Hive - 表相关 - 相关文章

【Hive - 表相关】的更多相关文章

sqoop导入数据到hive表中的相关操作

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…

hive表分区相关操作

Hive 表分区 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 load data local inpath '/home/hadoop/files/namein…

spark相关介绍-提取hive表（一）

本文环境说明 centos服务器 jupyter的scala核spylon-kernel spark-2.4.0 scala-2.11.12 hadoop-2.6.0 本文主要内容 spark读取hive表的数据,主要包括直接sql读取hive表:通过hdfs文件读取hive表,以及hive分区表的读取. 通过jupyter上的cell来初始化sparksession. 文末还有通过spark提取hdfs文件的完整示例 jupyter配置文件我们可以在jupyter的cell框里面,对spar…

hive 桶相关特性分析

1. hive 桶相关概念桶(bucket)是指将表或分区中指定列的值为key进行hash,hash到指定的桶中,这样可以支持高效采样工作. 抽样( sampling )可以在全体数据上进行采样,这样效率自然就低,它还是要去访问所有数据.而如果一个表已经对某一列制作了bucket,就可以采样所有桶中指定序号的某个桶,这就减少了访问量. 2. 桶作用 1)数据抽样 2)提升某些查询操作效率,如:mapside join 3. 桶的使用 --场景一.场景二使用此表说…

导hive表项目总结（未完待续）

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…

使用spark对hive表中的多列数据判重

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…

hive 压缩全解读(hive表存储格式以及外部表直接加载压缩格式数据)；HADOOP存储数据压缩方案对比（LZO,gz，ORC）

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl…