hive 元数据修复命令 msck repair table xxx; 也可以用于分区表的快速复制 例如你需要从线上往线下导一张分区表,但是网又没有连通,你需要如何操作呢? 1.复制建表语句 2.从线上下载分区表数据 hadoop fs -get /user/hive/warehouse/public.db/table_partition/ . 3.把分区数据put到线下表中 hadoop fs -put table_partition/* /user/hive/warehouse/public

hive仓库位置由以下参数决定,默认位置/user/hive/warehouse: <property>         <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>         <value>/user/hive/warehouse</value>     </property> hive中元数据配置: <property>         <name>javax.j

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载(put & get):https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第三篇:Hive分区表的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/105

hive中的更新或者新建表impala 不能实时更新 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.最近在生产中,我发现在hive 中更改表结构,或者建表 在impala中查询新建的表报错,或者更改的字段不能实时更新. 问题原因 这是因为元数据信息没有及时刷新.在impala 1.2中 加入的进程catalogd,主要就是将hive的metastore所存储的元数据缓存到impala

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

1.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 2.细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. show partitions stage_

一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以

一:基本用法 1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置,不会在系统的默认文件下. 5.在指定数据库中新建表(验证在指定的数据库中可以建表) 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表. 但是,没有看到指定的数据库. 7.新建表 8.删除一张表 drop  table if exists student; 9.清空一张表 10.加载数据 1)从本地加载 2)从HDFS上加载 3)区别: 移动. 11.查询 12.描

一.个人初始开发环境的基本情况以及Hive元数据库说明 ①hive的元数据库改成了mysql(安装完mysql之后也没有进行其它别的设置) ②hive-site.xml中设置元数据库对应的配置为  jdbc:mysql://crxy99:3306/hive_cz3q?createDatabaseIfNotExist=true ③普通情况下咱们的mysql默认编码是latin1,但是我们在日常开发中大多数情况下需要用到utf-8编码,如果是默认latin1的话,咱们的中文存储进去容易乱码,所以说大

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

摘要:本次分享主要介绍 Hive数据如何迁移到MaxCompute.MMA(MaxCompute Migration Assist)是一款MaxCompute数据迁移工具,本文将为大家介绍MMA工具的功能.技术架构和实现原理,再通过实际操作MMA,演示将Hive数据迁移到MaxCompute. 演讲嘉宾简介:阿里云智能产品专家-云花 精彩视频回顾:Hive数据如何同步到MaxCompute 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 本次分享主要围绕以下两个方面: 一.MMA功能介绍.技术架构和原

1.官方文档:https://docs.mongodb.com/ecosystem/tools/hadoop/ 2.Hive介绍: Hive特点: 1.hive是一个数据仓库,和oracle,mysql等数据仓库相比,它底层依赖于hdfs. 2.hive是sql解析引擎,将sql语句转换成Map/Reduce任务,然后在hadoop hdfs上执行 3.hive的表其实就是一个目录,hive中表的数据就在文件中 Hive元数据: Hive将元数据存储在数据库中( metastore),支持mys

1.1 关于自定义函数 1)Hive 自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展. 2)当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function). 3)根据用户自定义函数类别分为以下三种: ​ (1)UDF(User-Defined-Function) ​ 一进一出 ​ (2)UDAF(User-Defined Aggregation Function) ​ 聚集函数

两种方式加载hbase中的表到hive中,一是hive创建外部表关联hbase表数据,二是hive创建普通表将hbase的数据加载到本地 1. 创建外部表 hbase中已经有了一个test表,内容如下 hbase(main):012:0* scan 'test' ROW COLUMN+CELL 001 column=info:age, timestamp=1526563694645, value=18 001 column=info:name, timestamp=1526563629119,

hive作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基本函数满足不了我们的需求,这时候就要写hive hdf(user defined funation),又叫用户自定义函数. UDF 创建与使用步骤 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类,实现evaluate方法: 打jar包上传到集群,通过create temporary function创建临时函数,不加temporary就创建了一个永久函数: 通过s

前面遇到过一次因为Hive中表被锁住了,导致定时任务一直失败.这两天又出现了表被锁,原因是连接hiveserver2过于频繁,mysql连接被打满,引发的连锁反应,导致我们的小时任务一直失败,下午重点注意到这个问题,才解决好. Hive中的锁 在执行insert into或insert overwrite任务时,中途手动将程序停掉,会出现卡死情况(无法提交MapReduce),只能执行查询操作,而drop insert操作均不可操作,无论执行多久,都会保持卡死状态. 查看Hive的中死锁,可以使

原文链接: https://www.toutiao.com/i6766571623727235595/?group_id=6766571623727235595 一.概念: 1.结构化和非结构化数据 结构化数据:固有的键值对 非结构数据:没有固定的键值对,没有明确的映射关系 所以就可以理解下面这句话:hive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计项目. 2.Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构,它为数据仓库的管理提供了许多功能:数据ETL(抽取.转换和加载).数据

Android源码浅析(四)--我在Android开发中常用到的adb命令,Linux命令,源码编译命令 我自己平时开发的时候积累的一些命令,希望对你有所帮助 adb是什么?: adb的全称为Android Debug Bridge,就是起到调试桥的作用.通过adb我们可以在IDE中调试Android程序,说白了就是debug工具.adb的工作方式比较特殊,采用监听Socket TCP 5554等端口的方式让IDE和Qemu通讯,默认情况下adb会daemon相关的网络端口,所以当我们运行And