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

1.show create table tb_cdr;+-------------------------------------------------------+--+|                    createtab_stmt                     |+-------------------------------------------------------+--+| CREATE TABLE `tb_cdr`(                      

Mysql的安装方法可以参考: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/43812895 Mysql分区表的介绍可以参考: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/44592865 1.检查你的Mysql是否支持分区 mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'; 若结果如下,表示你的Mysql支持表分区: +-----------------------+--

(一)什么是分区 所谓分区,就是将一张巨型表或巨型索引分成若干个独立的组成部分进行存储和管理,每一个相对小的,可独立管理的部分,称为分区. (二)分区的优势 提高数据可管理性.对表进行分区,数据的加载.索引的创建与重建.数据的备份与恢复等操作都可以在分区表上进行,而不必在表级别上进行,提高了数据的可管理性: 增强数据库的可用性.某个分区出现问题,只影响该分区,其它分区照常运作: 改善查询性能.将对整个表的查询转化为对某个分区表的查询,提高了查询速度: 提高数据库操作的并行性.可对分区表进行并行操

我们知道很多事情都存在一个分治的思想,同样的道理我们也可以用到数据表上,当一个表很大很大的时候,我们就会想到将表拆 分成很多小表,查询的时候就到各个小表去查,最后进行汇总返回给调用方来加速我们的查询速度,当然切分可以使用横向切分,纵向 切分,比如我们最熟悉的订单表,通常会将三个月以外的订单放到历史订单表中,这里的三个月就是将订单表进行切分的依据. 1         需求说明 将数据库Demo中的表按照日期字段进行水平分区分表.要求数据文件按一年一个文件存储,且分区的分割点会根据时间的增长自动添

对流行Hadoop做了一些最基本的了解,暂时没太大感觉,恩先记点笔记吧. = = Hadoop 基本命令及环境安装 一.下载虚拟机镜像 目前比较流行的有以下三个: (CHD) http://www.cloudera.com (HDP)  http://hortonworks.com/ (MapR) http://www.mapr.com 本文使用HDP的沙盘 下载地址 http://hortonworks.com/products/hortonworks-sandbox/#install 我使用

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本

动态分区插入可以基于查询语句分出出要插入的分区名称.比如,下面向分区表插入数据的SQL: insert into table chavin.emp_pat partition(dname,loc) select e.empno,e.ename,e.job,e.mgr,e.hiredate,e.sal,e.comm,e.deptno,d.dname,d.loc from dept d join emp e on d.deptno=e.deptno; hive会根据select字段的最后两个字段确定

原 Impala SQL 语言元素(翻译) 本文来源于http://my.oschina.net/weiqingbin/blog/189413#OSC_h2_2 摘要 http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html 目录[-] Impala SQL 语言元素(Elements) ALTER T

由于spark on hive 问题,导致无法插入数据,暂时使用spark进行hive操作 向分区表插入数据 hive> show partitions customers;OKpartitioncity=beijingcity=shenzhenTime taken: 0.071 seconds, Fetched: 2 row(s) 查看HDFS: drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-04-13 11:50 /user/hive/ware

一.HAWQ中的分区表        与大多数关系数据库一样,HAWQ也支持分区表.这里所说的分区表是指HAWQ的内部分区表,外部分区表在后面"外部数据"篇讨论. 在数据仓库应用中,事实表通常有非常多的记录,分区能够将这样的大表在逻辑上分为小的.更易管理的数据片段.HAWQ的优化器支持分区消除以提高查询性能. 仅仅要查询条件中能够使用分区键作为过滤条件.那么HAWQ仅仅须要扫描满足查询条件的分区,而不必进行全表扫描.        分区并不改变表数据在segment间的物理分布.表的分

一.Hive简介 1.hive概述 Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集. 可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. 数据计算:mapreduce分布式计算­>难度大 hive­>SQL语句 mysql 简化开发 减少学习成本 2.优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本 (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,适用场景大多用在对实

表分区的目的: 1.把历史数据放到另外一个表里面 可以提高查询效率 当然如果经常查询历史数据和新数据的合并结果集这样做就大大的不好了 2.通过把一个表放到不同的文件,不同的文件再存储到不同的磁盘列阵中,可以提高IO速度   CPU比硬盘快多了 3.提高可用性,一个磁盘坏了,另外一个磁盘上面的文件还能用 这个对我意义不大 4.便于备份 只需要做一个分区的备份就可以了,比如云服务端,数据量比较大的就4个表单,把这四个表放在一个文件里面这样每天备份基本不花什么时间,还原也比较方便,这4个表的数据丢了意

摘要: http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html Impala SQL 语言元素(Elements) Impala SQL 方言支持一组标准元素(a range of standard elements),加上许多大数据方面的扩展,用于数据加载和数据仓库方面.   注意: 在之前的 Im

一.HAWQ中的分区表        与大多数关系数据库一样,HAWQ也支持分区表.这里所说的分区表是指HAWQ的内部分区表,外部分区表在后面“外部数据”篇讨论.在数据仓库应用中,事 实表通常有非常多的记录,分区可以将这样的大表在逻辑上分为小的.更易管理的数据片段.HAWQ的优化器支持分区消除以提高查询性能.只要查询条件中可以 使用分区键作为过滤条件,那么HAWQ只需要扫描满足查询条件的分区,而不必进行全表扫描.        分区并不改变表数据在segment间的物理分布.表的分布是物理的,无

create table hive_1(id string,name string ,gender string)row format delimited fields terminated by ','stored as TEXTFILE; load data local inpath '/luozt/hive_001.txt' into table hive_1 ; create EXTERNAL table hive_2(id string,name string ,gender stri

一.加载文件数据到表 1.1 语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL关键字代表从本地文件系统加载文件,省略则代表从HDFS上加载文件: 从本地文件系统加载文件时, filepath可以是绝对路径也可以是相对路径(建议使用绝对路径): 从HDFS加载文件时候,filepath为文件完整的UR

一.加载文件数据到表 1.1 语法 LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL 关键字代表从本地文件系统加载文件,省略则代表从 HDFS 上加载文件: 从本地文件系统加载文件时, filepath 可以是绝对路径也可以是相对路径 (建议使用绝对路径): 从 HDFS 加载文件时候,filepath

Hive DDL.DML操作 背景介绍 • 一.DDL操作(数据定义语言)包括:Create.Alter.Show.Drop等. • create database- 创建新数据库 • alter database - 修改数据库 • drop database - 删除数据库 • create table - 创建新表 • alter table - 变更(改变)数据库表 • drop table - 删除表 • create index - 创建索引(搜索键) • drop index -

• 一.DDL操作(数据定义语言)包括:Create.Alter.Show.Drop等. • create database- 创建新数据库 • alter database - 修改数据库 • drop database - 删除数据库 • create table - 创建新表 • alter table - 变更(改变)数据库表 • drop table - 删除表 • create index - 创建索引(搜索键) • drop index - 删除索引 • show table -