hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

运行环境  centos 5.6   hadoop  hive sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具. 上海尚学堂hadoop大数据培训组原创,陆续有hadoop大数据技术相关文章奉上,请多关注! 在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.ja

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

<------ 导入 ------> 从本地目录文件导入Hive表 语法:LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL : 区分是从本地,还是HDFS 导入 OVERWRITE : 表示重写:不加,表示追加写入 PARTITION(par1='val1') : 指定分区 步骤: 1. 新建一张Hiv

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

/** * 设置导出的excel数据 * @param type $objPHPExcel * @param type $colModel * @param type $grid */public function setExcelData($objPHPExcel, $colModel, $grid){ $table = $this->model->_table; for ($i = 0, $t = 0; $i < count($colModel); $i++) { $label =

Hive Serde 目的: ​ Hive Serde用来做序列化和反序列化,构建在数据存储和执行引擎之间,对两者实现解耦. 应用场景: ​ 1.hive主要用来存储结构化数据,如果结构化数据存储的格式嵌套比较复杂的时候,可以使用serde的方式,利用正则表达式匹配的方法来读取数据,例如,表字段如下:id,name,map<string,array<map<string,string>>> ​ 2.当读取数据的时候,数据的某些特殊格式不希望显示在数据中,如: 192.1

1.设置导出格式: webcontent>birt>pages>dialog>ExportReportDialogFragment.jsp页面: 找到for ( int i = 0; i < supportedFormats.length; i++ ) 这行,把for循环全部注释掉,再下面加上 <OPTION VALUE="pdf">PDF</OPTION> <OPTION VALUE="xls">E

CSV hive-0.14.0内置支持CSV Serde,以前的版本需要引入第三方库的jar包(http://https://github.com/ogrodnek/csv-serde) 现在有个文本文件a.csv(从数据库中导出的数据通常都是这种格式),里面的内容如下: [hive@vm1 ~]$ more a.csv  '1','zhangsan','20','beijing,shanghai,shandong',1 '2','lisi','22','guangdong,hainan',1

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

方式一: hadoop命令导出 hadoop fs -get hdfs://hadoop000:8020/data/page_views2 pv2  方式二:通过insert...directory导出 [spark暂不支持] 导出到本地: INSERT OVERWRITE LOCAL directory '/home/spark/hivetmp/' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' s

一.导出到本地 导出查询结果到本地: INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY "/tmp/hive-result/t_visit_video" SELECT * FROM t_visit_video ; 导出到的本地路径不必已经存在,会自动创建父目录,导出的查询结果会是一个文件夹,文件夹下存放着本次查询的结果,如果结果集比较大的话会分块存放. 每个数据块还会有一个CRC校验文件,此文件为隐藏文件,用于校验此块的数据有效性. 但是当查看导出的数据文件时发现悲剧了

hive有三种导出数据的方式 >导出数据到本地 >导出数据到hdfs >导出数据到另一个表   导出数据到本地文件系统 insert overwrite local directory '[desFile]' select * from [srcFile]; 例: insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' select * from wyp;   这数据是导出到本地文件系统(/home/wyp/wyp),将会在本地目录下生成文件,这

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

问题描写叙述:     大数据维稳需求中,客户提供的測试数据为多个字符做分隔符('|#'),在pig中会直接报错,hive中仅仅认第一个分隔符. 因为数据量比較大(160G),在文本中替换成单个字符分隔符已不现实,下面提供两个方案解决这一问题.   例子数据 110|#警察 120|#医院 方案1:利用hive自带的序列化/反序列化的方式RegexSe  add jar /home/cup/software/--/hive-contrib-0.10.0-cdh4.4.0.jar; create

分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa

Hive三种不同的数据导出的方式 (1)  导出到本地文件系统 insert overwrite local directory '/home/anjianbing/soft/export_data/app_order_city_d' row format delimited fields terminated by '\t' select * from app.app_order_city_d limit 10; 通过insert overwrite local directory将hive中

转载自http://blog.csdn.net/lgdlxc/article/details/42126225 Hive表中的数据使用hive - e"select * from table">aa.csv导出到csv文件的时候在window中用Excel打开查看的时候是乱码,而且格式也不对. 原因有下面两个: 1.乱码的原因是用excel打开csv时格式默认为gbk,但是从hive中导出来的是utf8的 2.格式不对的原因是csv文件的列分隔符是逗号或者\t,而hive中默认使

-- 设置hive的计算引擎为spark set hive.execution.engine=spark; -- 修复分区 set hive.msck.path.validation=ignore; msck repair table sub_ladm_app_click_day_cnt; -- 打印表头 set hive.cli.print.header=true; set hive.cli.print.row.to.vertical=true; ;   -- 显示当前数据库 set hive