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

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

在很多时候,我们会需要对一个表进行插入大量的数据,并且希望在尽可能短的时间内完成该工作,这里,和大家分享下我平时在做大量数据insert的一些经验. 前提:在做insert数据之前,如果是非生产环境,请将表的索引和约束去掉,待insert完成后再建索引和约束. 1. insert into tab1 select * from tab2;  commit; 这是最基础的insert语句,我们把tab2表中的数据insert到tab1表中.根据经验,千万级的数据可在1小时内完成.但是该方法产生的a

使用insert插入大量数据的个人经验总结在很多时候,我们会需要对一个表进行插入大量的数据,并且希望在尽可能短的时间内完成该工作,这里,和大家分享下我平时在做大量数据insert的一些经验. 前提:在做insert数据之前,如果是非生产环境,请将表的索引和约束去掉,待insert完成后再建索引和约束. 1.insert into tab1 select * from tab2; commit; 这是最基础的insert语句,我们把tab2表中的数据insert到tab1表中.根据经验,千万级的数

公司业务系统一张表按时间每天分区 写入数据时报错:ORA-14300: 分区关键字映射到超出允许的最大分区数的分区 ORA-14300: partitioning key maps to a partition outside maximum permitted number of partitions Cause: The row inserted had a partitioning key that maps to a partition number greater than 10485

在很多时候,我们会需要对一个表进行插入大量的数据,并且希望在尽可能短的时间内完成该工作,这里,和大家分享下我平时在做大量数据insert的一些经验. 前提:在做insert数据之前,如果是非生产环境,请将表的索引和约束去掉,待insert完成后再建索引和约束. 1. insert into tab1 select * from tab2;  commit; 这是最基础的insert语句,我们把tab2表中的数据insert到tab1表中.根据经验,千万级的数据可在1小时内完成.但是该方法产生的a

官网Functions and Operators部分 版本:0.266 目录 官网Functions and Operators部分 1 Comparison Functions and Operators is distinct from greatest/least any/all/some like 2 Conditional Expressions if nullif try 3 Lambda Expressions 4 Conversion Functions cast/try_ca

传统的关系数据库服务引擎往往并不是对超大量数据进行分析计算的最佳平台,为此,SQL Server中开发了分析服务引擎去对大笔数据进行分析计算.当然,对于数据的存放平台SQL Server数据库引擎而言,也是需要强大的数据处理能力的. 在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传统数据仓库类型语句的性能,并在SQL Server 2014中做了进一步加强.本文将在对SQL Server 2012列存储索引简单介绍的基础上,进一步解释SQL Serve

来源于:http://www.cnblogs.com/liwenzhen238/p/3610518.html 在很多时候,我们会需要对一个表进行插入大量的数据,并且希望在尽可能短的时间内完成该工作,这里,和大家分享下我平时在做大量数据insert的一些经验. 前提:在做insert数据之前,如果是非生产环境,请将表的索引和约束去掉,待insert完成后再建索引和约束. insert into tab1 select * from tab2; commit; 这是最基础的insert语句,我们把t

方式1: for循环,每一次进行一次插入数据. 方式2: jdbc的preparedStatement的batch操作 PreparedStatement.addBatch(); ...... PreparedStatement.executeBatch(); 一次最多不要超过50条:1.因为当你插入的时候 数据库已经锁定,然而如果你一次性插入太多会造成其他业务的等待.2.会造成内存的溢出 方式2的本质是:insert into table (a,b,c,d) values(av,bv,cv.d

Querying and Inserting Data Simple Query Partition Based Query Joins Aggregations Multi Table/File Inserts Dynamic-Partition Insert Inserting into Local Files Sampling Union All Array Operations Map (Associative Arrays) Operations Custom Map/Reduce S

SQL Server 自2012以来引入了列存储的概念,至今2016对列存储的支持已经是非常友好了.由于我这边线上环境主要是2014,所以本文是以2014为基础的SQL Server 的列存储的介绍.下面我们主要看一下列存储的发展以及一些原理: 列存储的开发是想要处理超大量数据进行分析计算,于是在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传统数据仓库类型语句的性能,并在SQL Server 2014中做了进一步加强.列存储会将一个列的数据单独存放在一

该博文用于自己学习记录,内容节选自: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201610/20161024_01.md pg_pathman 创建分区表时,需要指定主表的名字,主表必须已存在,主表可以有数据,也可以是空表. 如果主表有数据,那么可以配置是否需要在创建分区时,将数据迁移到分区,(不建议对大表这么做). 如果主表有很多数据,建议使用后台非堵塞式的迁移方法. (调用partition_table_concurrently()函数进行迁移)

/*Navicat MySQL Data Transfer Source Server : moiraiSource Server Version : 50631Source Host : 192.168.6.31:3306Source Database : moirai Target Server Type : MYSQLTarget Server Version : 50631File Encoding : 65001 Date: 2017-11-22 15:53:58*/ SET FORE

电商业务及数据结构 SKU库存量,剩余多少SPU商品聚集的最小单位,,,这类商品的抽象,提取公共的内容 订单表:周期性状态变化(order_info) id 订单编号 total_amount 订单金额 order_status 订单状态 user_id 用户id payment_way 支付方式 out_trade_no 支付流水号 create_time 创建时间 operate_time 操作时间 订单详情表:(order_detail) order_detail.order_id 是要一

本文转载自:https://segmentfault.com/a/1190000013120454?utm_source=tag-newest 最近换了新工作,在数据处理方面,公司是用Presto连接各个业务部的数据库,直接上SQL处理数据.一度是不是很适应.经过一段时间的工作,有了些感觉,决定将遇到的一些坑记录下来. Presto的是什么?优势是什么呢?从官方文档中我们了解到 Presto是一个分布式SQL查询引擎,用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集.千万不要以为Presto可以解

​桔妹导读:Presto在滴滴内部发展三年,已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎.目前服务6K+用户,每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据,处理30万亿~35万亿条记录,为了承接业务及丰富使用场景,滴滴Presto需要解决稳定性.易用性.性能.成本等诸多问题.我们在3年多的时间里,做了大量优化和二次开发,积攒了非常丰富的经验.本文分享了滴滴对Presto引擎的改进和优化,同时也提供了大量稳定性建设经验. 1. Presto简介 ▍1.1 简介 Presto是Faceb

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 案例分析(Case) 实现代码(SQL Codes) 主分区完整.差异还原(Primary Backup And Restore) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在我的数据库实例中,有很多下图所示的数据库,这些数据库的名称是有规律的,每个数据库包含的表都是相同的,其中2个表是类似流水记录的表,表的数据量会比较大,占用的空间有几十G到上百G不等,这2个表相对于

20 分区 20 分区 20.1 MySQL的分区概述 20.2 分区类型 20.2.1 RANGE分区 20.2.2 LIST分区 20.2.3 COLUMNS分区 20.2.3.1 RANGE COLUMNS分区 20.2.3.2 LIST COLUMNS分区 20.2.4 Hash分区 20.2.4.1 LINEAR HASH分区 20.2.5 Key分区 20.2.6 子分区 20.2.7 MySQL分区如何处理NULL 20.3 分区管理 20.3.1 RANGE和LIST分区管理 2

简介 之前一篇简单的介绍了语法和一些基本的概念,隔了一段时间,觉得有必要细致的通过实例来总结一下这部分内容.如之前所说,分区就是讲大型的对象(表)分成更小的块来管理,基本单位是行.这也就产生了很大优势, 比如在数据库维护备份还原操作的时候,比如在大量用户访问能导致死锁的时候等等. 接下来我们通过大量实例从分区到展示分区的效果以及一些实际案例来提高对这部分知识的理解. --****************** --1.创建分区函数             --******************