当存储格式为parquet 且 字段类型为 timestamp 且 数据用hive执行sql写入. 这样的字段在使用impala读取时会少8小时.建议存储为sequence格式或者将字段类型设置为string. 参考: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala_timestamp.html

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发

Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

最近项目中需要用到sparksql ,需要查询sql Date类型, 无奈,官方现阶段 1.6.0 还不支持Date类型,不过支持Timestamp类型,所以问题可以解决了. 1.解析 SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date beginDate = null; Date endDate = null; try { beginDate = (Date) dateForm

Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据

视频播放格式不支持的处理https://www.cnblogs.com/ygj0930/p/7737209.html 不处理的情况下,默认会有弹框提示:不支持该视频格式. mVideoView.setOnErrorListener(new MediaPlayer.OnErrorListener() { @Override public boolean onError(MediaPlayer mp, int what, int extra) { mVvVideoView.stopPlayback(

 数据库备份和还原总结 在 "M:\2017-Pro\company\other\databak_2014-10\anquanbaowei_db_201704300200.BAK" 上加载的介质已格式化为支持 1 个介质簇,但根据指定的备份设备,应支持 2 个介质簇.RESTORE HEADERONLY 正在异常终止. 1.备份数据库[自动备份和手动备份] 自动备份 打开数据库界面,[管理]---[维护计划]----[维护计划向导],一些步骤如下:(记得路径保持一致) 手动备份 切记删

原版下载地址:http://www.jwplayer.com/ JW Player是世界上最流行的网页影音播放器,支持的视频格式主要有:MP4.FLV.F4V等格式,支持的音频格式主要有:MP3.AAC等格式. JW Player支持在Adobe Flash Player和HTML5模式下播放,并且JW Player易扩展,可在播放视频时插入多种形式的广告. 本播放器是最新JW Player 6.7 Pro 专业版,不同于网络中的破解版,本播放器可通过官方服务器验证版本的,即您可自由自定义JW

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.ma

import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.Random; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.log4j.Logger; import

因为XML是一种非常常用的数据格式,所以Asp.Net core提供了非常便利的方式来添加对XML格式的支持 只需要在IOC注册Controller服务的后面跟上.AddXmlDataContractSerializerFormatters()即可 services.AddControllers() // 也可是services.AddMvc或者services.AddControllersWithViews() .AddXmlDataContractSerializerFormatters()

1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后,将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中. 2.内容 Hive能够识别很多类型的文件,其中包含Parquet文件格式.因此,我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式生成到HDFS上,后续Hive就可以将这些Parquet文件加载到数据仓库中.具体流程图如下所

1 练习讲解(此处自己没跑通,以后debug) 题目见flink---实时项目---day02 kafka中的数据,见day02的文档 GeoUtils package cn._51doit.flink.day07; import ch.hsr.geohash.GeoHash; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObjec

parquet是列式存储格式,官方文档 https://parquet.apache.org/documentation/latest/ 一个Parquet文件是由一个header以及一个或多个block块组成,以一个footer结尾.header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式.文件中所有的metadata都存在于footer中.footer中的metadata包含了格式的版本信息,schema信息.key-value paris以及所有block中的met

经过测试wav格式文件仅支持PCM 8000kHz 16bit 单声道,非常蛋疼的一个原因,排查了好久! 关于C#支持的一些格式(Mono 单声道 .Stereo 立体声道) // Standard PCM wave formats SAFT8kHz8BitMono = 4 SAFT8kHz8BitStereo = 5 SAFT8kHz16BitMono = 6 SAFT8kHz16BitStereo = 7 SAFT11kHz8BitMono = 8 SAFT11kHz8BitStereo =

需要社区工具:parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar                  git project: https://github.com/apache/parquet-mr/tree/master/parquet-tools?spm=5176.doc52798.2.6.H3s2kL 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0

一.sax简介 SAX是事件驱动型的XML解析方式.顺序读取XML文件,生成事件,传播到用户定义的回调方法中来处理XML文件. 优点: 分段处理xml,而不是将整个xml一次加载进内存,内存占用少,速度快. 缺点: 顺序访问,不能回退.编码复杂,需要用户把控数据结构. 二.使用流程 1.创建工厂 SAXParserFactory saxParserFactory = SAXParserFactory.newInstance(); 2.设置工厂属性(可选) saxParserFactory.set

[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/parquet [赋予权限]sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data [删除目录]hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/parquet [上传文件]hdfs dfs -put -f device /user/hdfs/sample_data/parqueth

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

报错形式如下: 在info.plist文件中添加下面内容: