spark 2.4.3 spark读取hive表,步骤: 1)hive-site.xml hive-site.xml放到$SPARK_HOME/conf下 2)enableHiveSupport SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate() 3) 测试代码 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(getName) val sc = new SparkContext(sparkConf)

sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

创建普通临时表: create table if not exists test_orc_tmp(   name string,   gender string,   cnt BIGINT )row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile; 创建ORC表: drop table test_orc; create table if not exists test_orc(   name string,   gende

目前HVIE里查询如下语句报错: select * from dw.ticket_user_mtime limit 10; 错误如下: 17/07/06 16:45:38 [main]: DEBUG impl.RecordReaderImpl: merge = [{data range [22733, 19927580), size: 19904847 type: array-backed}]Failed with exception java.io.IOException:java.lang.

orc表 创建具备ACID及Transactions的表 这里的表需要具备下面几个条件:  1. 必须以 ORC 格式存储  2. 必须分 bucket,且不能 sort  3. 必须显式声明transations --partitioned by (createtime string)   create table if not exists user_orc( id int, name string, createdate string, updatedate date ) clustere

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

Hive orc 格式 + snappy 压缩是比较常用的存储加压缩格式. 今天处理下面的场景时,解决了一些问题,记录下来: flume消费kafka的数据实时写入hdfs,通过创建分区表,t + 1 时,需要看到昨天的数据: flume 通过snappy 将数据写入hdfs,可以通过在fliume.conf中配置以下 保证每天的数据写入同一个目录中: agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hd

hive内部表.外部表.分区 内部表(managed table) 默认创建的是内部表(managed table),存储位置在hive.metastore.warehouse.dir设置,默认位置是/user/hive/warehouse. 导入数据的时候是将文件剪切(移动)到指定位置,即原有路径下文件不再存在 删除表的时候,数据和元数据都将被删除 默认创建的就是内部表create table xxx (xx xxx) 外部表(external table) 外部表文件可以在外部系统上,只要有

本文目录 EF对单个实体的增查改删 增加单个实体 查询单个实体 修改单个实体 删除单个实体 EF里主从表关联数据的各种增删改查 增加(增加从表数据.增加主从表数据) 查询(根据主表找从表数据.根据从表找主表数据) 修改(修改从表的外键) 删除(删除主从表关系.删除主表数据.删除主从表数据.修改从表数据外键) 补充内容 SaveChanges方法提交多次操作 DbSet.Add方法返回当前实体 源码和系列文章导航 注:本章节多次演示了各种删除,要重复查看效果,需要解开注释初始化数据方法. 一.EF

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. 1. 内部表: create table tt (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时,会在hdfs上新建一个tt表的数据存放地,例如,笔者是在 hdfs://master/input/table_data 上传hdfs数据到表中: load data inpath '/input/data' into table tt; 此时会将hdfs上的/inpu

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

本文以例子的形式介绍一下Hive内表和外表的区别.例子共有4个:不带分区的内表.带分区的内表.不带分区的外表.带分区的外表. 1 不带分区的内表 #创建表 create table innerTable(id int,name string) row format delimited fields terminated by '|';(show tables发现没有innerTable,只有innertable.不多说,记住了) #从HDFS上加载数据 load data inpath 'hdf

1.在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int,    > name string,    > age int,    > tele string)    > ROW FORMAT DELIMITED    > FIELDS TERMINATED BY '\t'    > STORED AS TEXTFILE;OKTime taken: 0.759 seconds 2.这样我们就在Hive里面创建了一张普通的表,现在给这

一.Hive的表 Hive的表分为内部表.外部表和分区表. 1.内部表,为托管表. 2.外部表,external. 3.分区表. 详解: 内部表,删除表的时候,数据会跟着删除. 外部表,在删除表的时候,数据不会跟着删除. 默认分隔符:列 为 \001         行分隔符为 \n 分区表: 1.解决查询效率,不全表查询,只查对应的分区. 2.避免数据重复的问题,即数据质量方面安全. create table tablename ( 字段1 字段类型 , 字段2 字段类型 ) PARTITIO

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by

今天最大的收获莫过于把binfs和hive注册表同时在三星的平台上实现了,这可是前无古人啊(只是看到好多哥们说找不到三星的HIVE资料),哈哈哈.怕今天的成果日后成炮灰,还是写下来比较好,要养成这样的习惯!!! 其实所有的工作都是改注册表,但是怎么改,为什么这么改要搞懂就蛮费一番心思了,好在俺是喜欢钻研的动物,小case! 今天总结一些实现的过程和原理. 我们的案子是基于samsung S3C2440A+samsung ONENAND+WinCE5.0的,开发平台是platform builde

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')

Hive管理表,也叫内部表.Hive控制着管理表的整个生命周期,默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录:/user/hive/warehouse/下,并且当我们删除一张表时,这张表的数据也会相应的被删除掉,在文件层面上讲,就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉. 管理表能够有效的管理表的数据,但是不利于对数据的分享,同一份数据,我希望既能够指向表A,有能够分享给表B,但是相应的这些表不应该控制数据的生命周期,这种表在Hive里面成为外部表.在创建外部表的时

Hive 外部表的练习 hive创建库和表操作 hive加载数据,4种发放 1.数据放在Linux创建表结构 进行加载 2.先定义表结构.将一个查询select语句结果插入到表中 3.数据先放在hdfs \ 创建表结构\ 进行加载(hive 只能加载目标文件的上级目录) 4.外部数据 external 内部表和外部表 使用上没有任何区别,删除时则有差别 数据: 创建表,以及添加数据: create external table if not exists my_course( courseid

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat