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

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

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

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

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分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

Hive 分区介绍: hive中简单介绍分区表(partition table),含动态分区(dynamic partition)与静态分区(static partition) hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等). 分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 分区改变了HIVE 对数据存储的组织方式,hive 会创建反应分区结构的子目录,就是那些实际的目录名称. 对数据

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处 虽然之前已经用过很多次hive的分区表,但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解. 举个栗子,基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open,而且还在不断随着时间增长,那么我需要给它进行分区,为什么要分区?因为我想缩小查询范围,提高速度和性能. 分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作,0.7之后的版本都会自动

关系型数据库(如Oracle)中,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive的动态分区,需要进行相应的配置. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14 

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

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

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为