impala+hdfs+parquet格式文件
[创建目录]
hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/parquet
[赋予权限]
sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data
[删除目录]
hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/parquet
[上传文件]
hdfs dfs -put -f device /user/hdfs/sample_data/parquet
hdfs dfs -put -f metrics /user/hdfs/sample_data/parquet
[查看文件]
hdfs dfs -ls /user/hdfs/sample_data/parquet
[impala建表,不带分区](创建表之后,还需要通过下面的alter语句添加分区)
DROP TABLE IF EXISTS device_parquet;
CREATE EXTERNAL TABLE device_parquet
(
deviceId STRING,
deviceName STRING,
orgId STRING
)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/user/hdfs/sample_data/parquet/device';
[impala建表,带分区]
DROP TABLE IF EXISTS metrics_parquet;
CREATE EXTERNAL TABLE metrics_parquet
(
deviceId STRING,
reading BIGINT,
time STRING
)
partitioned by (year string)
STORED AS PARQUET
LOCATION '/user/hdfs/sample_data/parquet/metrics';
[添加表分区]
alter table metrics_parquet add partition (year="2017");
alter table metrics_parquet add partition (year="2018");
[删除分区]
alter table metrics_parquet drop partition (year="2017");
alter table metrics_parquet drop partition (year="2018");
[查看表分区]
show partitions metrics_parquet;
[不指定分区查询数据]
select
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`),
sum(T_3C75F1.`reading`),
count(1)
from (select device_parquet.deviceId,reading,metrics_parquet.time as time from device_parquet,metrics_parquet where device_parquet.deviceId=metrics_parquet.deviceId) as `T_3C75F1`
group by
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`);
耗时:device表50条,metrics表1亿条(261M)执行上面的查询语句,耗时平均135秒
[指定分区查询数据]
select
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`),
sum(T_3C75F1.`reading`),
count(1)
from (select device_parquet.deviceId,reading,metrics_parquet.time as time from device_parquet,metrics_parquet where device_parquet.deviceId=metrics_parquet.deviceId and year='2017') as `T_3C75F1`
group by
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`);
耗时:device表50条,metrics表1亿条(261M)执行上面的查询语句,耗时平均96秒
[查询多个分区的数据]
select
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`),
sum(T_3C75F1.`reading`),
count(1)
from (select device_parquet.deviceId,reading,metrics_parquet.time as time from device_parquet,metrics_parquet where device_parquet.deviceId=metrics_parquet.deviceId and year in ('2017','2018')) as `T_3C75F1`
group by
T_3C75F1.`deviceId`,
year(T_3C75F1.`time`),
month(T_3C75F1.`time`);
[刷新数据](hdfs中数据发生变化时,需要执行以下命令更新impala)
refresh device_parquet;
refresh metrics_parquet;
impala+hdfs+parquet格式文件的更多相关文章
- impala+hdfs+csv格式文件
[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/csv/devicehdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/ ...
- Parquet 格式文件
Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Dril ...
- Flink生成Parquet格式文件实战
1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kaf ...
- Parquet 格式文件,查看Schema
需要社区工具:parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar git project: https://github.com/apache/p ...
- Hive 导入 parquet 格式数据
Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: ...
- Hive 导入 parquet 格式数据(未完,待续)
Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据
- java 读写Parquet格式的数据 Parquet example
import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOExce ...
- 大数据学习day25------spark08-----1. 读取数据库的形式创建DataFrame 2. Parquet格式的数据源 3. Orc格式的数据源 4.spark_sql整合hive 5.在IDEA中编写spark程序(用来操作hive) 6. SQL风格和DSL风格以及RDD的形式计算连续登陆三天的用户
1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): U ...
- 大数据【二】HDFS部署及文件读写(包含eclipse hadoop配置)
一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构 ...
随机推荐
- Bayesian statistics
文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidenc ...
- 二叉树(9)----打印二叉树中第K层的第M个节点,非递归算法
1.二叉树定义: typedef struct BTreeNodeElement_t_ { void *data; } BTreeNodeElement_t; typedef struct BTree ...
- 转:java中数组与List相互转换的方法
1.List转换成为数组.(这里的List是实体是ArrayList) 调用ArrayList的toArray方法. toArray public <T> T[] toArray(T[] ...
- swift 常用第三方库
1.Network: Alamofire:著名的AFNetworking网络基础库Swift版 -https://github.com/Alamofire/Alamofire SwiftyJSON: ...
- has been modified since the precompiled header地图错误
添加高德地图的一个错误 has been modified since the precompiled header 解决方案: xcode---product----clean 清理重新编译一下就 ...
- Flutter常用布局组件
Flutter控件本身通常由许多小型.单用途的控件组成,结合起来产生强大的效果,例如,Container是一种常用的控件,由负责布局.绘画.定位和大小调整的几个控件组成,具体来说,Container是 ...
- jconsole JDK1.6 使用手册 (转)
转载出处 文章作者:hornet 本文地址:http://hornetblog.sinaapp.com/?p=5 英文版地址: http://download.oracle.com/javase/6/ ...
- Android实现换肤功能(一)
上周有个朋友给建议说讲讲换肤吧,真巧这周公司的工作安排也有这个需求,换的地方之多之繁,让人伤神死了.正所谓磨刀不误砍柴工,先磨下刀,抽出一个工具类,写了个关于换肤的简单demo. Android中换肤 ...
- 关于spring中<context:component-scan base-package="" />写法
1.通配符形式<context:component-scan base-package="com.*" /> 2.全路径 <context:component-s ...
- unity3d常用控件
直接上代码,就能看懂了. private string txt1; private string pwd1; private int tool1; private bool isMuted; priv ...