个用于存储.分析.报告的数据系统. 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持(Decision Support) 数仓专注分析 数据仓库本身并不"生产"任何数据,其数据来源于不同外部系统 同时数据仓库自身也不需要"消费"任何的数据,其结果开放给各个外部应用使用 这也是为什么叫"仓库",而不叫"

Hadoop 2.X 管理与开发 一.Hadoop的起源与背景知识 (一)什么是大数据 大数据(Big Data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的5个特征(IBM提出): l  Volume  (大量) l  Velocity(高速) l  Variety (多样) l  Value   (价值) l  Veracity(真实性) 大数据的典型案例:

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

问题描写叙述:     大数据维稳需求中,客户提供的測试数据为多个字符做分隔符('|#'),在pig中会直接报错,hive中仅仅认第一个分隔符. 因为数据量比較大(160G),在文本中替换成单个字符分隔符已不现实,下面提供两个方案解决这一问题.   例子数据 110|#警察 120|#医院 方案1:利用hive自带的序列化/反序列化的方式RegexSe  add jar /home/cup/software/--/hive-contrib-0.10.0-cdh4.4.0.jar; create