首先判断hive表是行存储还是列存储 判断方法: 1.使用hiveSQL"show create table table_name",这种方式,可以查看建表时候指定的那种方式; 2.使用hiveSQL"select...."查询语句(随意查询),看是否执行mr:执行,是行存储,不执行,列存储. 3.开启本地模式,去日志中查找表是否执行过mr. 4.查看建表语句:行存储:textfile sequencefile(仅此两种),列存储(orc,parquet) 行存储与

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

1.使用sqoop创建表并且指定对应的hive表中的字段的数据类型,同时指定该表的分区字段名称 sqoop create-hive-table --connect "jdbc:oracle:thin:@192.168.13.1:1521/test" --username root --password 12345 --table test --hive-table myhive5 --hive-partition-key partition_time --map-column-hive

近期经常将现场的数据带回公司测试,所以写下该文章,梳理一下思路. 1.首先要查询相应的hive表,比如我要将c_cons这张表导出,我先查出hive中是否有这张表. 查出数据,证明该表在hive中存在. 2.查询该表的表结构(建表语句),为了更快的将表数据导入的公司的hive表中.查询表结构语句:show create table c_cons 3.根据你hive配置地址找到表在hadoop集群中的文件位置. 我的c_cons表的位置在:/user/hive/warehouse/c_cons里面

先在hive里面创建一个表 create table mydb2.t3(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; 接下来创建数据文件 把本地的数据文件导入到hive表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/datas/a.txt' OVERWRITE INTO TABLE t3;  接下来把hdfs上的文件导入到hive表中 现在在

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

以前还真没有见过数据表中存储XML格式的数据,刚开始听说的时候,还以为是数据表中有XML的字段类型, 再了解,其实也就是字符串类型的,只不过字符串的格式是XML格式的.确实孤陋寡闻!汗... (可添加多个时间) (xml的格式可以自己定义的) 一.如何存储XML格式的数据到表中: 1.定义相关实体类 /// <summary> /// 营业时间实体 /// </summary> [XmlRoot("r")] public class OpenHoursEntit

作用: 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,在对应的partition里面去查找就可以,减少查询时间. 1. 创建表 ]# cat create_rating_table_p.sql create external table rating_table_p (userId STRING, movieId STRING, rating STRING ) partitioned by (dt STRING) row

Oracle 数据库表中已有重复数据添加唯一键(唯一约束) 问题描述 以 demo 举例,模拟真实场景. 表 TEST_TABLE 有如下字段和数据:id 是主键,code 没有设置键和索引 ID CODE 1 code1 2 code2 3 code2 4 code2 5 code3 通过以上表中数据可以看出 code 是有重复数据的,此时如果我们直接添加唯一键,会报错. 通过 PL/SQL 可视化操作,或者通过 SQL 语句添加(ENABLE NOVALIDATE 的作用是约束新增数据但不会

先启动hive 在mydb2这个数据库中创建表: create external table mydb2.access(ip string,day string,url string,upflow string) row format delimited fields terminated by ','; 把清洗后的数据导入到刚刚创建的hive表中 load data inpath '/uvout/hive/' into table mydb2.access;

在SQL SERVER中获取表中的第二条数据, 思路:先根据时间逆排序取出前2条数据作为一个临时表,再按顺时排序在临时表中取出第一条数据 sql语句如下: select top 1 * from(select top 2 * from NumberLog where UserName = '管理员' order by dateTime desc ) [table] order by dateTime asc

今天数据库除了个问题:项目中的一张表,数据是从另外一个系统中相同的表里弄过来的,但是可能由于昨天同事导数据导致我这张表中的数据出现了完全相同的情况(所有字段),全部是两条,需要删除相同的数据. 做法:1.创建中间表, 2.将原表中的不重复数据放入中间表, 3.删除原表数据 4.将中间表数据放入原表 5.删除中间表 --创建中间表 CREATE TABLE ATT_SCATTER_REQ_NUM_TEMP AS (SELECT distinct * FROM ATT_SCATTER_REQ_NUM

项目需求:将某个表中的多行数据在一个字段显示,如下: 比如表A中有字段 ID,NAME, 表B中有字段ID,PID,DES, 表A,表B中的数据分别如下: ID NAME1 张三2 李四 ID PID DES1 1 语文2 1 数学3 1 外语4 2 历史5 2 地理 最终我想显示的效果为: ID NAME KC1 张三 语文,数学,外语2 李四 历史,地理 方法:使用sql中的STUFF函数与for xml path 1.for xml path是将将查询结果集以XML形式展现 比如对于表B,

MYSQL单表可以存储多少条数据??? 单表存储四千万条数据,说MySQL不行的自己打脸吧. 多说一句话,对于爬虫来说,任何数据库,仅仅是存储数据的地方,最关心的是 能否存储数据和存储多少数据以及存储数据的速度而已. 至于后期的处理需要查询,完全可以用ES或者其他的数据库.

如何在open xml excel 中存储自定义xml数据? 而且不能放在隐藏的cell单元格内,也不能放在隐藏的sheet内,要类似web网站的Application变量,但还不能是VBA和宏之类的,要对用户不可见,但是对开发者可见. 曾经试过两个方法: 1.在styles.xml或sheet1.xml中的Extension (extLst/ext)节点下添加自定义节点,用来存储自己的数据. 具体xml节点如下: <extLst> <ext uri="{EB79DEF2-80

B表中的pid对应A表中id,查询A表中数据,根据b表中对应a表中该id的数据数目排序 select a.*,count(*) as c from a left join b on a.id=b.aid group by a.id ORDER BY c desc

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

一,选择数据库,这里使用标准mysql sakila数据库 mysql -u root -D sakila -p 二.首先尝试把表中的数据导入到hdfs文件中,这样后续就可以使用spark来dataframe或者rdd来处理数据 sqoop import --connect "jdbc:mysql://host03.xyy:3306/sakila" --username root --password root --table rental --target-dir "Sqo

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

背景:根据业务需要需要把60张主子表批量入库到hive表. 创建测试数据: def createBatchTestFile(): Unit = { to ) { val sWriter = new PrintWriter(new File("D:\\server_" + layer + ".txt")) val nWriter = new PrintWriter(new File("D:\\neighour_" + layer + ".