背景:mysql编码是utf-8,mysql中建库建表中文显示都正常,但在hive窗口中建表时字段中文注释均乱码的问题. 问题:hive中建表后字段中文注释显示异常. 1. 定位 mysql 端问题 查看 mysql 字符集编码 mysql 中新建表中文注释显示正常 由此可以定位到并不是 mysql 服务端的编码问题. 2. 定位 hive 元数据问题 查看hive库表在mysql中的元数据信息,发现数据库的编码是utf8,而库中表的编码是latin1,所以才会导致hive中中文显示乱码. 至此

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

1.建表 Create [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name ( [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] )   [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED B

   1.hive 的导入导出 1.1 hive的常见数据导入方法 1.1.1 从本地系统中导入数据到hive表 1.创建student表 [ROW FORMAT DELIMITED]关键字,是用来设置创建的表在加载数据的时候,支持的列分隔符.[STORED AS file_format]关键字是用来设置加载数据的数据类型,默认是TEXTFILE,如果文件数据是纯文本,就是使用 [STORED AS TEXTFILE],然后从本地直接拷贝到HDFS上,hive直接可以识别数据. 2本地创建文件

mac toad下创建表,表名会自动多一个双引号,如:tb_test => "tb_test",这个应该是mac系统智能引号问题导致的,目前还没找到解决办法,只能手动用sql语句创建表,

背景:部署CDH集群的 hive 服务,选用 mysql 作为 hive 元数据的存储数据库,通过 hive cli 建表时发现中文注释均乱码. 现象:hive端建表中文注释乱码. 定位: 已经确认过 mysql 库的默认编码是 utf-8,并且 mysql 中建库建表不存在中文乱码的情况. 于是查看hive库表的编码,分别通过如下方式查看hive库和随机某个表的编码,发现hive表的编码是 lantin1,问题也就出在这里. 查看hive库编码: 查看hive表编码: 解决方法: 将hive表

在建表之前最好新建一个用户,因为在sys用户下的表格不允许删除列, 所以最好不要在sys用户下建表. 一.在Oracle SQLplus下建用户: 1.以dba身份登陆SQLplus: [oracle@localhost etc]$ sqlplus /nolog SQL*Plus: Release 11.2.0.4.0 Production on Tue Jun 28 16:19:47 2016 Copyright (c) 1982, 2013, Oracle. All rights reser

我昨天在hive上建表,一直报Display all 459 possibilities? (y or n) ,之前我以为是建表语句有问题,一直在改语句,后来在网上搜这个错误,原来语句里混杂了Tab缩进,这可能是我使用notepad++的时候打出来的: 解决方案:把它粘到plsql里,将空格和缩进都重新打一遍就好了,在plsql里可以用tab键:

本文来自这里 今天一位同学问到线上曾经碰到过连续建表,导致阻塞普通的insert.update等.不过也没有保留现场.因此有疑问为什么建表会影响DML? 分析          首先这个现象不是在所有场景都会碰到(否则MySQL的用户们早就跳起来了). 一来建表这个操作本身很快,只涉及到写表定义文件和初始化表空间.中间涉及到redo和undo的操作也很少(这里只讨论InnoDB表).因此除非碰到磁盘IO响应不了,否则多数情况下建表操作很快结束,不会“稳定复现” 二来即使由于io原因,建表过程执行

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

1.为powerdesigner的表设置注释方法: powerdesigner默认没有注释: 设置方法: 选择那个表 右键- >Properties- >Columns- >Customize Columns and Filter(或直接用快捷键Ctrl+U)- >Comment(前面打勾)- >OK 说明: 在创建pdm时由于需要在name列填写的是以后要在表中创建的注释信息,comment中则写的说明信息字数比较多如下图,单在生成建表sql时不能将name生成注释信息,进

5.oracle建表的时候同时创建主键,外键,注释,约束,索引 1 --主键 )); ) ,constraint aba_pr primary key(id,name1)); --外键 )); --复合外键 ) ,constraint fk_nam1e foreign key(id,name) references emp9(id,name1)); --主键另外写法 ),id1 number, constraint pk_id primary key(id),constraint fk_name

这个是hibernate的一对多建表实例:一的一端是部门(Department),对的一端是员工(Employee),下面贴上成员源代码:其中@mappedBy是加在@OneToMany一端,并且它的name属性=多的那一端(N端)属性是一的那一端的属性名,mappedBy是定义在Department类中,即Department类不负责维护级联关系.即维护者是Employee类 Department类: package com.javabean; import java.io.Serializa

目录 认识Hive 1. 解压 2. 配置mysql metastore(切换到root用户) 3. 配置hive 4. 安装hive和mysq完成后,将MySQL的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下 5. 建表 6. 创建分区表 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MapRedu

import java.io.Serializable; import java.sql.Date; import java.sql.Timestamp; import javax.persistence.Column; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.GeneratedValue; import javax.persistence.GenerationType; import javax.persistence

方法一: 现在的导出还是有缺陷的,导出的文件中还是存在其他不必要的信息 #!/bin/bash ##获取数据库 databases=$(hive -e "show databases; exit;") for database in $databases; do #获取hive建表语句 tables=$(hive -e "use $database; show tables;") for table in $tables; do echo "--=====

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

1.写出文件工具类 package ccc.utile; import java.io.*; /** * @author ccc * @version 1.0.0 * @ClassName WriteToFileExample.java * @Description TODO IO流 * @ProjectName ccc * @createTime 2021年08月07日 18:32:00 */ public class WriteToFileExample { /** * 追加写入数据到指定文

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,

今天微博大数据平台发邮件来说.他们有一个hql执行失败.可是从gateway上面的日志看不出来是什么原因导致的,我帮忙看了一下.最后找到了问题的解决办法,下面是分析过程: 1.执行失败的hql: INSERT OVERWRITE TABLE brand_ad_user_with_interact_score_3 select a.uid, a.brand, a.friend, CASE b.weight WHEN NULL THEN '0.000000' ELSE b.weight END fr