HIVE特殊分隔符处理 Hive对文件中的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符,,默认单字符是\001.当然你也可以在创建表格时指定数据的分割符号.但是如果数据文件中的分隔符是多字符的,如下图: 01||zhangsan 02||lisi 03||wangwu 补充:hive读取数据的机制 1.首先用inputformat的一个具体的实现类读取文件数据,返回一条条的记录(可以是行,或者是你逻辑中的“行”) 2.然后利用SerDe<默认:org.apache.hadoop.hive.serde2.L

Hive中的外部表 对于Hive中的外部表来说,因为表是外部的,Hive认为其并不拥有这份数据,删除该表并不会真正删除其中的数据,其中的表描述元信息会被删除掉.   对数据进行分区后,对于管理表,可以将其显示在hdfs目录中,但是外部表目录中不会真正存在数据,只能通过show partitions命令来显示外部表的分区信息.   我们的外部表是通过dateid进行的partition,如何显示某个partition外部表对应的location:   hive -e "describe exten

引言 Hive 中的默认分隔符是 ^A (\001) ,这是一种特殊的分隔符,使用的是 ASCII 编码的值,键盘是打不出来的 查看 Hive 默认分隔符文件 Linux 上的文件 以 \001 作为分隔符时,下载后用 notePad++ 打开时看到的 SOH 以 \002 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 STX, 以 \003 作为分隔符时,下载后用notePad++打开时看到的 ETX: "\001" "\002" "\003&q

默认分隔符‘\001',对应ascii码SOH: 通过cat -A filename可以查看分隔符:

MySQL命令行默认语句分隔符为分号  ; 使用DELIMITER命令可以更改默认分隔符 mysql> DELIMITER   // 将默认分割符改为  //

我们在用MapReduce做数据处理的时候,经常会遇到将只需要输出键或者值的情况,如context.write(new Text(record), new Text("")),这样得到结果每行尾部会自动加上一个制表符.尽管我们的值是空的,但是MapReduce默认输出的是键值对,且键值对之间默认的分隔符为制表符,这样可能对我们数据的后续处理会产生一些干扰,那么如何去掉或是更改这个制表符呢?这里提供三种解决办法: 方法一:将键设置为空值 一般我们用context写入数据的时候,是将要输出

Hive是什么? Hive是基于Hadoop之上的数据仓库: Hive是一种可以存储.查询.分析存储在hadoop中的大规模数据 Hive定义了简单的类SQL查询语言,成为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据 允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作 Hive没有专门的数据格式 Hive:数据仓库. Hive:解释器,编译器,优化器等. Hive运行时,元数据存储在关系型数据库里面. 1. 为什么

1.http://bbs.csdn.net/topics/391831509?page=1 2楼: QSettings读取配置文件的内容是以逗号作为分隔符,以分号作为结束符.遇到分号就结束了,后面的内容获取不到的.而且,只识别英文的逗号和分号 2.能不能修改QSettings的分割符?把它设置成别的 字符? 3. 4. 5.

Hive字符串分割函数 split(str, regex) - Splits str around occurances that match regexTime taken: 0.769 seconds, Fetched: 1 row(s) 返回值为一个数组 a.基本用法: 例1: split('a,b,c,d',',') 得到的结果: ["a","b","c","d"] b.截取字符串中的某个值: 当然,我们也可以指定取结

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.Connection

1:如果在将文件导入到hive表时,查询结果为null(下图) 这个是因为在创建表的时候没有指定列分隔符,hive的默认分隔符是ctrl+a(/u0001)   2.当我复制好几行sql到hive命令行时,会出现下面情况,导致复制失败 这个是因为我的sql中有tab的缩进,将tab的空格去掉即可   3.当我在使用load加载数据是,抛出filad hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/node4/Desktop/sutdent.txt' OVERWRITE I

创建hive表注意事项 一.表分隔符必须与读取的数据文件一致,比如例子的分隔符为 '\t'(制表符),hive下默认分隔符是制表符. 二.最好指定分区作为数据之间的区分. 三.创建完表可以desc+表明进行查看,字段名称(field),类型(type),common(备注,默认没的话为空). eg: drop table track_log;create table track_log (id string ,url string ,referer string ,keyword string

 前提条件:已经安装好如下软件 Eclipse4.5 hadoop-2.7.3 jdk1.7.0_79 此篇文章基于上一篇文章:zookeeper高可用集群搭建 什么是Hive? 1.Hive是一个基于Hadoop文件系统之上的数据仓库结构.它为数据仓库的管理提供了许多功能:数据ETL(抽取.转换和加载)工具.数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力. 2.同时Hive定义了类SQL的语句:它能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能.还允许开发人员方便的使用Mappe

1.sqoop是什么 Sqoop是一款开源的数据迁移工具,主要用于Hadoop(Hive)与传统的关系型数据库(mysql...)相互之间的数据迁移. 2.sqoop的特点 sqoop的底层实现是mapreduce,所以sqoop依赖于hadoop,数据是并行导入的. 3.sqoop常用命令 sqoop help 1)列出mysql数据库中的所有数据库中的test数据库  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/tes

使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程,并降低Hadoop处理分析任务时的难度. 先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境.为了加快处理速度,我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存),不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存).由于我的笔记本电脑只有8 GB内存,因此我在这里使用CLoudera VM镜像. 如果大家需要使用Virtualbox运行Cloudera/

原文引自:http://blog.csdn.net/zongzhiyuan/article/details/78076842 hive数据表建立可以在hive上建立,或者使用hiveContext.sql(“create table ....") 1) 写入hive表 case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) val sc = new org.apache.spark.SparkContext val hiveContext = ne

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1 Sqoop概述 2 版本说明 3 驱动安装 3.1 MySQL 4 基本用法 4.1 导入 4.1.1 保护密码 4.1.2 使用其他文件格式 4.1.3 压缩导入的数据 4.1.4 提高传输速度 4.1.5 自定义类型映射 4.1.6 并行控制 4.1.7 对NULL值进行编码 4.1.8 导入所有表 4.2 增量导入 4.2.1 只导入细腻数据 4.2.2 增量导入可变数据 4.2.3 保存last-value

这些内容是从sqoop的官网整理出来的,是1.4.3版本的Document,如果有错误,希望大家指正. 1.使用sqoop导入数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db --username foo --table TEST 2.账号密码 sqoop import --connect jdbc:mysql://database.example.com/employees \ --username aaron --password 3.驱

下载 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/sqoop/1.4.7/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 解压 tar -zxf sqoop-1.99.7-bin-hadoop200.tar.gz 将mysql-connector-java-5.1.39.jar拷贝到sqoop1的lib目录 [root@host ~]# cp mysql-connector-java-5.1.39.jar /root/sqoop1/sqoo

Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库或大型机之间传输数据的工具.您可以使用Sqoop将关系数据库管理系统(RDBMS)中的数据导入Hadoop分布式文件系统(HDFS),在Hadoop MapReduce中转换数据,然后将数据导出回RDBMS.Sqoop自动化了这个过程的大部分,它依赖于数据库来描述要导入的数据的模式.Sqoop使用MapReduce导入和导出数据,提供并行操作和容错 使用Sqoop,您可以将数据从关系数据库系统或大型机导入HDFS.导入过程的输入要么是数据库表,要么是

此文是基于上一篇文章:Hive环境搭建及测试 因为Hive默认的数据库是derby,不支持同时开启两个./hive的命令终端: 而将Hive的默认数据库修改成mysql后,可以解决该问题. 仅在安装Hive的CloudDeskTop上配置 一.root用户下:上传mysql安装包(mysql-5.5.32.tar.gz)到/install目录下,并解压安装; 二.hadoop用户下:上传mysql驱动包(mysql-connector-java-3.0.17-ga-bin.jar )到/soft