hive 的存储路径的 .hive-staging_hive_yyyy-MM-dd_HH-mm-ss_SSS_xxxx-x 文件可以清理掉吗 https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51918999 https://www.v2ex.com/t/317114 http://www.aboutyun.com/thread-20657-1-1.html

今天在用Xshell连接到CentOS后 使用vim 编辑文档 因为中途有事  临时关闭 并没有保存 再一次打开时 vim 提示要恢复 , 但是每次打开文件后到要恢复,于是找到了以下办法 和vim工作的原理 使用vim编辑文件实际是先copy一份到临时文件并映射到内存里给你编辑,你编辑的是临时文件,不是源文件,直到你:w才保存临时文件到源文件,直到你:q退出才删除临时文件. 每次vim启动检测是否有临时文件,有则询问怎么处理. 你开两个vim操作同一个文件,第二个vim启动时就检测到了临时文件,

/**    * 下载后直接删除临时文件    */      public function deldir($dir) {        $dh=opendir($dir);        while ($file=readdir($dh)) {        if($file!="." && $file!="..") {                $fullpath=$dir."/".$file;             

hive在运行过程中,我们经常会发现 hdfs /tmp/hive/hive or hdfs 目录占用空间巨大,我这里已经清理过了所以,相对较小.但是初次使用hive的用户,一定会发现 随着时间的推移,/tmp/hive 目录一定会变的越来越庞大,这主要是hive在运行过程中会生产大量的中间会话在/tmp目录下,如果hive正常运行结束,临时会话会被自动清理掉, 但是如果中间出现hive中断,或者异常退出,这些中间会话就会一直保存在hdfs上,久而久之,越来越多,造成大量无用的积压文件.必须手动

这里罗列常用操作,更多参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-Create%2FDrop%2FTruncateTable 简单的创建表 create table table_name ( id int, dtDontQuery string, name string ) 创建有分区的表 create table table_name ( id int, dtD

hive使用drop table 表名删除表时报错,return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException 刚开始使用mysql-connector-java-5.0.4-bin.jar报错,换成了mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar好了,应该是jar包版本问题

为了不生成同名的文件夹 String s = UUID.randomUUID().toString(); String filepath = ServletActionContext.getServletContext().getRealPath("upload/notice/"+s+"/"); //创建临时文件夹 private void createfile(String filename){ File file =new File(filename); //如

Hive删除操作主要分为几大类:删除数据(保留表).删除库表.删除分区. 一.仅删除表中数据,保留表结构 hive> truncate table 表名; truncate操作用于删除指定表中的所有行,相当于delete from table where 1=1.表达的是一个意思. 注意:truncate 不能删除外部表!因为外部表里的数据并不是存放在Hive Meta store中.创建表的时候指定了EXTERNAL,外部表在删除分区后,hdfs中的数据还存在,不会被删除.因此要想删除外部表数

#!/bin/shhive -e "use csxuy;show tables;"|grep product_tour2 | while read linedoecho -n "drop table $line;">>temptables.txtdonetables=`cat temptables.txt`echo $tableshive -e "use csxuy;$tables"rm temptables.txt

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');

@echo offecho 正在清除系统垃圾文件,请稍等......del /f /s /q %systemdrive%\*.tmpdel /f /s /q %systemdrive%\*._mpdel /f /s /q %systemdrive%\*.logdel /f /s /q %systemdrive%\*.giddel /f /s /q %systemdrive%\*.chkdel /f /s /q %systemdrive%\*.olddel /f /s /q %systemdriv

搜集了几个超赞的方法: 1.删除临时文件 Temporary Internet Files:RunDll32.exe InetCpl.cpl,ClearMyTracksByProcess 8 2. 删除Cookies:RunDll32.exe InetCpl.cpl,ClearMyTracksByProcess 2 3. 删除历史History:RunDll32.exe InetCpl.cpl,ClearMyTracksByProcess 1 4.删除表单文件:RunDll32.exe Inet

这篇文章主要介绍了java实现创建临时文件然后在程序退出时自动删除文件,从个人项目中提取出来的,小伙伴们可以直接拿走使用. 通过java的File类创建临时文件,然后在程序退出时自动删除临时文件.下面将通过创建一个JFrame界面,点击创建按钮在当前目录下面创建temp文件夹且创建一个以mytempfile******.tmp格式的文本文件.代码如下: import java.io.*; import java.util.*; import javax.swing.*; import java.

在Linux下vim编辑过程中,由于某种原因异常退出正在编辑的文件,再次编辑该文件时,会出现如下提示: 使用vim编辑文件实际是先copy一份临时文件并映射到内存给你编辑,编辑的是临时文件,当执行:w后才保存临时文件到原文件,执行:q后才删除临时文件. 每次启动检索是否有临时文件,有则询问如何处理,就会出现如上情景. 解决办法: 将隐藏的*.swp文件删除即可(隐藏文件都是以.开头的,可以ll -a显示隐藏文件),原先的文件便可再次编辑. rm -f .*.swp // 删除隐藏文件

在hive中,会有这样一种情形: 1.创建一个分区外部表A(比如A表有5个字段),并且向A表里指定的分区(比如20160928这个分区)里插入数据 2.发现A表缺少一些字段,因为存在元数据不实时更新的问题,不想更新元数据,就进行删表重新建表B(表B与表A除了多了几个字段外,别的都一样) 3.再执行hql脚本,把最新的字段样式的数据插入到20160928这个分区里 会出现如下的报错: Failed with exception java.io.IOException: rename for src

1. 内部表 create table test (name string , age string) location '/input/table_data'; 注:hive默认创建的是内部表 此时,会在hdfs上新建一个test表的数据存放地 load data inpath '/input/data' into table test ; 会将hdfs上的/input/data目录下的数据转移到/input/table_data目录下.删除test表后,会将test表的数据和元数据信息全部删

hive级联删除数据库和表 drop database t1 cascade; hive创建临时表和插入 create table t1 as select * from achi; insert into table t1 select * from achi; insert overwrite table t1 select * from achi;

无意间看到一篇文章,觉得对于ORACLE的新手很实用,特转载,原文出处这里 说明:在创建数据库时输入的密码,是修改系统默认的密码,以system和sysman等系统默认身份登录时要输入的密码就是修改后的密码(创建数据库时输入的密码)如果要创建新的用户就必须以system或者sysman(这二者的权限最大)的身份登录后才可创建创建用户格式:create user 用户名 identified by 密码(例如:create user cht identified by cht;)创建完成后,必须分

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在