rcfile格式表需要从原始的textfile 文件格式表导出数据并导入到新建好的rcfile格式表里 转: HIVE RCFile高效存储结构 创建rcfile 格式的表: CREATE TABLE fc_rc_test (  datatime string,  section string,  domain string,  province string,  city string,  idc string,  ext string,  ip string,  file_size stri

今天最大的收获莫过于把binfs和hive注册表同时在三星的平台上实现了,这可是前无古人啊(只是看到好多哥们说找不到三星的HIVE资料),哈哈哈.怕今天的成果日后成炮灰,还是写下来比较好,要养成这样的习惯!!! 其实所有的工作都是改注册表,但是怎么改,为什么这么改要搞懂就蛮费一番心思了,好在俺是喜欢钻研的动物,小case! 今天总结一些实现的过程和原理. 我们的案子是基于samsung S3C2440A+samsung ONENAND+WinCE5.0的,开发平台是platform builde

hive sequencefile导入文件遇到FAILED: SemanticException Unable to load data to destination table. Error: The file that you are trying to load does not match the file format of the destination table.错误 原因 这是因为SequenceFile的表不能使用load来加载数据,只能导入sequence类型的数据 解决办

Hive与表操作有关的语句 1.创建表的语句: 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, .

Hive--元数据表含义 1.VERSION   -- 查询版本信息   Field Type Comment   VER_ID bigint(20) ID主键   SCHEMA_VERSION varchar(127) Hive版本   VERSION_COMMENT varchar(255) 版本说明 2.DBS -- 存储Hive中所有数据库的基本信息   Field Type Comment   DB_ID bigint(20) 数据库ID   DESC varchar(4000) 数据

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. 1. 内部表: create table tt (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时,会在hdfs上新建一个tt表的数据存放地,例如,笔者是在 hdfs://master/input/table_data 上传hdfs数据到表中: load data inpath '/input/data' into table tt; 此时会将hdfs上的/inpu

索引 什么是索引? 索引是一种磁盘上的数据结构,建立在表或视图的基础上.使用索引可以使数据的获取更快更高校,也会影响其他的一些性能,如插入或更新等. 索引主要分为两种类型:聚集索引和非聚集索引. 字典的目录就是一个索引,按照拼音查询想要的字就是聚集索引(物理连续,页码与目录一一对应),偏旁部首就是一个非聚集索引(逻辑连续,页码与目录不连续). 聚集索引存储记录是物理上连续存在的,而非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续. 聚集索引一个表中只能有一个,而非聚集索引一个表中可以有多个. 索引的利

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

本文以例子的形式介绍一下Hive内表和外表的区别.例子共有4个:不带分区的内表.带分区的内表.不带分区的外表.带分区的外表. 1 不带分区的内表 #创建表 create table innerTable(id int,name string) row format delimited fields terminated by '|';(show tables发现没有innerTable,只有innertable.不多说,记住了) #从HDFS上加载数据 load data inpath 'hdf

1.在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int,    > name string,    > age int,    > tele string)    > ROW FORMAT DELIMITED    > FIELDS TERMINATED BY '\t'    > STORED AS TEXTFILE;OKTime taken: 0.759 seconds 2.这样我们就在Hive里面创建了一张普通的表,现在给这

一.Hive的表 Hive的表分为内部表.外部表和分区表. 1.内部表,为托管表. 2.外部表,external. 3.分区表. 详解: 内部表,删除表的时候,数据会跟着删除. 外部表,在删除表的时候,数据不会跟着删除. 默认分隔符:列 为 \001         行分隔符为 \n 分区表: 1.解决查询效率,不全表查询,只查对应的分区. 2.避免数据重复的问题,即数据质量方面安全. create table tablename ( 字段1 字段类型 , 字段2 字段类型 ) PARTITIO

表压缩有三个选项 1.page 2.row 3.none ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三种设置方式: 第一种:定义时指定 create table table_name(....) with (data_compression = none | page | row); 第二种:修改时指

当数据库是比较大的,而当你想备份,我们可以启动数据库备份压缩.这项由于备份文件比较小的压缩,所以整个备份的更快的速度,同时还低了磁盘空间的消耗. 当然还有一方面.肯定会添加cpu的消耗.只是一般的server都是多核.所以实际上对系统不会有大的影响. 事实上.不仅能够在备份的时候压缩,在SQL Server 2008中.我们还能够对表和索引进行压缩,以下通过压缩前.压缩后的比較.来展示SQL Server 2008强大的表及索引的压缩功能. 这里在公司測试数据库找了一个中型的表,共同拥有943万

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by

MySQL InnoDB表压缩 文件大小减小(可达50%以上) ==> 查询速度变快(count * 约减少20%以上时间) 如何设置mysql innodb 表的压缩: 第一,mysql的版本需要大于5.5第二,设置innodb_file_format=barracuda第三,create table或者alter talble 增加 ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;(默认的key_block_size=16)根据经验,一般压缩比例可以达到30%-

hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')

Hive管理表,也叫内部表.Hive控制着管理表的整个生命周期,默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录:/user/hive/warehouse/下,并且当我们删除一张表时,这张表的数据也会相应的被删除掉,在文件层面上讲,就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉. 管理表能够有效的管理表的数据,但是不利于对数据的分享,同一份数据,我希望既能够指向表A,有能够分享给表B,但是相应的这些表不应该控制数据的生命周期,这种表在Hive里面成为外部表.在创建外部表的时

Hive 外部表的练习 hive创建库和表操作 hive加载数据,4种发放 1.数据放在Linux创建表结构 进行加载 2.先定义表结构.将一个查询select语句结果插入到表中 3.数据先放在hdfs \ 创建表结构\ 进行加载(hive 只能加载目标文件的上级目录) 4.外部数据 external 内部表和外部表 使用上没有任何区别,删除时则有差别 数据: 创建表,以及添加数据: create external table if not exists my_course( courseid

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

0. 说明 SequenceFile 配置压缩编解码器 && 压缩类型的选型 1. SequenceFile 配置压缩编解码器 package hadoop.compression; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWrita