CREATE TABLE range_list (a int,b timestamp) PARTITION BY RANGE (b); CREATE TABLE range_pa1 PARTITION OF range_list FOR VALUES from ('2000-01-01') TO ('2010-01-01') PARTITION BY RANGE (a); CREATE TABLE range_pa2 PARTITION OF range_list FOR VALUES from

为了提供可扩展性,Kudu 表被划分为称为 tablets 的单元,并分布在许多 tablet servers 上.行总是属于单个 tablet .将行分配给 tablet 的方法由在表创建期间设置的表的分区决定. kudu提供了3种分区方式: Range Partitioning ( 范围分区 ) 范围分区可以根据存入数据的数据量,均衡的存储到各个机器上,防止机器出现负载不均衡现象 创建一张表,要求按照如下方式进行分区: create table rangeTable(CompanyId Ty

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

我们在之前的文章中,介绍了二级分区,混合分区,静态分区,动态分区的区别和建表. 今天我们聊下,当我们建好分区表.并且通过程序在表的分区目录(location)下,写入了文件. 如何在hive中查询到插入的分区数据. 假如我们直接查表,会发现因为没有在表的元数据中加入新增的分区信息,导致查不到数据. 这时, 可以通过hive修复分区的sql语句,自动修复hive的分区 msck repair table table_name; 或手动增加分区 alter table add partition '

hive的分区概念,相信大家都非常了解了.通过将数据放在hdfs不同的文件目录下,查表时,只扫描对应分区下的数据,避免了全表扫描. 提升了查询效率. 关于hive分区,我们还会用到多级分区.动态分区.混合分区,这些概念是什么含义,又该在何时使用呢? 静态分区 先说下静态分区.静态分区就是人为指定分区名.向分区插入数据的时候也要写明写入哪个分区. 我们给出建表,和插入数据的示例代码: 建表语句: DROP TABLE IF EXISTS ods.employee; CREATE TABLE IF

一.HAWQ中的分区表        与大多数关系数据库一样,HAWQ也支持分区表.这里所说的分区表是指HAWQ的内部分区表,外部分区表在后面"外部数据"篇讨论. 在数据仓库应用中,事实表通常有非常多的记录,分区能够将这样的大表在逻辑上分为小的.更易管理的数据片段.HAWQ的优化器支持分区消除以提高查询性能. 仅仅要查询条件中能够使用分区键作为过滤条件.那么HAWQ仅仅须要扫描满足查询条件的分区,而不必进行全表扫描.        分区并不改变表数据在segment间的物理分布.表的分

一.HAWQ中的分区表        与大多数关系数据库一样,HAWQ也支持分区表.这里所说的分区表是指HAWQ的内部分区表,外部分区表在后面“外部数据”篇讨论.在数据仓库应用中,事 实表通常有非常多的记录,分区可以将这样的大表在逻辑上分为小的.更易管理的数据片段.HAWQ的优化器支持分区消除以提高查询性能.只要查询条件中可以 使用分区键作为过滤条件,那么HAWQ只需要扫描满足查询条件的分区,而不必进行全表扫描.        分区并不改变表数据在segment间的物理分布.表的分布是物理的,无

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

1. 引入 Apache Hudi支持多种分区方式数据集,如多级分区.单分区.时间日期分区.无分区数据集等,用户可根据实际需求选择合适的分区方式,下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区. 2. 分区处理 为说明Hudi对不同分区类型的处理,假定写入Hudi的Schema如下 { "type" : "record", "name" : "HudiSchemaDemo", "namespace" : &qu

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

Oracle数据文件收缩实例 数据文件的作用 HWM的基本概念 查看数据文件的使用情况 包括内容:数据文件大小,已经used空间,free空间,hwm信息 select /*+ ordered use_hash(a,b,c) */ a.file_id,a.file_name,a.filesize, b.freesize, (a.filesize-b.freesize) usedsize,  c.hwmsize,  c.hwmsize - (a.filesize-b.freesize) unsed

一.Hive分区(一).分区概念:为什么要创建分区:单个表数据量越来越大的时候,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,因此建表时引入了partition概念.(1).Hive的分区和mysql的分区差异:mysql分区是将表中的字段拿来直接作为分区字段,而hive的分区则是分区字段不在表中.(2).怎么分区:根据业务分区,(完全看业务场景)选取id.年.月.日.男女性别.年龄段或者是能平均将数据分到不同文件中最好,

一.Stream流1. 流的基本概念 1.1 什么是流?流是Java8引入的全新概念,它用来处理集合中的数据,暂且可以把它理解为一种高级集合.众所周知,集合操作非常麻烦,若要对集合进行筛选.投影,需要写大量的代码,而流是以声明的形式操作集合,它就像SQL语句,我们只需告诉流需要对集合进行什么操作,它就会自动进行操作,并将执行结果交给你,无需我们自己手写代码.因此,流的集合操作对我们来说是透明的,我们只需向流下达命令,它就会自动把我们想要的结果给我们.由于操作过程完全由Java处理,因此它可以根据

一.前述 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 二.Hive相关概念 1.元数据:包括在Hdfs上的映射.除了文件内容,剩下的都是元数据信息. 2.操作符: 表HDFS的一个操作或者一道MapReduce作业. 3.内部

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现

内部表和外部表最主要的一个差别就是删除表或者删除分区时,底层的文件是否自动删除,内部表会自动删除,外部表不会自动删除,所以基础数据表一定要用外部表,即使误删表或分区之后,还可以很容易的恢复回来. 虽然外部表可以恢复,但是逐个分区恢复也很累,如果你的分区很多,或者有多级分区的时候 alter table test_table add partition (partition_key='partition_value') 更简单的方式是执行 msck repair table test_table

 前提条件:已经安装好如下软件 Eclipse4.5 hadoop-2.7.3 jdk1.7.0_79 此篇文章基于上一篇文章:zookeeper高可用集群搭建 什么是Hive? 1.Hive是一个基于Hadoop文件系统之上的数据仓库结构.它为数据仓库的管理提供了许多功能:数据ETL(抽取.转换和加载)工具.数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力. 2.同时Hive定义了类SQL的语句:它能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能.还允许开发人员方便的使用Mappe

0. 说明 在 Hive 中,数据库是一个文件夹,表也是文件夹 partition,是一个字段,是文件 前提:在 Hive 进行 where 子句查询的时候,会将条件语句和全表进行比对,搜索出所需的数据,性能极差,partition 就是为了避免全表扫描 bucket(桶表) 避免多级分区导致分区目录过多,以指定字段进行 hash 分桶 新型数据结构,以文件段的形式在分区表内部按照指定字段进行分隔 重要特性:优化 join 的速度 1. 分区 1.1 创建非分区表 user_nopar crea

move一个表到另外一个表空间时,索引不会跟着一起move,而且会失效.(LOB类型例外) move分为: *普通表move *分区表move *LONG,LOB大字段类型move来进行测试和说明. 索引的move,我们通过rebuild来实现. 一:move普通表.索引基本语法: alter table tab_name move tablespace tbs_name; move过的普通表,在不用到失效的索引的操作语句中,语句执行正常,但如果操作的语句用到了索引(主键当做唯一索引),则此时报

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描