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

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

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(

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

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

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

insert 语法格式为: 1. 基本的插入语法: insert overwrite table tablename [partition(partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement; insert into table tablename [partition(partcol1=val1,partclo2=val2)] select_statement; eg: insert overwrite table test_insert select

1.Query (1)分区查询 在查询的过程中,采用那个分区来查询是通过系统自动的决定,但是必须是在分区列上基于where子查询. SELECT page_views.* FROM page_views WHERE page_views.date >= '2008-03-01' AND page_views.date <= '2008-03-31' AND       page_views.referrer_url like '%xyz.com'; (2).join 从集合的角度上来理解 在m

LanguageManual DML Hive Data Manipulation Language Hive Data Manipulation Language Loading files into tables Syntax Synopsis Notes Inserting data into Hive Tables from queries Syntax Synopsis Notes Dynamic Partition Inserts Example Additional Documen

1.insert Insert时,from子句既能够放在select子句后,也能够放在insert子句前,以下两句是等价的 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE eventsSELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites a WHERE

insert overwrite table canal_amt1...... 2014-10-09 10:40:27,368 Stage-1 map = 100%, reduce = 32%, Cumulative CPU 2772.48 sec 2014-10-09 10:40:28,426 Stage-1 map = 100%, reduce = 32%, Cumulative CPU 2772.48 sec 2014-10-09 10:40:29,481 Stage-1 map = 10

在使用 CDH 6.0.X 的版本还是自带的是 Spark2.2 的版本,2.2 版本的 Spark 使用 saveAsTable 如果使用overWrite PartitionBy 的功能会有和 hive 行为不一致的地方. 比如我们目前有两个分区 2019-03-22 和 2019-03-23 两个分区,现在我们使用 saveAsTable 想覆盖其中一天的分区,结果却是将整个所有分区遮盖了.重建了整个目录,这明显不是我们想要的到的结果. 好在 spark 在 2.3 版本中已经修复了这个问

当insert数据到有分区的hive表里时若不明显指定分区会抛出异常 insert overwrite table persons_tmp select * from persons; FAILED: SemanticException : Need to specify partition columns because the destination table is partitioned. Error encountered near token 'persons_tmp' 当指定分区后

参考资料:http://stackoverflow.com/questions/16459790/hive-insert-overwrite-directory-command-output-is-not-separated-by-a-delimiter 问题描述: Hive insert into directory 命令输出的文件没有指定列分隔符,输出结果就像变成了一个字符串. 通过CREATE EXTERNAL TABLE 和load 方式,尝试了多种分隔符都不能正确的区分,所有的字段内容

多重insert: with tmp_a as ( select name from tmp_test3 ) from tmp_a insert overwrite table tmp_test1 select name where name = 'test123' insert overwrite table tmp_test2 select name where name = 'test123'

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 从Hive的官方wiki来看,Hive0.7以后增加了一个对表建立index的功能,想试下性能是否有很大提升,参考了一些资料亲手实现了一遍,记录下过程和心得 一.测试数据准备 1.新建一个gen-data.sh脚本,内容如下 #! /bin/bash #generating .7G raw data. i= ] do echo "$i A decade ago, many were predi

1. 引言 众所周知,Oozie(1, 2)是基于时间条件与数据生成来做工作流调度的,但是Oozie的数据触发条件只支持HDFS路径,故而面临着这样的问题: 无法判断Hive partition是否已存在: 无法判断Elasticsearch index是否已写入完成: ... 因此,灵活可扩展的工作流引擎才是正确姿势!下面,我将介绍如何用Crontab来打造一个类似于Oozie的简易工作流引擎:对标Oozie,其应满足功能: 时间条件与数据生成触发任务,如Oozie coordinator的d