MSCK REPAIR TABLE命令主要是用来解决通过hdfs dfs -put或者hdfs api写入hive分区表的数据在hive中无法被查询到的问题.我们知道hive有个服务叫metastore,这个服务主要是存储一些元数据信息,比如数据库名,表名或者表的分区等等信息.如果不是通过hive的insert等插入语句,很多分区信息在metastore中是没有的,如果插入分区数据量很多的话,你用 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION 一个个分区添加十分麻烦.

在更改分区内的文件后刷新表 refresh table tablename ; 我们平时通常是通过alter table add partition方式增加Hive的分区的,但有时候会通过HDFS put/cp命令往表目录下拷贝分区目录,如果目录多,需要执行多条alter语句,非常麻烦.Hive提供了一个"Recover Partition"的功能. 具体语法如下: MSCK REPAIR TABLE table_name; 原理相当简单,执行后,Hive会检测如果HDFS目录下存在但

REPAIR [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE   tbl_name[,tbl_name] ... [QUICK] [EXTENDED] [USE_FRM] REPAIR TABLE用于修复被破坏的表.默认情况下,REPAIR TABLE与myisamchk --recovertbl_name具有相同的效果.REPAIR TABLE对MyISAM和ARCHIVE表起作用.请参见,. 通常,您基本上不必运行此语句.但是,如果灾难发生,REPAIR TABLE很有

查询条件: <table style="width: 100%;border-collapse: collapse;" > <tr> <th style="width: 15%;">分   类:</th> <td style="width: 35%"> <input id="source_detail" name="source_detail"

随着mysql的长期使用,可以修复表来优化,优化时减少磁盘占用空间.方便备份. REPAIR TABLE `table_name` 修复表 OPTIMIZE TABLE `table_name` 优化表 REPAIR TABLE 用于修复被破坏的表. OPTIMIZE TABLE 用于回收闲置的数据库空间,当表上的数据行被删除时,所占据的磁盘空间并没有立即被回收,使用了OPTIMIZE TABLE命令后这些空间将被回收,并且对磁盘上的数据行进行重排(注意:是磁盘上,而非数据库). 多数时间并不需

REPAIR TABLE `table_name` 修复表 OPTIMIZE TABLE `table_name` 优化表 show create table tablename   表结构 REPAIR TABLE 用于修复被破坏的表. OPTIMIZE TABLE 用于回收闲置的数据库空间,当表上的数据行被删除时,所占据的磁盘空间并没有立即被回收,使用了OPTIMIZE TABLE命令后这些空间将被回收,并且对磁盘上的数据行进行重排(注意:是磁盘上,而非数据库). 多数时间并不需要运行OPT

早上到公司,刚准备吃早餐,手机响了,一看是服务器自动重启了.好吧,准备修复数据吧.游戏服的游戏日志使用的是MyISAM.众所周知,MyISAM表在服务器意外宕机或者mysqld进程挂掉以后,MyISAM表会损坏,数据小的话修复还比较快,但是数据如果有10G以上,那就悲剧了.那我们如何加快repair table快速高效执行呢?下面我们来看看解决方法. REPAIR TABLE用于修复被破坏的表.默认情况下,REPAIR TABLE与myisamchk --recover tbl_name具有相同

MySQL check table/optimize table/analyze table/REPAIR TABLE 转自:https://www.cnblogs.com/datastack/p/3826560.html 注意,这几个操作都会锁表,建议在业务空闲期操作 check table:检查InnoDB和MyIsam是否有错误.检查表或者视图是否存在错误,对 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎的表有作用.对于 MyISAM 存储引擎的表进行表检查,也会同时更新关键字统计数据. CH

mysql> show create table lixl;+-------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| Table | Create Table |+-------+-----------------------------------------------------------

随着mysql的长期使用,肯定会出现一些问题,一般情况下mysql表无法访问,就可以修复表了,优化时减少磁盘占用空间,方便备份. repair table table_name //修复表 optimize table table_name //优化表 repair table用于修复被破坏的表. optimize table用于回收闲置的数据库空间,当表上的数据行被删除时,所占据的磁盘空间并没有立即被回收,使用了optimize table命令后这些空间将被回收,并且对磁盘上的数据行进行重排(

mysql> repair table xs;+---------+--------+----------+----------+| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+---------+--------+----------+----------+| lina.xs | repair | status | OK |+---------+--------+----------+----------+1 row in set (0.00 sec) mysql>

Alter Table/Partition/Column Alter Table Rename Table Alter Table Properties Alter Table Comment Add SerDe Properties Alter Table Storage Properties Additional Alter Table Statements Alter Partition Add Partitions Dynamic Partitions Rename Partition

Hive Data Definition Language Hive Data Definition Language Overview Create/Drop/Alter Database Create/Drop/Truncate Table Alter Table/Partition/Column Create/Drop/Alter View Create/Drop/Alter Index Create/Drop Function Create/Drop/Grant/Revoke Roles

最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般都是使用alter table add partition命令将分区信息添加到新建的表中,每添加一条分区信息就执行一个alter table add partition命令,如果分区数量少还好办,但是遇到分区数量多的情况,特别是分区数量大于50的情况,如果还是使用alter命令添加分区,那是一件耗时

set hive.strict.checks.large.query=false; set hive.mapred.mode=nostrict; MSCK REPAIR TABLE 表名; 通常是通过alter table add partition方式增加Hive的分区的,但有时候会通过HDFS put/cp命令往表目录下拷贝分区目录,如果目录多,也可以用这个语句替代执行多条alter语句.

在hdfs目录:/user/xx/table/test_external 保存 test_external 表数据 先建表,使用列式存储格式 CREATE external TABLE `test_external` (`schedule_no` STRING, `shop_code` STRING, `goods_code` STRING `created` STRING) PARTITIONED BY (day_mart string) ROW FORMAT SERDE 'org.apach

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

在阿里云上,很多客户的应用都是多地域部署的, 比如在北京(cn-beijing)的地域部署一个应用让北方的客户访问快一点,同时在杭州(cn-hangzhou)地域部署一份让南方的客户访问快一点.多地域部署之后,业务数据被拆成了多份,而各个地域的数据库都是独立的,网络又不通,给总体业务数据的分析造成了困难.今天我给大家介绍一套基于 DataLakeAnalytics, OSS, DataX 等几个阿里云产品的跨地域数据分析的解决方案. 其实云产品本身(比如我们 DataLakeAnalytics

1.HIVE 1.交互命令 use db_name; create database db_name //创建数据库 create database if not exists db_name //创建不存在的数据库 create database db_name location '/database/' //指定位置上创建数据库 show databases; show databases like 'f.*'; //模糊查询 drop database db_name drop datab

Hive官方文档:Home-UserDocumentation Hive DDL官方文档:LanguageManual DDL 参考文章:Hive 用户指南 注意:各个语句的版本时间,有的是在 hive-1.2.1 之后才有的,这些语句我们在hive-1.2.1中是不能使用的. 注意:本文写的都是常用的知识点,更多细节请参考官网. 常用命令 select current_database(); # 当前使用哪个库 show databases; # 显示所有库名 show tables; # 显