1. hive 表及数据准备 建表,并插入初始数据.向表中插入 hive> use test; hive> create table kwang_test (id int, name string); hive> insert into kwang_test values(1,'kwang'); hive> insert into kwang_test values(2,'rzheng'); hive> select * from kwang_test; OK 1 kwang

create table maats.account_channel ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '^' STORED AS TEXTFILE as select distinct a.account,b.channel from maats.register a join maats.install b on a.device = b.device;   INSERT OVERWRITE table maats.account_chann

一.实践先行,直接上手 1. hive 表及数据准备 建表,并插入初始数据.向表中插入 hive> use test; hive> create table kwang_test (id int, name string); hive,'kwang'); hive,'rzheng'); hive> select * from kwang_test; OK kwang rzheng 2. insert into 操作 insert into 语法: INSERT INTO TABLE ta

区分insert into 和 insert overowrite: 0. 命令格式 INSERT OVERWRITE|INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] [(col1,col2 ...)] select_statement FROM from_statement; 参数说明 tablename:需要插入数据的目标表名称. PARTITION (partcol1=val1, partcol2=va

hive 2.1 一 问题 最近有一个场景,要向一个表的多个分区写数据,为了缩短执行时间,采用并发的方式,多个sql同时执行,分别写不同的分区,同时开启动态分区: set hive.exec.dynamic.partition=true insert overwrite table test_table partition(dt) select * from test_table_another where dt = 1; 结果发现只有1个sql运行,其他sql都会卡住:查看hive thrif

最近把一些sql执行从hive改到spark,发现执行更慢,sql主要是一些insert overwrite操作,从执行计划看到,用到InsertIntoHiveTable spark-sql> explain insert overwrite table test2 select * from test1;== Physical Plan ==InsertIntoHiveTable MetastoreRelation temp, test2, true, false+- HiveTableSc

创建测试表,来测试看看测试结果: create table test(name string,pwd string,createdate string)row format delimited fields terminated by ','; 第一步:使用insert into 插入数据到表中: insert into test(name,pwd,createdate)values('name1','pwd1','2017-06-20 14:14:09'); insert into test(

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

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

参考资料:http://stackoverflow.com/questions/16459790/hive-insert-overwrite-directory-command-output-is-not-separated-by-a-delimiter 问题描述: Hive insert into directory 命令输出的文件没有指定列分隔符,输出结果就像变成了一个字符串. 通过CREATE EXTERNAL TABLE 和load 方式,尝试了多种分隔符都不能正确的区分,所有的字段内容

基本语法 insert overwrite local directory '/example/demo/' select * from table; 可以格式化输出 insert overwrite local directory '/test_Select/output' row format delimited fields terminated by '\t' select * from table; 也可以导出到远程HDFS insert overwrite directory 'wa

特点:Hive是构建在hadoop之上的数据仓库.数据存储在hdfs上,数据计算用的mapreduce框架.用户无需掌握MR的编写,通过类SQL语句即可自动生成查询计划. 主要内容:     接入入口   Client  CLI  Beeline  HiveServer2     metastore     metasotre serve/ metastore dababase     数据库操作     数据载入     用户扩展功能UDF     分区和桶   和传统数据库的异同:    

Hive架构图 元数据默认数据库是:Derby.开发使用MySQL Hive如何将SQL语句翻译成MapReduce的? 1.使用SQL解析器解析SQL语句 2.使用编译器进行编译逻辑 3.使用优化器进行优化 4.使用执行器在Hadoop上执行MapReduce Hive是基于Hadoop之上的框架. Hive的安装步骤 1.安装Hive之前,确保Hadoop是正常安装成功的 2.解压Hive安装包 3.修改hive/conf 目录下的 hive-env.sh.template 名称为 hive

1.什么是Hive:hive是一种基于hadoop的数据仓库,能够将结构化的数据映射成一张表,并提供HQL进行查询.其数据是存储在hdfs上,本质是将sql命令转化成MapReduce来执行. 2.Hive节点:用户接口,跨语言服务,元数据库,driver驱动 用户接口:用户接口分为三种,第一种是cli,利用shell命令行操作:第二种是jdbc/odbc,使用sql进行操作:第三种是webui,在浏览器上访问hive. 跨语言服务:一种软件框架,能让不同的语言调用hive的接口. 元数据:存储

https://blog.csdn.net/xiaobluesky/article/details/50494101 关于insert /*+ append */我们需要注意以下三点: a.非归档模式下,只需append就能大量减少redo的产生:归档模式下,只有append+nologging才能大量减少redo. b.insert /*+ append */ 时会对表加锁(排它锁),会阻塞表上的除了select以外所有DML语句:传统的DML在TM enqueue上使用模式3(row exc

1.insert Insert时,from子句既能够放在select子句后,也能够放在insert子句前,以下两句是等价的 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE eventsSELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites a WHERE

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

Hive是什么? Hive是蜂房的意思,为什么hadoop上的这层数据仓库叫Hive? 因为生物学上蜂房是一个结构相当精良的建筑,取名Hive足见则个数据仓库在数据存储上也是堪称精良的.Hive是Facebook开发的构建于Hadoop集群之上的数据仓库应用,它提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,这使得普通分析人员的应用Hadoop的学习曲线变缓. 第一:Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架. 第二:很低的学习代价便可以让用户在Hadoop中进行存储.查询和分析存

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

摘要: Hive灵活易用且易于维护,十分适合数据仓库的统计分析,什么样的结构让它具备这些特性?我们如何才能灵活操作hive呢? 博主福利 给大家推荐一套hadoop视频课程 [百度hadoop核心架构师,首次内部分享的企业级项目视频,价值3980元] 免费赠送100份,先到先得.联系老师微信ganshiyu1026,备注OSchina. 部分视频截图展示 Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,Hive 定义了