1.将txt文本文件放置hdfs目录下 2.登录hive并进入到指定数据库 3.创建表 create external table if not exists fun_user_external ( tid INT, userid STRING, pwd STRING, create_time BIGINT, email STRING ... ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '`' STORED AS TEXTFILE 建表语句中主要的是最

1.Hive的数据存储 Hive的数据存储基于Hadoop HDFS Hive没有专门的数据存储格式 存储结构主要包括:数据库.文件.表.试图 Hive默认可以直接加载文本文件(TextFile),还支持sequence file 创建表时,指定Hive数据的列分隔符与行分隔符,Hive即可解析数据. 2.Hive的数据模型-数据库 类似传统数据库的DataBase 默认数据库"default" 使用#hive命令后,不使用hive>use <数据库名>,系统默认的数

hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

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

转的这里的 首先先导出所有的table表 hive -e "use xxxdb;show tables;" > tables.txt 然后再使用hive内置语法导出hive表的建表语句,这里使用的是一个shell cat tables.txt |while read eachline do hive -e "use xxxdb;show create table $eachline" >>tablesDDL.txt done

今天再次遇到同一个问题:策划给来一个Txt格式配置表,我用解析类去读取,返回的结果为空.解析类参数是:主键key,文件名fileName,错误提示errorTip. 写读取语句的时候,主键key我是直接从txt文件中复制出来,它是txt文件的第一个字符串,文件名fileName也是直接复制文件名. 由于已经不是第一次遇到,这次决定不能再视而不见. 首先在解析类里打印,发现其他配置表都正常,就是这个读取语句中打印出来的key,看起来一模一样,但是就是无法被识别为与程序读取到的key是相等的,想起上

应用场景:将数据表TB_USER中字段NNDP的内容中为[sannanyinv]转换为[3男1女] 主要脚本:一个游标脚本+分割字符串函数+拼音转数字脚本 操作步骤如下: 1.创建类型 create or replace type splitTable is table of varchar2(100); 2.创建函数fn_splitString(功能是将字符串分割成多条记录)--测试语句select * from table(fn_splitString('ernanyinv','nan'))

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

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

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c

原文地址:http://www.aboutyun.com/forum.PHP?mod=viewthread&tid=8590&highlight=Hive 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表? 1.hive模糊搜索表  show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show p

1.认识hive:  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和redu

转自网友的,主要是自己备份下 有时候不记得! 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表 1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show partitions table_name; 4.根据分区查询数据  select table_coulm from ta

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

必须在表定义时创建partition a.单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string

将Oracle数据库导出为txt格式: 方法1: 对于Windows系统,可以采用以下方式: 选择控制面板-->管理工具-->数据源(ODBC),添加一个新的数据源(系统或用户DSN均可),选择Oracle的类型,然后填上相应参数点确定. 建立好新的数据源之后,打开Office的Excel选择数据菜单下的导入外部数据中的新建数据库查询选项,在弹出的对话框中选择刚才建好的数据源,确定后填入用于连接的密码,然后选择要导出数据的表之后按照提示操作,最后就可以将选择的表的数据导出到Excel中,然后在

Hive 表类型简述   表类型一.管理表或内部表Table Type:  MANAGED_TABLE example: create table  Inner(id int,name string,description string) //用来指定原文件的列分隔符row  format delimited fields terminated by '\t'; 表类型二.外部表(原始数据表多建于外部表) example: create external table extertab(nobo

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

一.外部表和内部表的区别 (1)创建表时指定external关键字,就是外部表,不指定external就是内部表 (2)内部表删除后把元数据和数据都删除了,外部表删除后只是删除了元数据,不会删除hdfs上的数据文件 (3)外部表创建表时通过location指定存放表数据的hdfs上的路径,而内部表是默认存放在hive-site.xml中 设置的warehouse中,会在warehouse这个目录下以表名创建文件夹,数据就存放在这里.   二..hive表分区   hive表分区其实就是分目录,表

本案例使用的数据均来源于Oracle自带的emp和dept表 创建表 语法: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED