hive txt导入 array string

Hive 复杂数据类型的使用

Hive复杂数据类型 1.Array数据类型的使用 1.1.创建数据库表,以array作为数据类型 hive (hive_demo1)> create table stu_test(name array<string>,phone array<string>) > row format delimited fields terminated by'\t' > collection items terminated by','; OK 1.2.在/opt/datas

Hive数据导入导出的几种方式

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

hive数据导入导出和常用操作

导出到本地文件 insert overwrite local directory '/home/hadoop'select * from test1; 导出到hdfs insert overwrite directory '/data/input'select * from test1; 导出到本地文件 hive -e "select * from test1" >> /home/hadoop/d.txt hive -f a.sql >> local/e.txt

KUDU数据导入尝试一：TextFile数据导入Hive,Hive数据导入KUDU

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

Nebula Exchange 工具 Hive 数据导入的踩坑之旅

摘要:本文由社区用户 xrfinbj 贡献,主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项. 1 背景公司内部有使用图数据库的场景,内部通过技术选型确定了 Nebula Graph 图数据库,还需要验证 Nebula Graph 数据库在实际业务场景下的查询性能.所以急迫的需要导入数据到 Nebula Graph 并验证.在这个过程中发现通过 Exchange 工具从 hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 文档不是很

Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, string given in D:\wamp\www\suiji.php on line 26

可参考上篇文章链接 PHP数组简写模式同样是PHP版本问题:in_array()函数第二个参数应该为数组但是 lnmp下,PHP5.3不报错,wamp下PHP5.5报以下错误: echo "<br>For in_array:"; $arrstr="weibhd1"; if(in_array("weibhd1",$arrstr)) { echo "ok!"; }else{ echo "no!&qu

利用sqoop将hive数据导入导出数据到mysql

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

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

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复杂格式array,map,struct使用

-- 创建数据库表,以array作为数据类型 drop table if exists person; create table person( name string ,work_locations array<string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' stored as textfile ; -- 数据 biansutao beijing,shangh

python第五篇：Linux上将txt导入mysql

昨天写小项目的时候遇到了一个需求:把txt文档的数据导入到mysql数据库中,开始本来想直接用Mysql Workbench导入TXT文件,但是最后发现不支持TXT导入,结果我吧嗒吧嗒的去把TXT转了Excel,拿到Linux上导入的时候又发现了各种乱码问题. 抱着没有什么是程序员干不了的原则,我手写了一个Python代码直接操作文件进行导入了.结果大概一万多条的文件,导入时间大概两分钟. 下面是具体的代码: mysqlpython.py文件: 自定义的连接mysql数据库的类 importtx

Hive中导入Oracle数据错误：Listener refused the connection with the following error: ORA-12505

问题: 今天往Hive中导入Oracle数据的时候碰到了如下错误:Listener refused the connection with the following error: ORA-12505, TNS:listener does not currently know of SID given in connect descriptor 解决办法: 导入数据的语句如下: /usr/bin/sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@20.20.20.

js内置对象的常用属性和方法（Array | String | Date | Math）

js内置对象:Array String Math Date <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <script> // 1.构造函数方法创建数组 var arr=new Array();

sqoop用法之mysql与hive数据导入导出

目录一. Sqoop介绍二. Mysql 数据导入到 Hive 三. Hive数据导入到Mysql 四. mysql数据增量导入hive 1. 基于递增列Append导入 1). 创建hive表 2). 创建job 3). 执行job 2. Lastmodified 导入实战 1). 新建一张表 2). 初始化hive表: 3). 增量导入数据: 一. Sqoop介绍 Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL.Oracl

从零自学Hadoop(16)：Hive数据导入导出，集群数据迁移上

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

从零自学Hadoop(17)：Hive数据导入导出，集群数据迁移下

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

hive中导入json格式的数据（hive分区表）

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

Sqoop_mysql,hive,hdfs导入导出操作

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

Hive 实战(1)--hive数据导入/导出基础

前沿: Hive也采用类SQL的语法, 但其作为数据仓库, 与面向OLTP的传统关系型数据库(Mysql/Oracle)有着天然的差别. 它用于离线的数据计算分析, 而不追求高并发/低延时的应用场景. 最显著的特别是, Hive的数据是Schema On Read, 对数据的写入非常的自由和松散, 而对数据的读取则作了各种限制. 而RMDBS则是Schema On Write, 对数据写入限制非常的严苛. *). 数据导入/导出让我们体验以下Hive中数据如何导入: 1). 创建数据库 db_

hive数据导入方法

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt 1 hello 2 world 3 test 4 case 字段之间以'\t'分割启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

Hive数据导入

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt 1 hello 2 world 3 test 4 case 字段之间以'\t'分割启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TAB

数据仓库Hive数据导入导出

Hive库数据导入导出 1.新建表data hive (ebank)> create table data(id int,name string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY'\t' > stored as textfile; OK Time taken: 0.257 seconds 2.向data表中插入数据 hive (ebank)> load data local inpath '/home/hive/da

hive txt导入 array string

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