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

最近项目中需要对埋点日志hive表进行分析,并且按一定的规则统计出来满足要求的用户pin.本来以为是一件比较简单的事,结果在查看导出的词表时发现很多带有"%"的明显具有url encode特征的用户pin,于是就开启了这篇文章用hive对字段进行urlDecode的探索. 在查看了一些资料后,刚开始我是选择直接用reflect函数调用java自带的URLDecoder方法来对user_pin进行处理的,具体hive sql如下: hive -e "select reflect

XT_RSGL_KQSZ_LS表结构如下图: CREATE TABLE  XT_RSGL_KQSZ_LS( KQFW VARCHAR(400) ) 其中KQFW字段以分割符 , 隔开 INSERT INTO XT_RSGL_KQSZ_LS SELECT 'AAA,BBBB,C' UNION SELECT '12,3' 实现的结果为 (number为前分隔符的下标值的后一位) select substring(a.kqfw , b.number , charindex(',',a.kqfw+','

问题描述: 实际应用中,常常存在修改数据表结构的需求,比如:增加一个新字段. 如果使用如下语句新增列,可以成功添加列col1.但如果数据表tb已经有旧的分区(例如:dt=20190101),则该旧分区中的col1将为空且无法更新,即便insert overwrite该分区也不会生效. alter table tb add columns(col1 string); 解决方法: 解决方法很简单,就是增加col1时加上cascade关键字.示例如下: alter table tb add colum

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变

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

参考地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b3eabfd30102wldv.html 参考语句: if object_id('[aaa]') is not null drop table [aaa] go create table [aaa]([地区] varchar(4),[内容] varchar(45)) insert [aaa] select '中国','021sp.html|管材|4355;028sp.html|建筑材料|3209' union all se

目录 Sqoop组件安装与配置 1.使用xftp将软件包上传到/opt/software 2.部署sqoop(在master上执行) 3.启动sqoop集群(在master上执行) 4.连接hive配置(在master上执行) 5.在Hive中创建sample数据库和student数据表 6.从MySQL导出数据,导入Hive 7.将数据从hive中导出到mysql数据库中(在master上执行) 8.从Hive导出数据,导入到MySQL 9.sqoop常用命令 10.浏览器查看 Sqoop组件

下载和解压 Sqoop Sqoop相关发行版本可以通过官网 https://mirror-hk.koddos.net/apache/sqoop/ 来获取 安装 Sqoop组件需要与 Hadoop环境适配.使用 root用户在 Master节点上进行部署,将 /opt/software/sqoop-1.4.7.bin_hadoop-2.6.0.tar.gz 压 缩 包 解 压 到/usr/local/src目录下 [root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/s

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

Hive建表的时候虽然可以指定字段分隔符,不过用insert overwrite local directory这种方式导出文件时,字段的分割符会被默认置为\001,一般都需要将字段分隔符转换为其它字符, 可以使用下面的命令:sed -e 's/\x01/|/g' file 可以将|替换成自己需要的分隔符,file为hive导出的文件. sed -i 's/\x01/\t/g' file *`; do sed -i 's/\x01/\t/g' $f done

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

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第

替换分隔符为\ sed -i 's/\t/\x1/g;s/;/\x1/g' test1.txt gz压缩 gzip -r test1.txt 查看文件 hdfs dfs -ls /hive/warehouse/ods_jungle_ad.db/table1/dt=-- 导入文件 load data local inpath '/home/hadoop/test/hb/test1.txt.gz' into table table1 partition (dt = '2016-12-15') 关键字

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.Hive操作演示 1.1 内部表 1.1.1 创建表并加载数据 第一步   启动HDFS.YARN和Hive,启动完毕后创建Hive数据库 hive>create database hive; hive>show databases; hive>use hive; 第二步   创建内部表 由于Hive使用了类似SQL的语法,所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符.

以前以为版本不同,遇到的问题就不同,后来发现,无论是新版本,还是老版本,遇到的问题大部分都是相同的.下面解决问题的方法仅供借鉴 1.拒绝连接的错误表现是什么?2.表不存在该如何解决?3.null字段填充符该如何指定?环境hive 版本hive-0.11.0sqoop 版本 sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0从hive导到mysql mysql 表 mysql> desc cps_activation; +----+-----+--+-–+---+------+ | Fie

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

Hive 支持关系型数据库中的大多数据基本数据类型,同时也支持3种集合类型:   3.1 Hive 的基本数据类型 支持多种不同他度的整形和浮点型数据类型,具体如下(全都是保留字): tinyint    1byte 有符号整数 smalint    2byte有符号号数 int    4byte有符号号数 bigint    8byte有符号号数 boolean    布尔类型, true 或者 false float    单精度浮点数 double    双精度浮点数 string