一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

在hive的数据建表时,为了查询的高效性,我们经常会对表建立分区,例如下面的表 create external table dm_fan_photo_icf_basic(user string, item string, hot int) PARTITIONED BY (day string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' stored as textfile location '/user/hive/fan/photo/icf/b

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

为了对表进行合理的管理以及提高查询效率,Hive可以将表组织成“分区”. 分区是表的部分列的集合,可以为频繁使用的数据建立分区,这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表,这对于提高查找效率很有帮助. 分区是一种根据“分区列”(partition column)的值对表进行粗略划分的机制.Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引,每个分区对应着表下的一个目录,在HDFS上的表现形式与表在HDFS上的表现形式相同,都是以子目录的形式存在. 一个表可以在多个维度上进行分区,并且分区可以嵌套使

Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

很多时候,我们需要将Hive的查询(select)结果保存起来,方便进一步处理或查看.在Hive里面提供了不同的方式来保存查询结果,在这里做下总结: 一.保存结果到本地 方法1:调用hive标准输出,将查询结果写到指定的文件中 这个方法最为常见,笔者也经常使用.sql的查询结果将直接保存到/tmp/out.txt中: $ hive -e "select user, login_timestamp from user_login" > /tmp/out.txt 方法2:使用INSE

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

1 学习计划 1.分区组合条件分页查询 n 分区分页查询(没有过滤条件) n 分区分页查询(带有过滤条件) 2.分区导出 n 页面调整 n 使用POI将数据写到Excel文件 n 通过输出流进行文件下载 3.定区添加 n 定区概念 n 定区添加页面调整 n 服务端实现 4.定区分页查询 n 页面调整 n 服务端实现 n 分页问题总结 2 分区组合条件分页查询 2.1 分区分页查询(没有过滤条件) 页面:WEB-INF/pages/base/subarea.jsp 第一步:修改jsp页面中data

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

当insert数据到有分区的hive表里时若不明显指定分区会抛出异常 insert overwrite table persons_tmp select * from persons; FAILED: SemanticException : Need to specify partition columns because the destination table is partitioned. Error encountered near token 'persons_tmp' 当指定分区后

1.程序指定分区的分片 此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片. 此方法为直接依据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递參数.显式指定分区号). 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-substring-040302" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <pro

关系型数据库(如Oracle)中,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive的动态分区,需要进行相应的配置. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14 

Atitit 分区后的查询  mysql分区记录的流程与原理 1.1.1. ibd是MySQL数据文件.索引文件1 1.2. 已经又数据了,如何分区? 给已有的表加上分区 ]1 1.3. 分成4个区,数据文件和索引文件单独存放. 2 1.4. VALUES value for partition 'p1' must have type INT2 1.5. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning func

//////////////////查询指定表外键约束select a.name as 约束名, object_name(b.parent_object_id) as 外键表, d.name as 外键列, object_name(b.referenced_object_id) as 主健表, c.name as 主键列 from sys.foreign_keys A inner join sys.foreign_key_columns B on A.object_id=b.constraint

在做一个功能的时候,需要在oracle数据库中查询指定某一天的数据. 如果是简单的当前日期前后几天,也好办 AND TO_CHAR(Rct.Creation_Date, 'YYYY-MM-DD')=to_char(sysdate-1,'yyyy-MM-dd') 即可 但是指定日期就不好弄了 可以这样做 select * from test1 t where t.end_datebetween to_date('2014-10-24 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss

create PROCEDURE Usp_Partition() BEGIN DECLARE _time datetime; DECLARE num int; DECLARE _p VARCHAR(20)DEFAULT p; DECLARE p1 VARCHAR(20); /* 获取下一个月的第一天*/ select date_add(curdate()-day(curdate())+1,interval 1 month)as _time; /*将时间中的‘-’去掉*/ SELECT REPLA