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

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

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

1.  参考说明 参考文档: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted 2.  安装环境说明 2.1.  环境说明 CentOS7.4+ Hadoop2.7.5的伪分布式环境 主机名 NameNode SecondaryNameNode DataNodes centoshadoop.smartmap.com 192.168.1.80 192.168.1.80 192.168.1.80 Hadoop的安装目录为:

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

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(

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

在Hive脚本中如果有 use db; #即使用数据库 最后一定要有一个exit;脚本,退出hive窗口 否则运行到最后,hive无法启动MR任务,只是卡在打印完成hive脚本处. 例子如下: $Hive <<EOF use cdns; set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.comp

   今天一个同事突然告诉我,以前跑得很正常的一个SQL语句,执行时突然报如下错误:         消息1222,级别16,状态18,第1 行         已超过了锁请求超时时段.         消息8630,级别16,状态1,第1 行         内部查询处理器错误: 查询处理器在执行过程中遇到意外错误. 我执行了一下这个SQL语句,也是报如上错误,感觉有点奇怪,还是第一次遇到这种错误.我初步怀疑是SQL中某个表出现一致性错误或分配错误等原因造成.于是先用DBCC CHECKTAB

一.hive配置 1.安装环境 在hadoop-1.2.1集群上安装hive-1.2.1 2.将hive-1.2.1环境变量添加到PATH路径下 使用如下命令打开配置文件 nano /etc/profile 在打开的配置文件里添加如下代码 export HIVE_HOME=/opt/hive- PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH 3.配置hive-default.xml和hive-site.xml 在/opt/hive-1.2.1/conf目录下没有这两个文件夹,只有一个hive

有一天早上到公司用hive中查询数据,发现报错不能连接.通过检查发现mysql服务器没有启动,开启mysql服务器后查询正常.

window7 64位系统,MySQL5.7 问题:在使用shell进行数据表更新操作的过程,输入以下查询语句: ,; 被查询的表记录数达到500W条,在查询过程中出现如题目所示的问题,提示"lost connection to mysql server during query",同时电脑上的MySQL服务自动关闭掉. 已经查找过的地方: 配置文件:my.ini的设置已经设置成max_allowed_packet=2048M 到底是什么问题?

#include <cstdio> #include <cstdlib> class Base { public: #pragma region MyRegion1 //函数重载(overload) //step1:在同一个类中 //step2:函数名相同: //step3:参数不同: //step4:virtual 关键字可有可无 void overload_fun(int x,int y) { printf("Base::overload_fun(int x,int

环境:Ubuntu14.04 Hadoop3.2.0 MySQL5.7 hive2.3.6 安装步骤:安装hive.MySQL并进行配置 安装过程参照:Ubuntu安装hive,并配置mysql作为元数据库  MySQL安装参照:Ubuntu安装MySQL及常用操作 安装过程中出现很多问题: 1.hive版本问题:Unrecognized Hadoop major version number: 3.x.x exception; 原因:第一次安装时使用hive1.x.x版本与Hadoop3.2可

Querying and Inserting Data Simple Query Partition Based Query Joins Aggregations Multi Table/File Inserts Dynamic-Partition Insert Inserting into Local Files Sampling Union All Array Operations Map (Associative Arrays) Operations Custom Map/Reduce S

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 SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 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

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 SQL