本文提供一种用SCALA把JSON串转换为HIVE表的方法,由于比较简单,只贴代码,不做解释.有问题可以留言探讨 package com.gabry.hiveimport org.json4s._import org.json4s.native.JsonMethods._import scala.io.Source class Json2Hive{ /** * sealed abstract class JValue *case object JNothing extends JValue //

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

描写叙述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs文件夹/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output/crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists pms.cross_sale_path; create external table pm

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

内部表和外部表最主要的一个差别就是删除表或者删除分区时,底层的文件是否自动删除,内部表会自动删除,外部表不会自动删除,所以基础数据表一定要用外部表,即使误删表或分区之后,还可以很容易的恢复回来. 虽然外部表可以恢复,但是逐个分区恢复也很累,如果你的分区很多,或者有多级分区的时候 alter table test_table add partition (partition_key='partition_value') 更简单的方式是执行 msck repair table test_table

[Author]: kwu 创建hive整合hbase的表总结.例如以下两种方式: 1.创建hive表的同步创建hbase的表 CREATE TABLE stage.hbase_news_company_content(key string comment "流水号", news_id string comment "新闻id", news_content string comment "文章内容") STORED BY 'org.apache.

全景图:   1. 创建hive表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS newsinfo.test( name STRING ) CLUSTERED BY (name)INTO 3 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED STORED AS ORC TBLPROPERTIES('transactional'='true');   2. 这里用了 ReplaceText 生成 json 数据 (正式环境可以直接从hfs里取到)   3. 用ConvertJSON

1. hdfs 文件   {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

package iie.hadoop.hcatalog.spark; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatInputFormat; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatOutputFormat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.

1. 软件版本 软件 版本 Spark 1.6.0 Hive 1.2.1 2. 场景描述 在使用Spark时,有时需要存储DataFrame数据到Hive表中,一般的存储方式如下: // 注册临时表 myDf.registerTempTable("t1") // 使用SQLContext从临时表创建Hive表 sqlContext.sql("create table h1 as select * from t1") 在DataFrame中存储一般的数据类型,比如Do

Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive-hbase-handler.jar工具类 : hive-hbase-handler.jar在hive的lib包中而不是在hbase的lib中,hive0.6版本以后: 创建hive表的同时创建hbase表,删除 hive表的同时也会删除对应的hbase表. 参见官方文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegr

注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.25.24:3306/userdb --username root --password admin --table \emp --fields-terminated-by '\001' \--hive-im

背景:根据业务需要需要把60张主子表批量入库到hive表. 创建测试数据: def createBatchTestFile(): Unit = { to ) { val sWriter = new PrintWriter(new File("D:\\server_" + layer + ".txt")) val nWriter = new PrintWriter(new File("D:\\neighour_" + layer + ".

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

1. 创建临时function (这里两个包都是hive自带的,不需要自己开发的,可以根据名称查找对应的版本) add jar /opt/local/hive/lib/hive-contrib-.jar; add jar /opt/local/hive/lib/mysql-connector-java--bin.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'org.apache.hadoop.hive.contrib.genericudf.example

需求描述: 在mysql数据库中,创建包含json数据类型的表.记录下,在创建的过程中,需要注意的问题. 操作过程: 1.通过以下的语句,创建包含json数据类型的表 mysql> create table tab_json(id bigint not null auto_increment,data json,primary key(id)); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql> desc tab_json -> ; +-------

作用: 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,在对应的partition里面去查找就可以,减少查询时间. 1. 创建表 ]# cat create_rating_table_p.sql create external table rating_table_p (userId STRING, movieId STRING, rating STRING ) partitioned by (dt STRING) row

使用hive需要hive环境 启动Hive 进入HIVE_HOME/bin,启动hive ./hive 内部表 建表 hive> create table fz > (id int,name string,age int,tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE; 创建完成后使用 show tables; 查看是否创建成功. hive> show

hive> CREATE TABLE hperson(id string, name string,email string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":id,cf1:name,cf2:email") TBLPROPERTIES ("hbase.table.

创建hive与hbase的关联表 create external table hive_hbase(rowkey string,name string,addr string,topic string,creator_name string) stored by'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:na