这篇文章我会从业务中关注的: 1. 存储大小 2.查询效率 3.是否支持表结构变更既数据版本变迁 5.能否避免分隔符问题 6.优势和劣势总结 几方面完整的介绍下hive中数据以下几种数据格式:textfile,parquent,orc,thrift,avro,protubuf 更新中... 预计3月9日完成

mysql根据逗号将一行数据拆分成多行数据 原始数据 处理结果展示 DDL CREATE TABLE `company` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` ) DEFAULT NULL, `shareholder` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; DML ', '阿里巴巴', '马云'); ', '淘宝', '马云,孙正义'); 三种方式,相同的原理 使用MySQL库中的自增序列表 SELECT

mysql将某个字段有分隔符号分隔成多行数据 SELECT a.id, a. NAME, substring_index( substring_index( a.name, ',', b.help_topic_id + 1 ), ',' ,- 1 ) AS name FROM a JOIN mysql.help_topic b ON b.help_topic_id < ( length(a.name) - length( REPLACE (a.name, ',', '') ) + 1 ) a.需

解决方案: 1.删除分区后重新跑数据 alter table drop partition(分区字段=“”): 2.新增字段运行程序后其实数据已经有了,只是查询hive的时候无法显示出来, 这个时候只要刷新一下表结构就出来了 ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...]):

with a as( select nsr.zgswj_dm, count(distinct nsr.djxh) cnt, 1 z from hx_fp.fp_ly fp, hx_dj.dj_nsrxx nsr where nsr.djxh = fp.djxh and nsr.nsrzt_dm = '03' and fp.lrrq >= date '2018-03-01' and fp.lrrq <= date '2018-04-01' AND nsr.ZGSWSKFJ_DM LIKE '13

ZKe ------------------- XML数据的一个块内的所有属性,转换成TXT文件的一行.众所周知XML文件是通过类似HTML的标签进行数据的定义如图所示 属性由id, article, discuss, insertTime, oigin, person_id, time, transmit,整个数据由RECORD标签括住. 这是一个典型的括号匹配问题,可以定义一个信号量标记数据的开始与结束,另外可以声明一个String类型的变量作为数据缓冲区,遇到</RECORD>标签就将改

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

本文环境说明 centos服务器 jupyter的scala核spylon-kernel spark-2.4.0 scala-2.11.12 hadoop-2.6.0 本文主要内容 spark读取hive表的数据,主要包括直接sql读取hive表:通过hdfs文件读取hive表,以及hive分区表的读取. 通过jupyter上的cell来初始化sparksession. 文末还有通过spark提取hdfs文件的完整示例 jupyter配置文件 我们可以在jupyter的cell框里面,对spar

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

shell里面对日期的操作 #!/bin/bash THIS_FROM=$(date +%Y%m%d -d "-7 day") THIS_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "-1 day") LAST_FROM=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_FROM -1 year") LAST_TO=$(date +%Y-%m-%d -d "$THIS_TO -1 year") echo $THIS_FR

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 + ".

hive表的源文件存储格式有几类: 1.TEXTFILE 默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理.源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看 2.SEQUENCEFILE 一种Hadoop API提供的二进制文件,使用方便.可分割.可压缩等特点. SEQUENCEFILE将数据以<key,value>的形式序列化到文件中.序列化和反序列化使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现.key为空,用value 存放实际的值,

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl

Hive 表类型简述   表类型一.管理表或内部表Table Type:  MANAGED_TABLE example: create table  Inner(id int,name string,description string) //用来指定原文件的列分隔符row  format delimited fields terminated by '\t'; 表类型二.外部表(原始数据表多建于外部表) example: create external table extertab(nobo

Hive是Hadoop的常用工具之一,Hive查询语言(HiveQL)的语法和SQL类似,基本实现了SQL-92标准. 1. 表的建立 编写以下的文件: USE test; DROP TABLE IF EXISTS student2; CREATE TABLE student2( id INT, name STRING, age INT, course ARRAY<STRING>, body MAP<STRING,FLOAT>, address STRUCT<street:S

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

1. 软件版本 软件 版本 Spark 1.6.0 Hive 1.2.1 2. 场景描述 在使用Spark时,有时需要存储DataFrame数据到Hive表中,一般的存储方式如下: // 注册临时表 myDf.registerTempTable("t1") // 使用SQLContext从临时表创建Hive表 sqlContext.sql("create table h1 as select * from t1") 在DataFrame中存储一般的数据类型,比如Do

本案例使用的数据均来源于Oracle自带的emp和dept表 创建表 语法: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED

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

相信很多用户都用过关系型数据库,我们可以在关系型数据库里面创建表(create table),这里要讨论的表和关系型数据库中的表在概念上很类似.我们可以用下面的语句在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int, > name string, > age int, > tele string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEX

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",    "