Hive执行方式 Hive的hql命令执行方式有三种: 1.CLI 方式直接执行 2.作为字符串通过shell调用hive –e执行(-S开启静默,去掉"OK","Time taken") 3.作为独立文件,通过shell调用 hive –f或hive –i执行执行 方式1 键入"hive",启动hive的cli交互模式.Set可以查看所有环境设置参数,并可以重设.其他命令如, Use database 选择库 quit/exit 退出Hive的

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

在上一篇文章中,我提到 MySQL 对自增主键锁做了优化,尽量在申请到自增 id 以后,就释放自增锁. 因此,insert 语句是一个很轻量的操作.不过,这个结论对于“普通的 insert 语句”才有效.也就是说,还有些 insert 语句是属于“特殊情况”的,在执行过程中需要给其他资源加锁,或者无法在申请到自增 id 以后就立马释放自增锁. 那么,今天这篇文章,我们就一起来聊聊这个话题. insert … select 语句 我们先从昨天的问题说起吧.表 t 和 t2 的表结构.初始化数据语句

40 insert语句的锁 上一篇文章中对mysql自增主键锁做了优化,尽量在申请到自增id后,就释放自增锁. 因此,insert语句是一个很轻量的操作,不过,这个结论对于”普通的insert”才生效,其他特殊的insert语句,在执行过程中需要给其他资源加锁,或者在无法申请到自增id以后就立马释放自增锁. Insert...Select语句 CREATE TABLE `t` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c` ) DEFAULT NULL, `d` )

SqlCommand对象的字符串SQL命令可以做多个,以查询为例,用到SqlDataReader的一些方法,如ExecuteReader(),Read()(一条命令内的移动至下一记录),NextResult()(移动到下一个命令并执行). using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using System.Da

为什么选择Hive? (1)基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力(2)支持SQL like查询语言(3)统一的元数据管理(4)简单编程 一:Hive的数据类型(1)基本数据类型tinyint/smallint/int/bigintfloat/doublebooleanstring(2)复杂数据类型Array/Map/Struct没有date/datetime (3)Hive的数据存储Hive的数据存储基于Hadoop HDFSHive没有专门的数据存储格式存储结构主要包括:数据库.文件.表.

上周值班,碰到这样的一个客户问题,表结构简化如下: CREATE TABLE `aa` (`c1` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`c2` int(11) DEFAULT NULL,`c3` int(11) DEFAULT '0',`c4` int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`c1`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8   在使用如下的语法时,怎么会插入两条 c2 = 10

在Hive中执行DDL之类的SQL语句时遇到的一个问题 作者:天齐 遇到的问题如下: hive> create table ehr_base(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries

本文是作者原创,版权归作者所有.若要转载,请注明出处.本文以简单的insert语句为例 1.mybatis的底层是jdbc操作,我们先来回顾一下insert语句的执行流程,如下 执行完后,我们看下数据库结果 OK,语句生效了. 2.贴一下我用mybatis框架写的demo,贴一下主要代码,依次是写sql的xml,以及该xml所对应的接口,还有个是测试的代码 执行完后,我们看下数据库结果 OK,语句生效了. 3.现在是开始阅读源码环节,我在源码上加了自己的理解,这就是我上篇文章编译mybatis源

(非归档模式下)创建表T01: SQL> create table t01 as select * from dba_objects where 1=2; Table created. (非归档模式下)查看当前redo大小: SQL> select value 2 from v$mystat,v$statname 3 where v$mystat.statistic#=v$statname.statistic# 4 and v$statname.name='redo size' 5 / VAL

背景:一个简单的带有主键的insert 语句,居然要 40ms ,开发受不了,要求降低 因此我们要关注的的 数据从插入落地的IO 中间都干了什么 一.MySQL的文件 首先简单介绍一下MySQL的数据文件,MySQL 数据库包含如下几种文件类型: 1)数据文件 (datafile) 存放表中的具体数据的文件. 2)数据字典 记录数据库中所有innodb表的信息. 3)重做日志 (redolog) 记录数据库变更记录的文件,用于系统异常crash(掉电)后的恢复操作,可以配置多个(配置这个参数in

问题描述:在PL/SQL客户端中执行insert语句,插入中文乱码 解决方案: 1.执行脚本 select userenv('language') from dual;    结果为AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8 2.添加系统环境变量:   变量名:NLS_LANG   变量值:AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8 3.重启PL/SQL即可

#!/bin/bash#生成随机身份证号,性别,年龄,电话,姓名,日期,分数和对应等级,并生成insert语句#作者AiYS,2018-02-06,转载请注明http://www.cnblogs.com/AiYS/p/8424334.html #随机身份证号,性别和年龄function random_id {#身份证前6位地区码集合area_code_collection=($(awk '{print $1}' area_code.txt))#从地区码集合中随机取一个地区码area_code=$

从oracle导出一个表的数据,导出的格式是insert语句,数据量30万. 直接在PL/SQL Developer中执行,速度非常慢,脚本中也是100条数据提交一次.因为需要的时间太长,每次中断后,下次执行,又要重新全部导入,需要把之前导入的数据清除. 为了能够断点续传,想了个办法: 用Python把脚本分拆,用commit作为分隔符(脚本中每100条数据有一个commit),分拆成多个脚本,用Python遍历文件夹下的脚本,分别执行每个脚本的语句,执行完成后,把脚本移动到BAK目录,这样即使

这篇文章主要介绍了python中执行shell的两种方法,有两种方法可以在Python中执行SHELL程序,方法一是使用Python的commands包,方法二则是使用subprocess包,这两个包均是Python现有的内置模块.需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧. 一.使用python内置commands模块执行shell commands对Python的os.popen()进行了封装,使用SHELL命令字符串作为其参数,返回命令的结果数据以及命令执行的状态: 该命令目前已经废弃,被s

PHP执行mysql 插入语句, insert语句在Navicat for mysql(或任意的mysql管理工具) 中可以正确执行,但是用mysql_query()函数执行却报错. 错误 : “Data too long for column” 原因: 1.插入字段的长度超过了数据库设计时字段的规定长度:如果是这种情况,把数据库字段的长度修改一下就可以:2.编码问题mysql默认对中文支持不如Microsoft好,所以在有可能出现问题的地方我们都要手动的显式的进行编码设置. 具体操作: 修改m

当全是 insert语句的.sql文件太大时(insert 语句条数太大),直接打开执行sql文件,pl/sql会卡死. 这是可以用pl/sql的命令窗口来执行.sql文件,操作步骤如下: 1.新建命令窗口: 2.输入@d:\xxx.sql   脚本后按回车键(xxx为sql文件路径) 3.待所有sql语句执行完后,点击提交按钮即可.

add JAR /home/hadoop/study/study2/utf.jar; package my.bigdata.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class ToLowercase extends UDF { public String evaluate(String filed){ return filed.toLowerCase(); } } 将代码达成jar包然后上传,其中依赖的函数在hive的压缩包的

package com; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import javax.swing.JFileChooser;

首先连接 hive shell 直接输入 hive启动, 使用--开头的字符串来表示注释 hive>quit; --退出hive hive> exit; --exit会影响之前的使用,所以需要下一句kill掉hadoop的进程 hine>hadoop job -kill jobid 1.显示表        hive>create database database_name; 创建数据库 如果数据库已经存在就会抛出一个错误信息,使用如下语句可以避免抛出错误信息: hive>

Hive服务介绍 Hive默认提供的cli(shell)服务,如果需要启动其他服务,那么需要service参数来启动其他服务,比如thrift服务.metastore服务等.可以通过命令hive --service help查看hive支持的命令. Hive Shell命令介绍Hive的shell命令是通过${HIVE_HOME}/bin/hive文件进行控制的,通过该文件我们可以进行hive当前会话的环境管理.也进行进行hive的表管理等操作.hive命令需要使用';'进行结束标示.通过hiv