6.  insert 语句 1) 因为目标表有partition, 所以刚开始我使用的语句是 insert overwrite table sa_r_item_sales_day_week_month partition(part=FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(),'yyyy-MM-dd'))select ... 然而报错: Error while compiling statement: FAILED: ParseException cannot recognize

1.unicode可以理解为世界上所有字符的集合,它不对应二进制编码 2.详见: https://blog.csdn.net/qq_33692803/article/details/81321340 3.写入文件中乱码的原因: https://blog.csdn.net/weixin_34227447/article/details/93314093 open函数在打开时如果不指定encoding参数,默认采用的是系统编码,Windows系统采用的可不是utf-8编码

0. 说明 已经安装好Hadoop和hive环境,hive把元数据存储在mysql数据库.这里仅讨论外部表和HDFS的关联,并且删掉外部表之后,对HDFS上的文件没有影响. 1. 在HDFS创建分区,并存有文件 手工创建或者由程序在HDFS上生成了分区目录,每个分区目录下有相应的文件.本例中根据day分了两个分区,如下所示: /test/in/day=20/20.txt /test/in/day=21/21.txt 文件里面的内容格式如下: 2;Lily;1991;Shanghai 3;Jack

转载自http://blog.csdn.net/lgdlxc/article/details/42126225 Hive表中的数据使用hive - e"select * from table">aa.csv导出到csv文件的时候在window中用Excel打开查看的时候是乱码,而且格式也不对. 原因有下面两个: 1.乱码的原因是用excel打开csv时格式默认为gbk,但是从hive中导出来的是utf8的 2.格式不对的原因是csv文件的列分隔符是逗号或者\t,而hive中默认使

在上一篇中记录了用fprintf函数写内容到文件中的方法,但是发现了问题:产生的文件字符串有乱码现象. 解决办法:用_ftprintf函数 另外,据说: unicode的话要用fwprintf         unicode 和 ANSI两个版本都可用的有宏_ftprintf 但是如下代码中出来的是“???”: CString str = "紫清婷"; _ftprintf(fp, _T("%s\n"), str); 试了半天,发现字母和数字都正确写入文件,但是汉字写

hive数据落地到hdfs,null会默认用'\N'存储 解决方式1:利用命令(这个我没起效果) alter table adl_cici_test_fdt set serdeproperties('serialization.null.format' = '');  解决方式2;建表时直接指定(两种方式) a.用语句 ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe’ with serdepropertie

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

写入文件代码如下: with open("e:\\test01.txt","w+",encoding="utf-8") as wq: for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): wq.write(str(j)+"*"+str(i)+"="+str(i*j)+" ") wq.write("\n")

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

import java.io.BufferedInputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org

遇到一个问题,想往已存在的hdfs文件中直接添加数据,默认的话应该是被拒绝的.查看了一些资料,可以这样操作: 在pdfs-site.xml中添加append支持: <property> <name>dfs.support.append</name> <value>true</value> </property> 编写appendToFile函数: 下面的函数建立在FileSystem已配置且连接成功的情况下. public void

一.外部表和内部表的区别 (1)创建表时指定external关键字,就是外部表,不指定external就是内部表 (2)内部表删除后把元数据和数据都删除了,外部表删除后只是删除了元数据,不会删除hdfs上的数据文件 (3)外部表创建表时通过location指定存放表数据的hdfs上的路径,而内部表是默认存放在hive-site.xml中 设置的warehouse中,会在warehouse这个目录下以表名创建文件夹,数据就存放在这里.   二..hive表分区   hive表分区其实就是分目录,表

Hadoop HDFS文件常用操作及注意事项 1.Copy a file from the local file system to HDFS The srcFile variable needs to contain the full name (path + file name) of the file in the local file system. The dstFile variable needs to contain the desired full name of the fi

1.Copy a file from the local file system to HDFS The srcFile variable needs to contain the full name (path + file name) of the file in the local file system. The dstFile variable needs to contain the desired full name of the file in the Hadoop file s

HDFS设计之处并不支持给文件追加内容,这样的设计是有其背景的(如果想了解更多关于HDFS的append的曲折实现,可以参考<File Appends in HDFS>:http://blog.cloudera.com/blog/2009/07/file-appends-in-hdfs/),但从HDFS2.x开始支持给文件追加内容,可以参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-8230.可以再看看http://www.quora.com/HD

总览 psfaddtable 字体文件 表文件 [输出文件] 描述 Psfaddtable 命令融合了 字体文件 提供的 .psf 格式的控制台字体和 表文件 提供的Unicode字符表, 生成一个带有嵌入字符表的字体文件, 并将其写到 输出文件 (如果该文件给出, 否则写到标准输出). 字体文件 或者 输出文件 都可以用单个的破折号(-)取代以从标准输入读入, 但不能两者同时都是. 如果 字体文件 已经包含了一个嵌入字符表, 会被忽略. 表文件格式 Tablefile 文件中各行可以是空白行,

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

描写叙述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs文件夹/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output/crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists pms.cross_sale_path; create external table pm

1. hdfs 文件   {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

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