desc formatted l_ad_yclick_html partition (datecol='20160118');

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

hive从低版本升级到高版本或者做hadoop的集群数据迁移时,需要重新创建表和表分区,由于使用的是动态分区,所以需要重新刷新分区表字段,否则无法查看数据. 在hive中执行中以下命令即可自动更新元数据中的表分区: MSCK REPAIR TABLE 表名;  后记: 今天同事在测试从其他集群移过来的数据时,发现使用count统计记录数时显示为0. 由于没有分区字段,即是用了msck也不行,后来解决的方法是: 使用load命令再重新加载一次,load的源路径和目标路径可以相同.

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

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

描写叙述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs文件夹/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output/crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists pms.cross_sale_path; create external table pm

set hive.strict.checks.large.query=false; set hive.mapred.mode=nostrict; MSCK REPAIR TABLE 表名; 通常是通过alter table add partition方式增加Hive的分区的,但有时候会通过HDFS put/cp命令往表目录下拷贝分区目录,如果目录多,也可以用这个语句替代执行多条alter语句.

-新建表空间,登录名和密码 --请尽量把表空间和别的系统分离,这里以Search为例子,登录名和密码以test为例子 create tablespace Search logging datafile 'D:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\Search.ora' size 15M extent management local segment space management auto; --删除test用户 drop user test cascade;

SELECT partition_name part, partition_expression expr, partition_description descr, table_rows FROM INFORMATION_SCHEMA.partitions WHERE TABLE_SCHEMA = schema() AND TABLE_NAME='table';

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

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

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

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

查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;

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

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

hive的数据查询一般会扫描整个表,当表数据太大时,就会消耗些时间,有时候我们只需要对部分数据感兴趣,所以hive引入了分区的概念    hive的表分区区别于一般的分布式分区(hash分区,范围分区,一致性分区),hive的分区是比较简单的.他是根据hive的表结构,分区的字段设置将数据按目录存放起来,相当于简单的索引    hive表分区需要在表模式创建的时候指定模式才能使用,他的字段是虚拟的列,不存在表数据中.表分区在表模式创建之后使用之前使用alert table 来添加具体的分区,才能

摘要:Oracle数据库的库表常用操作:创建与添加表空间.临时表空间.创建表分区.创建索引.锁表处理 1.表空间 ■  详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 --详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 select t.* from (SELECT D.TABLESPACE_NAME, SPACE "SUM_SPACE(M)", BLOCKS SUM_BLOCKS, ) "USED_SPACE(M)", ) , )

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

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分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管