首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

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.

数据库查询*分组排序取top n要求:按照课程分组,查找每个课程最高的两个成绩. 数据文件如下: 第一列no为学号,第二列course为课程,第三列score为分数 mysql> select * from lesson;+-------+---------+-------+| no | course | score |+-------+---------+-------+| N0101 | Marth | 100 || N0102 | English | 12 || N0102 | Chine

步骤一: hive> add jar /setup/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar; hive> add jar /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar; 步骤二: hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUD

hive在查询表信息时,中文显示乱码,数字或者url显现null问题解决思路. 1.确定create hive表时指定的row format delimited fields terminated by ‘xxx’中“xxx”格式是否和原始导入表的data的行列分隔格式一致,如不一致,则会出现select结果中数字或者url显现null等问题,所以需先统一格式. 2.Windows使用的GB2312编码,大多数Linux系统支持的是UTF-8编码,而在Windows远程登陆时使用的是本地编码,实

0.简介 Analyze,分析表(也称为计算统计信息)是一种内置的Hive操作,可以执行该操作来收集表上的元数据信息.这可以极大的改善表上的查询时间,因为它收集构成表中数据的行计数,文件计数和文件大小(字节),并在执行之前将其提供给查询计划程序. 1.如何分析表? 基础分析语句 ANALYZE TABLE my_database_name.my_table_name COMPUTE STATISTICS; 这是一个基础分析语句,不限制是否存在表分区,如果你是分区表更应该定期执行. 分析特定分区

Hive默认情况下查询结果里面是只显示值: hive> select * from click_log; OK ad_101 :: ad_102 :: ad_103 :: ad_104 :: ad_103 :: ad_102 :: ad_101 :: ad_105 :: ad_104 :: ad_103 :: ad_102 :: ad_101 :: ad_101 :: ad_102 :: ad_103 :: ad_104 :: ad_105 :: 而并不知道每列的字段是什么,通过如下命令设置之后

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.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. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

  Hive只支持在FROM子句中使用子查询,子查询必须有名字,并且列必须唯一:SELECT ... FROM(subquery) name ... 确认下是否一定要求列必须唯一?      建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields termina

通过HQL语句 可以将hive 中表的数据生成到指定的目录. 有时候 我们可以利用hive来生成统计的中间文件(比源文件小的多的) 方法有如下2种: 1.INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY 将结果输出到指定的目录: 生成的文件数 和redurcer的数目的一样的 在hive下面执行 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/hive_dat/package_name' select package_name,count(1) from a

Hive只支持在FROM子句中使用子查询,子查询必须有名字,并且列必须唯一:SELECT ... FROM(subquery) name ...

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中.现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中. INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中国', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WH

准备4个表 从mysql 导出excel 转换为txt 创建hive 表的导入文件 create table bdqn_student( sno int, sname string, sbirthdate string, sgender string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; create table bdqn_teacher( tno int, tname string) ROW FO

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

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2

基本查询 全表和特定列查询 1.全表查询 select * from emp; 2.选择特定列查询 select empno,ename from emp; 注意: 1.SQL语言大小写不敏感 2.SQL可以写在一行或者多行 3.关键字不能被缩写也不能分行 列别名 主要作用: 重命名一个列 便于计算 使用AS关键字为列指定别名 select ename as name from emp; 算术运算符 运算符 描述 A+B A和B相加 A-B A 减去 B A*B A 和 B 相乘 A/B A 除

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

一.安装及配置 官方文档: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted 安装Hive2.3 1)上传apache-hive-2.3.0-bin.tar.gz 到/opt/software目录下,并解压到/opt/module [test@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz -C /opt/module/ 2)修改apache-hi

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

在hive命令行中查询数据如下: 表头未显示出来 解决办法: 修改hive安装包conf/hive-site.xml配置文件: <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> <description>Whether to print the names of the columns in query output.</description&g