1. hive 表及数据准备 建表,并插入初始数据.向表中插入 hive> use test; hive> create table kwang_test (id int, name string); hive> insert into kwang_test values(1,'kwang'); hive> insert into kwang_test values(2,'rzheng'); hive> select * from kwang_test; OK 1 kwang

#创建分区表CREATE TABLE if not exists data_center.test_partition (id int,name string,age int)PARTITIONED BY (date_id string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile#LOCATION'hdfs://master:9000/user/hive/warehouse/data_center.db/test

基本语法 insert overwrite local directory '/example/demo/' select * from table; 可以格式化输出 insert overwrite local directory '/test_Select/output' row format delimited fields terminated by '\t' select * from table; 也可以导出到远程HDFS insert overwrite directory 'wa

当前情况:大表的数据量已接近2亿条我的解决思路:为它创建n*100个分区表,将各个分区表放在不同的tablespace上这样做的优点:1.首先是对这个级别的数据表的性能会有所提升2.数据管理更科学3.生产运维过程故障排查便捷 实验环境VM Ware ESXiRedhat 6.3 64bitPostgreSQL 9.2/9.3内存:2G 实现方法(同样适用于Oracle) 1.创建测试表 /** 创建300个分区表,每张表写入5万数据 */ -- -------------------- step

创建测试表,来测试看看测试结果: create table test(name string,pwd string,createdate string)row format delimited fields terminated by ','; 第一步:使用insert into 插入数据到表中: insert into test(name,pwd,createdate)values('name1','pwd1','2017-06-20 14:14:09'); insert into test(

我们知道很多事情都存在一个分治的思想,同样的道理我们也可以用到数据表上,当一个表很大很大的时候,我们就会想到将表拆 分成很多小表,查询的时候就到各个小表去查,最后进行汇总返回给调用方来加速我们的查询速度,当然切分可以使用横向切分,纵向 切分,比如我们最熟悉的订单表,通常会将三个月以外的订单放到历史订单表中,这里的三个月就是将订单表进行切分的依据. 1         需求说明 将数据库Demo中的表按照日期字段进行水平分区分表.要求数据文件按一年一个文件存储,且分区的分割点会根据时间的增长自动添

一.实践先行,直接上手 1. hive 表及数据准备 建表,并插入初始数据.向表中插入 hive> use test; hive> create table kwang_test (id int, name string); hive,'kwang'); hive,'rzheng'); hive> select * from kwang_test; OK kwang rzheng 2. insert into 操作 insert into 语法: INSERT INTO TABLE ta

区分insert into 和 insert overowrite: 0. 命令格式 INSERT OVERWRITE|INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] [(col1,col2 ...)] select_statement FROM from_statement; 参数说明 tablename:需要插入数据的目标表名称. PARTITION (partcol1=val1, partcol2=va

未分区的表,只能存储在一个FileGroup中:对table进行分区后,每一个分区都存储在一个FileGroup中.表分区是将逻辑上一个完整的表,按照特定的字段拆分成Partition set,分散到(相同或不同的)FileGroup中,每一个Partition在FileGroup中都独立存储,每一个parititon都属于唯一的表对象,每一个Partition 都有唯一的ID. 在创建表时,使用On 子句指定table存储的逻辑位置: On  filegroup | "default"

第一.创建分区表的第一步,先创建数据库文件组,但这一步可以省略,因为你可以直接使用PRIMARY文件.但我个人认为,为了方便管理,还是可以先创建几个文件组,这样可以将不同的小表放在不同的文件组里,既便于理解又可以提高运行速度.创建文件组的方法很简单,打开SQL Server Management Studio,找到分区表所在数据库,右键单击,在弹出的菜单里选择“属性”.然后选择“文件组”选项,再单击下面的“添加”按钮,如下图所示: 第二,创建了文件组之后,还要再创建几个数据库文件.为什么要创建数

  如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件,那么你就要考虑创建分区表了. 1.数据库中某个表中的数据很多.很多是什么概念?一万条?两万条?还是十万条.一百万条?这个,我觉得是仁者见仁.智者见智的问题.当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了,那么,你就可以考虑使用分区表了.如果非要我说一个数值的话,我认为是100万条. 2.但是,数据多了并不是创建分区表的惟一条件,哪怕你有一千万条记录,但是这一千万条记录都是常用的记录,那么最好也不要使用分区表,说不定会得不偿失.只有你的数据是

因单表数据太大, 需要表按时间分区 分区字段 pay_out_date 按天分 要求自动创建 1. 创建分区表 MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内 常见错误提示 错误提示:#1503 A PRIMARY KEY MUST INCLUDE ALL COLUMNS IN THE TABLE'S PARTITIONING FUNCTIONMySQL主键的限制,每一个分区表中的公式中的列,必须在主键/unique key 中包括 CREATE TABLE `game_bet` (   `id`

(以项目中实际使用的GNSS库为例) 背景:数据量巨大,定时创建月表存放数据,月表中数据存放在不同的文件组中来提高查询效率   一.创建数据库,添加文件组 除了逻辑文件和物理文件的分离之外,SQL Server使用文件组还有一个优势,那就是分散IO负载,其实现的原理是: 对于单分区表,数据只能存到一个文件组中.如果把文件组内的数据文件分布在不同的物理硬盘上,那么SQL Server能同时从不同的物理硬盘上读写数据,把IO负载分散到不同的硬盘上. 对于多分区表,每个分区使用一个文件组,把不同的数据

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

最近把一些sql执行从hive改到spark,发现执行更慢,sql主要是一些insert overwrite操作,从执行计划看到,用到InsertIntoHiveTable spark-sql> explain insert overwrite table test2 select * from test1;== Physical Plan ==InsertIntoHiveTable MetastoreRelation temp, test2, true, false+- HiveTableSc

--查看数据库中所有用户的分区表 SELECT * FROM DBA_TABLES WHERE PARTITIONED='YES' AND OWNER NOT IN ('SYSTEM','SYS') ORDER BY OWNER --查看当前用户下的分区表 SELECT * FROM USER_TABLES WHERE PARTITIONED='YES' --创建分区表--注意 PARTITION 的字段不能为空 CREATE TABLE TABLE_TEST ( ID VARCHAR2(36

create table maats.account_channel ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '^' STORED AS TEXTFILE as select distinct a.account,b.channel from maats.register a join maats.install b on a.device = b.device;   INSERT OVERWRITE table maats.account_chann

前言 Data Lake Analytics(后文简称DLA)提供了无服务化的大数据分析服务,帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS.TableStore上的数据进行查询分析. 在关系型数据库中,用户可以对大数据量的表进行分区,提高查询的性能.同样在DLA中,用户可以使用分区表将数据进行细化,达到缩短查询响应时间的目的. 本文将以OSS数据源为例,详细介绍如何在DLA中创建和使用分区表. 创建分区表 在DLA中,创建一张分区表需要在建表语句中指定 PARTITIONED BY, 例如创建

首先明确分区表和表分区的区别:表分区是一种思想,分区表示一种技术实现.当表的大小过G的时候可以考虑进行表分区,提高查询效率,均衡IO.oracle分区表是oracle数据库提供的一种表分区的实现形式.表进行分区后,逻辑上仍然是一张表,原来的查询SQL同样生效,同时可以采用使用分区查询来优化SQL查询效率,不至于每次都扫描整个表 一.分区表基本操作 1.按时间分区表创建: create table t_test ( pk_id number(30) not null, add_date_time

参考资料:http://blog.chinaunix.net/uid-21943216-id-4062400.html 一.建按月自增分区表:1.1建表SQL> create table month_interval_partition_table (id number,time_col date) partition by range(time_col)  2  interval (numtoyminterval(1,'month'))  3  (  4   partition p_month