之前直接对timestamp类型做max操作, select id,max(updatetime) updatetime from his.tag group by id; 结果查询的结果有的显示为1970-01-01,如下图: 解决办法: 先将timestamp类型用unix_timestamp函数转换成bigint 然后进行取max操作,最后再将结果通过from_unixtime函数转换成string select id,from_unixtime(max(unix_timestamp(up

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

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

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

如何用adoquery对一个表中所有列进行模糊查询: procedure TForm3.Button4Click(Sender: TObject); var ASql,AKey: string; I: Integer; begin //获取关键词 AKey := Trim(Edit1.Text); //生成SQL语句 ASql := 'SELECT * FROM 需要做的事 WHERE '; do begin then begin ASql := ASql + frmDataPool.qry需要

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

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

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

先启动hive 在mydb2这个数据库中创建表: create external table mydb2.access(ip string,day string,url string,upflow string) row format delimited fields terminated by ','; 把清洗后的数据导入到刚刚创建的hive表中 load data inpath '/uvout/hive/' into table mydb2.access;

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

业务场景 1.表中字段较多 2.查询不需要表中某个字段的数据 语句如下: SELECT CONCAT(' select ',GROUP_CONCAT(COLUMN_NAME),' from ', TABLE_NAME,' ;')FROM information_schema.COLUMNS WHERE table_name = 'test' AND TABLE_SCHEMA = 'ems' and COLUMN_NAME != 'ID';  #忽略条件

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

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

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",    "

背景:根据业务需要需要把60张主子表批量入库到hive表. 创建测试数据: def createBatchTestFile(): Unit = { to ) { val sWriter = new PrintWriter(new File("D:\\server_" + layer + ".txt")) val nWriter = new PrintWriter(new File("D:\\neighour_" + layer + ".

1 MySQL 到 Hive 表的sqoop任务把 原本的NULL 变成字符串 ‘null’ 了 alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\\N');  -- 修改表的NULL值属性 sqoop代码最后面加上 --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' 2. 特殊符号 \001 Hive默认的分隔符是\001,属于不可见字符,这个字符在vi

创建upflow表 create external table mydb2.upflow (ip string,sum string) row format delimited fields terminated by ','; select ip,sum(upflow) as sum from mydb2.access group by ip order by sum desc; 将表access里面的内容导入到upflow表中 insert into mydb2.upflow select

1:创建shell脚本 touch sqoop_options.sh chmod 777 sqoop_options.sh 编辑文件  特地将执行map的个数设置为变量  测试 可以java代码传参数 同时也验证sqoop的 options 属性支持这种写法 #!/bin/bash /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/bin/sqoop --options-file /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/sqoop-impor

hive数据落地到hdfs,null会默认用'\N'存储 解决方式1:利用命令(这个我没起效果) alter table adl_cici_test_fdt set serdeproperties('serialization.null.format' = '');  解决方式2;建表时直接指定(两种方式) a.用语句 ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe’ with serdepropertie

先通过可视化工具链接mysql,在链接的时候用sqoop 用户登录 在数据库userdb下新建表 保存,输入表名upflow 现在我们需要把hive里面的数据通过sqoop导入到mysql里面 sqoop export --connect \ jdbc:mysql://node1:3306/userdb \ --username sqoop --password sqoop --table upflow --export-dir \ /user/hive/warehouse/mydb2.db/u

# 导入 load data local inpath '/root/mr/The_Man_of_Property.txt' insert into table article; # 提示 FAILED: ParseException line 1:58 extraneous input 'insert' expecting INTO near '<EOF>' # 查找半天没发现哪里有问题,怎么试都没用,把表重新建还是一样的问题. # 于是把 insert 改为 overwrite 就可以了.