Hive orc 格式 + snappy 压缩是比较常用的存储加压缩格式. 今天处理下面的场景时,解决了一些问题,记录下来: flume消费kafka的数据实时写入hdfs,通过创建分区表,t + 1 时,需要看到昨天的数据: flume 通过snappy 将数据写入hdfs,可以通过在fliume.conf中配置以下 保证每天的数据写入同一个目录中: agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = /user/hive/warehouse/ods.db/kafka_2_hd

hive表在创建时候指定存储格式 STORED AS ORC tblproperties ('orc.compress'='SNAPPY'); 当insert数据到表时抛出异常 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.Text cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde$OrcSerdeRow at org.apache.hadoop.h

目录 概述 文件存储结构 Stripe Index Data Row Data Stripe Footer 两个补充名词 Row Group Stream File Footer 条纹信息 列统计 元数据 类型信息 复杂数据类型 Postscript 数据读取 位置指针 三层过滤 文件级 Stripe级 Row 级 数据读取 索引 行组索引 布隆过滤器 事务支持 压缩 内存管理 Hive中使用ORC Hive使用 Hive参数设置 概述 本文基于上一篇文章 Hive存储格式之RCFile详解,R

hive创建带有中文注释的表报错: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataStoreException: Transaction failed to commit at org.datanucleus.api.jdo.NucleusJDOHelper.getJDOExceptionForNu

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by

今天将临时表里面的数据按照天分区插入到线上的表中去,出现了Hive创建的文件数大于100000个的情况,我的SQL如下: hive> insert overwrite table test partition(dt) > select * from iteblog_tmp; iteblog_tmp表里面一共有570多G的数据,一共可以分成76个分区,SQL运行的时候创建了2163个Mapper,0个Reducers.程序运行到一般左右的时候出现了以下的异常: [Fatal Error] tot

目前HVIE里查询如下语句报错: select * from dw.ticket_user_mtime limit 10; 错误如下: 17/07/06 16:45:38 [main]: DEBUG impl.RecordReaderImpl: merge = [{data range [22733, 19927580), size: 19904847 type: array-backed}]Failed with exception java.io.IOException:java.lang.

关于Hive创建分区目录且能查到数据的三种方法 1. 使用dfs -mkdir 和 dfs -put 分别创建分区目录和上传数据,此时执行msck repair table 表名 命令就能查询到数据 1. 使用dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse-master/pv_log/day=20191115;创建分区目录 2. 使用dfs -put /opt/module/hiveTest/pv_15.log /user/hive/warehouse-master/pv_

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr

create table if not exists test_orc( name string, age int, address string ) partitioned by (dt string)STORED AS ORC; set hive.execution.engine=tez; set hive.llap.execution.mode=auto; select * from test_orc;

orc表 创建具备ACID及Transactions的表 这里的表需要具备下面几个条件:  1. 必须以 ORC 格式存储  2. 必须分 bucket,且不能 sort  3. 必须显式声明transations --partitioned by (createtime string)   create table if not exists user_orc( id int, name string, createdate string, updatedate date ) clustere

1.概述 在存储业务数据的时候,随着业务的增长,Hive 表存储在 HDFS 的上的数据会随时间的增加而增加,而以 Text 文本格式存储在 HDFS 上,所消耗的容量资源巨大.那么,我们需要有一种方式来减少容量的成本.而在 Hive 中,有一种 ORC 文件格式可以极大的减少存储的容量成本.今天,笔者就为大家分享如何实现流式数据追加到 Hive ORC 表中. 2.内容 2.1 ORC 这里,我们首先需要知道 Hive 的 ORC 是什么.在此之前,Hive 中存在一种 RC 文件,而 ORC

在成功启动Hive之后感慨这次终于没有出现Bug了,满怀信心地打了长长的创建表格的命令,结果现实再一次给了我一棒,报了以下的错误Error, return code 1 from org.apache.Hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException,看了一下错误之后,先是楞了一下,接着我就发出感慨,自从踏上编程这条不归路之后,就没有一天不是在找Bug的路上就是在处理Bug,给自己贴了个标签:找Bug就跟吃饭一样的男人.抒发心中的感慨之后,该干活还是的干活.

索引是hive0.7之后才有的功能,创建索引需要评估其合理性,因为创建索引也是要磁盘空间,维护起来也是需要代价的 创建索引 hive> create index [index_studentid] on table student_3(studentid) > as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' > with deferred rebuild > IN TABLE index_table_

rcfile格式表需要从原始的textfile 文件格式表导出数据并导入到新建好的rcfile格式表里 转: HIVE RCFile高效存储结构 创建rcfile 格式的表: CREATE TABLE fc_rc_test (  datatime string,  section string,  domain string,  province string,  city string,  idc string,  ext string,  ip string,  file_size stri

Short Description: Hive configuration settings to optimize your HiveQL when querying ORC formatted tables. Article SYNOPSIS The Optimized Row Columnar (ORC) file is a columnar storage format for Hive. Specific Hive configuration settings for ORC form

Hive本身并不存储数据,而是将数据存储在Hadoop的HDFS中,表名对应HDFS中的目录/文件.根据数据的不同存储方式,将Hive表分为外部表.内部表.分区表和分桶表四种数据模型.每种数据模型各有优缺点.通过create user命令创建user表时,会在HDFS中生成一个user目录/文件. 外部表 数据不由Hive管理,使用drop命令删除一个表时,只是把表的元数据给删除了,而表的数据不会删除. 创建外部表的SQL语句: create external table bigdata17_u

create [external] table t1(id int, value string) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties('hbase.column.mapping'=':key,f:name'); 如果想创建一个指向已经存在的HBase表的话,需要使用external  来自为知笔记(Wiz)

使用hive需要hive环境 启动Hive 进入HIVE_HOME/bin,启动hive ./hive 内部表 建表 hive> create table fz > (id int,name string,age int,tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE; 创建完成后使用 show tables; 查看是否创建成功. hive> show

这里罗列常用操作,更多参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-Create%2FDrop%2FTruncateTable 简单的创建表 create table table_name ( id int, dtDontQuery string, name string ) 创建有分区的表 create table table_name ( id int, dtD

创建一个类 package com.dufeng.hive; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; /** * Hello world! * */ public class Dufeng extends UDF { private Text result = new Text(); public