HIVE特殊分隔符处理 Hive对文件中的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符,,默认单字符是\001.当然你也可以在创建表格时指定数据的分割符号.但是如果数据文件中的分隔符是多字符的,如下图: 01||zhangsan 02||lisi 03||wangwu 补充:hive读取数据的机制 1.首先用inputformat的一个具体的实现类读取文件数据,返回一条条的记录(可以是行,或者是你逻辑中的“行”) 2.然后利用SerDe<默认:org.apache.hadoop.hive.serde2.L

Hive字符串分割函数 split(str, regex) - Splits str around occurances that match regexTime taken: 0.769 seconds, Fetched: 1 row(s) 返回值为一个数组 a.基本用法: 例1: split('a,b,c,d',',') 得到的结果: ["a","b","c","d"] b.截取字符串中的某个值: 当然,我们也可以指定取结

Hive中的外部表 对于Hive中的外部表来说,因为表是外部的,Hive认为其并不拥有这份数据,删除该表并不会真正删除其中的数据,其中的表描述元信息会被删除掉.   对数据进行分区后,对于管理表,可以将其显示在hdfs目录中,但是外部表目录中不会真正存在数据,只能通过show partitions命令来显示外部表的分区信息.   我们的外部表是通过dateid进行的partition,如何显示某个partition外部表对应的location:   hive -e "describe exten

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

1:如果在将文件导入到hive表时,查询结果为null(下图) 这个是因为在创建表的时候没有指定列分隔符,hive的默认分隔符是ctrl+a(/u0001)   2.当我复制好几行sql到hive命令行时,会出现下面情况,导致复制失败 这个是因为我的sql中有tab的缩进,将tab的空格去掉即可   3.当我在使用load加载数据是,抛出filad hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/node4/Desktop/sutdent.txt' OVERWRITE I

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

创建hive表注意事项 一.表分隔符必须与读取的数据文件一致,比如例子的分隔符为 '\t'(制表符),hive下默认分隔符是制表符. 二.最好指定分区作为数据之间的区分. 三.创建完表可以desc+表明进行查看,字段名称(field),类型(type),common(备注,默认没的话为空). eg: drop table track_log;create table track_log (id string ,url string ,referer string ,keyword string

1.1hive-import参数 使用--hive-import就可以将数据导入到hive中,但是下面这个命令执行后会报错,报错信息如下: sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import // :: ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException run

select TRANSFORM(*, *, *) using 'python filter.py' as (*, *, *) from t_1 HIVE支持pipe操作,将select出来的字段,用我们的脚本进行“操作” 1, 分隔符为 \t 并没有采用hive原有的分隔符 \x01 之类的.

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

1.建表: hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); 由于很多数据在hadoop平台,当从hadoop平台的数据迁移到hive目录下时,由于hive默认的分隔符是/u0001,为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: create table ooo(uid strin

 前提条件:已经安装好如下软件 Eclipse4.5 hadoop-2.7.3 jdk1.7.0_79 此篇文章基于上一篇文章:zookeeper高可用集群搭建 什么是Hive? 1.Hive是一个基于Hadoop文件系统之上的数据仓库结构.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)工具.数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力. 2.同时Hive定义了类SQL的语句:它能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能.还允许开发人员方便的使用Mappe

1 MySQL 到 Hive 表的sqoop任务把 原本的NULL 变成字符串 ‘null’ 了 alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\\N');  -- 修改表的NULL值属性 sqoop代码最后面加上 --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' 2. 特殊符号 \001 Hive默认的分隔符是\001,属于不可见字符,这个字符在vi

1.sqoop是什么 Sqoop是一款开源的数据迁移工具,主要用于Hadoop(Hive)与传统的关系型数据库(mysql...)相互之间的数据迁移. 2.sqoop的特点 sqoop的底层实现是mapreduce,所以sqoop依赖于hadoop,数据是并行导入的. 3.sqoop常用命令 sqoop help 1)列出mysql数据库中的所有数据库中的test数据库  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/tes

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

1.Hive默认的分隔符 Hive的表数据,不管导出到HDFS还是本地文件系统,如果用户在导出时没有指定分割符,那么Hive表的数据在写入文件时,会使用默认的分隔符作为列分隔符,该默认的分割是“CTR+A”,ASCII码排第二位的字符,是不可见字符,二进制表示:'\u0001'. 2.显示Hive默认的分隔符 有些文本编辑器无法显示不可见字符,会直接用一个小方框代替,乍一看很像是乱码,其实不是,比如下图,在Linux上使用cat查看Hive表导出后的数据,默认的分隔符是看不出来的: 如果要显示分

参考:segmentfault.com:Sqoop导入关系数据库到Hive Sqoop 是 apache 下用于 RDBMS 和 HDFS 互相导数据的工具.本文以 mysql 数据库为例,实现关系数据库导入到 hdfs 和 hive. 1. 安装 Sqoop 使用 rpm 安装即可. yum install sqoop sqoop-metastore -y 安装完之后需要下载 mysql jar 包到 sqoop 的 lib 目录. 这里使用 hive 的 metastore 的 mysql

一.视图 视图:享用基本表的数据,不会生成另外一份数据创建视图:create view view_name as select * from carss;create view carss_view as select * from carss limit 500;查看视图:desc view_namedesc carss_view删除视图:drop view view_namedrop view carss_view使用视图:create view sogou_view as select *

Hive与表操作有关的语句 1.创建表的语句: 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, .