hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')

近期经常将现场的数据带回公司测试,所以写下该文章,梳理一下思路. 1.首先要查询相应的hive表,比如我要将c_cons这张表导出,我先查出hive中是否有这张表. 查出数据,证明该表在hive中存在. 2.查询该表的表结构(建表语句),为了更快的将表数据导入的公司的hive表中.查询表结构语句:show create table c_cons 3.根据你hive配置地址找到表在hadoop集群中的文件位置. 我的c_cons表的位置在:/user/hive/warehouse/c_cons里面

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

DELETE删除多表数据,怎样才能同时删除多个关联表的数据呢?这里做了深入的解释: 1. delete from t1 where 条件 2.delete t1 from t1 where 条件 3. delete t1 from t1,t2 where 条件 4.delete t1,t2 from t1,t2 where 条件 前 3者是可行的,第4者不可行. 也就是简单用delete语句无法进行多表删除数据操作,不过可以建立级联删除,在两个表之间建立级联删除关系,则可以实现删除一个表的数据时

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

在动态网站开发中,我们经常要根据ID删除表中的数据,例如用户删除帖子,就需要根据ID删除帖子.本文章向大家介绍php根据ID删除表中数据的实例,需要的朋友可以参考一下本文章的实例. php实例根据ID删除mysql表中的数据 例如有一个员工表,表中有员工ID.员工姓名.员工薪资等等信息,我们需要将ID=1的员工信息从表中删除.php实现代码如下: <?php /* by http://www.manongjc.com */ $cnx = mysql_connect('mysql153.secur

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

DELETE FROM `logs` WHERE wangzhi='www.juhutang.com' and id<>101072; 上面这段代码的意思为 删除表logs中 所有字段wangzhi含内容为www.juhutang.com的数据.但是不删除同表中 id 是101072 的这条数据. 当然了 我是新手,这条语句可能与标题不是那么完善, 希望大牛解答,删除表中所有数据,保留最近的一条 或者说只保留主键ID最大的一条. 这语句如何写.

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

/* ROWID是行ID,通过它一定可以定位到r任意一行的数据记录 ROWID DNAME DEPTNO LOC ------------------ ---------------------------- ---------- ---------- AAASSUAAEAAAAIbAAA ACCOUNTING 10 NEW YORK AAASSUAAEAAAAIbAAB RESEARCH 20 DALLAS AAASSUAAEAAAAIbAAC SALES 30 CHICAGO AAASSUA

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

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

先在hive里面创建一个表 create table mydb2.t3(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; 接下来创建数据文件 把本地的数据文件导入到hive表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE t3;  接下来把hdfs上的文件导入到hive表中 现在在

一.向表中插入一条信息 1.查看表中的数据 mysql> SELECT * FROM user; +----+---------+----------+ | id | account | password | +----+---------+----------+ | 1 | mk | 123 | | 2 | seven | 456 | +----+---------+----------+ 2 rows in set (0.00 sec) 2.插入数据 mysql> INSERT INTO

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

SQL DML 和 DDL 可以把 SQL 分为两个部分:数据操作语言 (DML) 和 数据定义语言 (DDL). SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法. 但是 SQL 语言也包含用于更新.插入和删除记录的语法. 查询和更新指令构成了 SQL 的 DML 部分: SELECT - 从数据库表中获取数据 UPDATE - 更新数据库表中的数据 DELETE - 从数据库表中删除数据 INSERT INTO - 向数据库表中插入数据 SQL SELECT * 实例 现在我们希望从 "Per

作用: 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,在对应的partition里面去查找就可以,减少查询时间. 1. 创建表 ]# cat create_rating_table_p.sql create external table rating_table_p (userId STRING, movieId STRING, rating STRING ) partitioned by (dt STRING) row