为了检查hive表中的数据,并统计展现,需要将查出的结果传入到shell变量,然后统一输出到文本. 最后使用了以下两个方法: 方法一 QUAN=$(hive -S -e "select count(1) from test" | grep quantity | cut -f 2) 方法二 hive -S -e "select 'quantity', count(1) from test" | grep quantity | { read a1 a2; echo $a

近期经常将现场的数据带回公司测试,所以写下该文章,梳理一下思路. 1.首先要查询相应的hive表,比如我要将c_cons这张表导出,我先查出hive中是否有这张表. 查出数据,证明该表在hive中存在. 2.查询该表的表结构(建表语句),为了更快的将表数据导入的公司的hive表中.查询表结构语句:show create table c_cons 3.根据你hive配置地址找到表在hadoop集群中的文件位置. 我的c_cons表的位置在:/user/hive/warehouse/c_cons里面

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

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

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

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

前言 近期在学习使用Hive(版本号0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同一时候引来一些问题).也许是一些bug.总而言之,这些都须要使用Hive的开发者额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 数据准备 为了验证接下来出现的问题,须要先准备两张表employees和staged_employees.并准备好測试数据.首先使用下面语句创建表employees: create table empl

先在hive里面创建一个表 create table mydb2.t3(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; 接下来创建数据文件 把本地的数据文件导入到hive表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE t3;  接下来把hdfs上的文件导入到hive表中 现在在

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

作用: 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,在对应的partition里面去查找就可以,减少查询时间. 1. 创建表 ]# cat create_rating_table_p.sql create external table rating_table_p (userId STRING, movieId STRING, rating STRING ) partitioned by (dt STRING) row

Jmeter 读取excel数据使用的方法是使用CSV Data Set Config参数化,之后使用BeanShell Sampler来读取excel表中的数据 第一步.查看所需的接口都要哪些字段和值 第二步.excel表中填写所需的数据 第三步.添加CSV Data Set Config,可以允许从你输入的路径来读取文件,然后根据分隔符获取到数据. CSV Data Set Config中的填写配置 字段释义说明: Filename:保存的excel表格的名字,保存的格式为CSV,参数化文件

1.案例代码: $sql1="insert into content(category,subject,content,username,release_date) values('{$category}','{ $subject}','{$content}','{$user}','{$date}')";//向数据表中插入数据的操作$res1=dml($sql1); 2.错误原因:(1)检查数据表的各个字段拼写是否正确: (2)检查插入的变量的值,使用语句var_dump($xxx),

先启动hive 在mydb2这个数据库中创建表: create external table mydb2.access(ip string,day string,url string,upflow string) row format delimited fields terminated by ','; 把清洗后的数据导入到刚刚创建的hive表中 load data inpath '/uvout/hive/' into table mydb2.access;

/// <summary> /// DataTable to Excel(将数据表中的数据读取到excel格式内存中) /// </summary> /// <param name="dataTable">数据表</param> /// <param name="excelType">excel格式</param> /// <param name="sheetName"

SSAS事实表中的数据,有时候会因为一对多或多对多关系发生复制变成多份,如下图所示: 图1 我们可以从上面图片中看到,在这个例子中,有三个事实表Fact_People_Money(此表用字段Money记录了每个人的薪水,比如上图中就记录了PeopleID为1的人的薪水为1000), Fact_PeopleVehicle(此表为人车关系表,记录了人和车之间的多对多关系,比如上图中就记录了PeopleID为1的张三拥有三辆车,分别为宝马.大众和奔驰), Fact_Vehicle_Color(此表为车

--更新字段为随机时间 86400秒=1天 UPDATE dl_robot ), ,GETDATE()) )   SQL存在一个表而不在另一个表中的数据   方法一 使用 not in ,容易理解,效率低   select distinct A.ID from  A where A.ID not in (select ID from B)   www.2cto.com   方法二 使用 left join...on... , "B.ID isnull" 表示左连接之后在B.ID 字段为