一.创建新表 建表语句如下: CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_collection_9( user_id string , seller_id string , product_id string , time string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ; 二.hue中向hive导入数据 首先,在文件浏览器中,将你创建表对应的文本导进来,如下图所示: 使用如下操作语句将文本数据导入到hive中.

0. 说明 Hive 插入数据的方法 && Hive 插入数据的顺序 && 插入复杂数据的方法 && load 命令详解 1. Hive 插入数据的方法 Hive 插入数据不是使用 insert,而是 load 2. Hive 插入数据的顺序 2.1 先定义好表结构 create table employee(name string, work_place array<string>, sex_age struct<sex:string,

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) >

写入数据到hive的hdfs文件中即可,hive创建表的时候用小写做表名,不然查不到 相关操作如下: 查看目录与表 hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ 准备hive脚本文件与测试数据文件 [root@master hive]# cat /opt/flight.hive create table flight ( last_name string, first_name string, arrival_time string, meeting_location

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

前言 近期在学习使用Hive(版本号0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同一时候引来一些问题).也许是一些bug.总而言之,这些都须要使用Hive的开发者额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 数据准备 为了验证接下来出现的问题,须要先准备两张表employees和staged_employees.并准备好測试数据.首先使用下面语句创建表employees: create table empl

hive中新加字段需要注意如下 1)如果表中有分区字段,必须先删除分区才能插入数据否则为null; 2)insert override TABLE table1 select counm1,counm2 from table2; counm1,counm2的顺序必须与table1中字段的顺序一致否则为插入的值不对;

问题描述 现有几千条数据,需要插入到对应的Hive/Impala表中.安排给了一个同事做,但是等了好久,反馈还没有插入完成--看到他的做法是:对每条数据进行处理转换为对应的insert语句,但是,实际执行起来,速度很慢,每条数据都要耗时1s左右.比在MySQL中批量插入数据慢多了,因而抱怨Impala不太好用 问题分析 首先,必须明确的是,把每条数据处理成insert语句的方式,肯定是最低效的,不管是在MySQL中,还是在分布式组件Hive.Impala中. 这种方式的资源消耗,更多的花在了连接

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i

原文:http://blog.javachen.com/2014/06/09/hive-data-manipulation-language.html 关于 Hive DML 语法,你可以参考 apache 官方文档的说明:Hive Data Manipulation Language. apache的hive版本现在应该是 0.13.0,而我使用的 hadoop 版本是 CDH5.0.1,其对应的 hive 版本是 0.12.0.故只能参考apache官方文档来看 cdh5.0.1 实现了哪些

1.hive往外写数据 http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+Hive+to+Load+an+RDBMS 连接hive

装载数据 1.以LOAD的方式装载数据 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION(partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] 1) 使用LOCAL这个关键字,那么这个路径应该为本地文件系统路径,是拷贝本地数据到位于HDFS上的目标位置,而不使用LOCAL这个关键字,那么这个路径应该为HDFS中的路径,是把本身就在HDFS上的数据转移到目标位置. 同时,因

因为项目使用Presto作为ETL使用,需要将关系库中的数据导入到Hive中.目前关系库中的数据每天导入一次,在Hive中以天为间隔创建新的分区.思路是正确的,但是在使用的过程中,发现将少量关系库中的数据通过Presto快速并多次导入到Hive中时会出现如下错误: com.facebook.presto.spi.PrestoException: Unable to rename from hdfs://cloud171:8020/tmp/presto-root/34923b62-7933-46f

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

继上一篇文章介绍如何使用Pig处理HDFS上的数据,本文将介绍使用Apache Hive进行数据查询和处理. Apache Hive简介 首先Hive是一款数据仓库软件 使用HiveQL来结构化和查询存放的数据 执行环境:MapReduce, Tez, Spark 数据存放:HDFS, HBase 使用场景:数据挖掘和分析,机器学习,即席查询等 Hive使用示例 还是使用passwd作为操作文件 beeline> !quit [cloudera@quickstart ~]$ hdfs dfs -

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中. 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: 1. hive> create table wyp 2.     > (id int, name string, 3.     > age int,

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

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

1. 创建HBase 表 create 'hbase_test','user' 2. 插入数据 put 'hbase_test','111','user:name','jack' put 'hbase_test','111','user:age','18' 查看HBase表中数据 3. 创建Hive外部表关联Hbase create external table hbase_test1( id int, name string, age int ) STORED BY 'org.apache.h

Hive DDL(数据定义语言) Confluence Administrator创建, Janaki Lahorani修改于 2018年9月19日 原文链接 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (2018.9.26) 一.概述 这里是HiveQL DDL语句的文档,其中包括: CREATE 数据库/SCHEMA,表

当我们插入一条数据的时候,我们很多时候都想立刻获取当前插入的主键值返回以做它用.我们通常的做法有如下几种: 1. 先 select max(id) +1 ,然后将+1后的值作为主键插入数据库: 2. 使用特定数据库的 auto_increment 特性,在插入数据完成后,使用 select max(id) 获取主键值: 但要获取此ID,最简单的方法就是在查询之后select @@indentity. sql代码: INSERT INTO table_name (.....) VALUES(...