起因 公司用的AWS EMR上的hive,突然不能删除表了. 经过 分析来看,估计是元数据那块出了问题.从元数据入手,元数据存在mysql的hive数据库中 直接使用hive配置文件hive-site.xml中的用户名密码访问mysql数据库 mysql -h ip -uhive -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'hive'@'ip' (using password: YES) 使用 root用户登录mysql,进入mysql数据库,查

已知表myobject(objectid int) create table myobject(objectid int) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile; 按照objectid进行分页,其中objectid在表myobject中是唯一的(不重复)数据. 对表myobject进行分页 select t11.* from ( select row_number() over (order by t10

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 13) --为什么数据表删掉一半,表文件大小不变? 我们还是以MySQL中应用最广泛的InnoDB引擎为基础来展开讨论.一个表中包含两部分:表结构定义和数据.在MySQL8.0版本以前,表结构是以.frm为后缀的文件存储的.而在MySQL8.0版本,已经允许把表结构定义放在系统数据表中了.因为表结构定义占用的空间很小,索引我们今天主要讨论的是表数据. 参数innodb_file_

Oracle分区表彻底删除的办法当对一个不再使用的分区表进行drop后,查询user_tab_partitions视图发现出现如下不规则的分区表表名:SQL> select distinct table_name from user_tab_partitions;BIN$l+Pv5l1jCMXgQKjAyQFA0A==$0这样很容易导致自己写的"自动增加表的分区"的存过发生错误,因此为了避免再修改存过,只能把这些不规则的表名删除才行.现提供如下方法彻底删除这些不规则的表名. 其实

linux上的mysql中,最近遇到表和库删不掉,并且表也打不开,不能导出的情况. 在删除数据库时,出现以下错误: ERROR 1010 (HY000): Error dropping database(can't rmdir './data',errno:39) 解决方法: 直接删除mysql目录下的文件 由于linux中mysql的文件默认存在/var/lib/mysql/中 在root权限下,切换到该目录中 使用命令:cd /var/lib/mysql/ 找到data数据库目录删除 使用命

思路一: show出所有表,然后wc -l hive -e" use database_name; show tables; "|wc -l 思路二: 1.show出当前库所有的表: 2.将show出的表导入到文件中: 3.统计文件行数,即是表数量. 实现: 需求:统计hive中database_name中一共有多少张表. 1.生成文件 hive -e" use database_name show tables; "> database_name_table

有时,我们需要对比两张表的数据,找到在其中一张表,不在另一张表中的数据 hql 如下: SELECT * FROM (SELECT id FROM a WHERE dt = '2019-03-17' ) a LEFT JOIN (SELECT id FROM b ) b ON a.id = b.id WHERE b.id IS NULL;

一.内部表与外部表的比较 Hive表概念和关系型数据库表概念差不多.在Hive里表会和HDFS的一个目录相对应,这个目录会存放表的数据.目录默认是/usr/hive/warehouse/. 比如你在hadoop09数据库创建了emp表,那么HDFS中就会有/user/hive/warehouse/hadoop09.db/emp这个目录来存放表里的数据. 管理表:管理表又被称之为内部表,他只管理着数据生命周期,当我们删除这张表时,元数据和存储的业务数据都会被删除,也就是说HDFS所对应的表目录应该

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite

学习asp.net两周,通过学习发现,.net和php之间的区别还是蛮大的,比php要复杂一些,开始学习的有些吃力,后来跟着传智播客里的老师学习,渐渐的学到了一些东西. 今天要记录一下.net里的简单的三层架构是如何实现的,希望通过一次次的博客记录能加深自己对知识点的理解和记忆,当然,如果有幸能帮到某些和我一样的同学,那也是非常荣幸和欣喜的,好了,闲言少叙,下面开始记录. 三层架构我自己也不是很熟,只是大概的知道其工作原理,以及构建流程,这里贴出传智博客的老师讲解的一张原理图,然后就略过了,毕竟

1.外部表和内部表区别 创建表时:创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径:若创建外部表,仅记录数据所在的路径, 不对数据的位置做任何改变. 删除表时:在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除, 而外部表只删除元数据,不删除数据.这样外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据. hive默认创建的是内部表 外部表比内部表更加安全 在删除内部表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的!

配置以下两处,可以方便我们直接右键运行tests.py一个文件,实现对数据库操作语句的调试: settings里面的设置: #可以将Django对数据库的操作语法,能输出对应的的sql语句 LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'handlers': { 'console':{ 'level':'DEBUG', 'class':'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': {

现有6张表存在关联关系,要删除主表则其他5张表关联数据也要一块删掉(单条sql多id批量删除) delete t1,t2,t3,t4,t5,t6 FROM rmd_v AS t1 LEFT JOIN rmd_v1 AS t2 ON t1.uuid = t2.rvuuid LEFT JOIN rmd_v2 AS t3 ON t1.uuid = t3.rvuuid LEFT JOIN rmd_v3 AS t4 ON t1.uuid = t4.rvuuid LEFT JOIN rmd_v4 AS t5

要达到如下目的: Mysql数据库会每隔一段时间(可以是2小时,也可以是一天,这个可以自定义),定时对一张库中的表做一个判断,如果这张表的数据超过了20条(这个数据也是自定义的,也可以是200条),就保留最新的10条数据(这个数据同样可以自定义,但要小于等于之前的超过数据条数). 简单说一下解决的思路(从后往前推导): 1.开启一个定时器,这个定时器做了两件事: ⑴设置了时间间隔 ⑵调用一个存储过程 2.写一个存储过程,此存储过程要做两件事: ⑴判断表的数据条数是否超过20,如果超过20才做下面

================START============================== 来了一个mail说是job跑得很慢,调查下原因 先来看下sql: SELECT h.order_no              AS SO_no,         h.order_type,         h1.order_no             AS po_no,         l1.order_line_key       AS PO_LKEY,         l1.shipn

Hive 7.Hive 的内表.外表.分区   1.Hive的内表 Hive 的内表,就是正常创建的表,在 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5208437.html 中已经提到: 2.Hive的外表 创建Hive 的外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment

1.Hive的内表 Hive 的内表,就是正常创建的表,在 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5208437.html 中已经提到: 2.Hive的外表 创建Hive 的外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_

注:本文来源于<oracle查询某张表的外键(最终解决办法)> 一:几个查询表外键的脚本 select b.table_name, b.column_name from user_constraints a inner join user_cons_columns b on a.constraint_name = b.constraint_name where a.r_constraint_name in ( select e.constraint_name from user_constra

有些场景下,需要隔离不同的DB,彼此DB之间不能互相访问,但实际的业务场景又需要从A DB访问B DB的情形,这时怎么办?我认为有如下常规的三种方案: 1.双方提供RESET API,需要访问不同DB数据时,可以通过API来获取指定数据: 这种方案优点是隔离性.定制性强,统一出入口,只能通过指定的API访问指定的数据:缺点与优点是对立的,也就是定制性太强,导致每次业务发生变更,需要访问不同数据的时候,需要双方更改API的入参或返参,降低了开发效率:而且无法使用表JOIN,这样在某些情况下也会导致

---恢复内容开始--- 之前我们都是学习使用MapReduce处理一张表的数据(一个文件可视为一张表,hive和关系型数据库Mysql.Oracle等都是将数据存储在文件中).但是我们经常会遇到处理多张表的场景,不同的数据存储在不同的文件中,因此Hadoop也提供了类似传统关系型数据库的join操作.Hadoop生态组件的高级框架Hive.Pig等也都实现了join连接操作,编写类似SQL的语句,就可以在MapReduce中运行,底层的实现也是基于MapReduce.本文介绍如何使用MapRe

怎么安装hadoop集群我在这里就不多说了,我这里安装的是三节点的集群 先在主节点安装mysql 启动mysql 登录mysql 创建数据库,创建表格,先把数据加载到表格 t ,表格t2是空的 mysql> create database mrtest; Query OK, 1 row affected (0.05 sec) mysql> use mrtest; Database changed mysql> CREATE TABLE `t` ( -> `id` int DEFAU