1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

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

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

章节 Python MySQL 入门 Python MySQL 创建数据库 Python MySQL 创建表 Python MySQL 插入表 Python MySQL Select Python MySQL Where Python MySQL Order By Python MySQL Delete Python MySQL 删除表 Python MySQL Update Python MySQL Limit Python MySQL Join 插入表 要把记录插入到MySQL中的表中,使用

shell里面对日期的操作 #!/bin/bash THIS_FROM=$(date +%Y%m%d -d "-7 day") THIS_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "-1 day") LAST_FROM=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_FROM -1 year") LAST_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_TO -1 year") echo $THIS_FR

[Spark][Python][DataFrame][Write]DataFrame写入的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

知识点1:Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点:. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去 2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下 3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL,所以要修改hive-site.xml文

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

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

Hive表有受控表(内部表).外部表.分区表.桶表四种.   内部表,就是一般的表,前面讲到的表都是内布标,当表定义被删除的时候,表中的数据随之一并被删除.   外部表,数据存在与否和表的定义互不约束,仅仅只是表对hdfs上相应文件的一个引用,当删除表定义的时候,表中的数据依然存在.   创建外部表,external是外部表的关键字,也是和内部表有区别的地方 create external table tblName(colName colType...); 加载数据 alter table t

Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 '); 方法二:insert select 方式 ') select id, name from name; hiv

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子: sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.limit(3).show() === [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json{"name":"Alice","pcode":

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置每批次抽取到记录数. 使用shell脚本可以方便的将hive中数据抽取到任何关系型数据库中. shell脚本到demo如下,为便于测试,将每批次处理改为2条记录: #!/bin/sh ## !!!注意lib中jar包兼容性问题: ## 如果包含log4j-slf4j-impl-.jar.log4j-

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) sqoop在export的时候 只能通过--export-dir参数来指定hdfs的路径.而目前的需求是需要将hive中某个表中的多个分区记录一次性导出到oracle数据库中,由于不支持通配符,又不想设置多个workflow.为了替代蹩脚的sqoop,准备使用java来开发通用包来替代这个导出功能. 通过给java程序提供具体的参数,完成数据的拉取. 为了与sqoop传参方式一致,使用了--开头(在java程序中其实是将--过滤掉了),相关

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0