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: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

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

导入CSV格式的数据 (参见http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/load-data.html) 1.数据库表(st_pptn_r) CREATE TABLE st_pptn_r ( STCD ) DEFAULT NULL, TM datetime DEFAULT NULL, DRP ,1) DEFAULT NULL, INTV ,2) DEFAULT NULL, PDR ,2) DEFAULT NULL, DYP ,1) DEFAULT NULL, WT

MYSQL导入CSV格式文件数据执行提示错误(ERROR 1290): The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement. [1]分析原因 其实原因很简单,因为在安装MySQL的时候限制了导入与导出的目录权限.只允许在规定的目录下才能导入. 可以通过以下命令查看secure-file-priv当前的值是什么 SHOW VARIABLES LIKE "

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.Random; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.log4j.Logger; import

转自:http://www.cnblogs.com/beniao/archive/2011/03/22/1989310.html 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.熟悉或了解Microsoft SQL Server 2008中的空间数据类型. 4.具备相应(比如OGC规范.KML规范)的

1.导入shp到PostGIS 开启PostGIS shp Loader,如下图: 打开View connection details....输入连接数据库的参数,如下: 连接成功后,点击Add File,找到要导入数据库的shp文件 如果遇到中文不支持的问题,要在Options...中设置编码,如设置成UTF-8或GBK 点击Import,shp数据导入到PostGIS完成! 2.在uDig中打开刚才导入数据库的图形 打开uDig,File-->Import--->data--->Po

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

小程序导入,别人导出的数据库json文件,错误信息如下: 导入数据库失败, Error: Poll error, 导入数据任务(id:373985)异常,错误信息:解析导入文件错误,请检查导入文件内容,仅支持导入json格式数据及excel文件,错误详情如下: JSON decoder out of sync - data changing underfoot? 导入的标准json文件格式如下: [  {    "_id": "W-Fq-Ku9e31Z7K3i", 

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.ma

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.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发

为了让Android能够快速地访问网络和解析通用的数据格式Google专门推出了Volley库,用于Android系统的网络传输.volley库可以方便地获取远程服务器的图片.字符串.json对象和json对象数组等.当然,java本身也有获取json对象的方法,然而为了更好地适应移动互联网,google专门为其做了特殊的优化,因而应该尽可能地使用Volley库. Volley官方文档:https://developer.android.com/training/volley/index.htm

NodeJs之EXCEL文件导入导出MongoDB数据库数据 一,介绍与需求 1.1,介绍 (1),node-xlsx : 基于Node.js解析excel文件数据及生成excel文件. (2),excel-export : 基于Node.js将数据生成导出excel文件,生成文件格式为xlsx(可以指定),可以设置单元格宽度,API容易上手,无法生成worksheet字表,比较单一,基本功能可以基本满足: 1.2,需求 快速插入数据导数据库,备份数据等 二,导入导出 2.1,数据导入 第一步:

1.使用mysqldump以分隔文本格式转储数据 mysqldump --tab=/tmp/data --fields-terminated-by=, --fields-enclosed-by="'" test actionstype -- 列值用单引号 mysqldump --tab=/tmp/data --fields-terminated-by=, --fields-enclosed-by='"' test actionstype -- 列值用双引号 --tab --路

solr插件导入数据库中的数据 1:自定义与数据库对应的域: 1.1. 设置业务系统Field 如果不使用Solr提供的Field可以针对具体的业务需要自定义一套Field. 例如:如下是商品信息Field: <!--product--> <field name="product_name" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/> <field

hive数据导入代码格式(会移动源文件位置): LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [partition (分区列名1=值1,分区列名2=值2,...)] 对以上公式细分,Hive有好几种常见的数据导入方式,这里介绍四种: (1) 从本地文件系统中导入数据到Hive表: (2) 从HDFS上导入数据到Hive表:  (3) 从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:  (4) 在创建表的时

作者:Syn良子 出处:https://www.cnblogs.com/cssdongl/p/9715735.html 转载请注明出处 Druid的数据采集格式 Druid可以采集非标准化的数据诸如JSON,CSV或者以某种分隔符隔开的TSV格式,当然还支持自定义格式.虽然大部分的文档使用JSON格式,但是通过druid来配置支持其他的限定格式也不是很难. 当前支持的格式化数据 列表项 JSON {"timestamp": "2013-08-31T01:02:33Z"

从毕业到现在第一次接触到超过30万条数据导入MySQL的场景(有点low),就是在顺丰公司接入我司EMM产品时需要将AD中的员工数据导入MySQL中,因此楼主负责的模块connector就派上了用场.在楼主的努力下,线上数据同步代码经历了从最初的将近16个小时(并且还出现其他问题这些问题,等后面慢慢细说),到最终25分钟的性能优化. 打个广告,楼主自己造的轮子,感兴趣的请点https://github.com/haifeiWu/lightconf 代码直接Jenkins打包上线 楼主负责的con

话不多说,直接进入主题. 需求:基于Http请求接收Json格式数据,返回Json格式的数据. 整理:对接收的数据与返回数据进行统一的封装整理,方便处理接收与返回数据,并对数据进行验证,通过C#的特性对token进行验证,并通过时间戳的方式统一处理接收与返回的时间格式. 请求Json格式: { "Cmd": "login", "Token": "", "PageNo": 0, "OnePageNu