1.Hive的内表 Hive 的内表,就是正常创建的表,在 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5208437.html 中已经提到: 2.Hive的外表 创建Hive 的外表,需要使用关键字 External: CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_

参考 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-AlterTable%2FPartitionStatements 这里主要列一些常用操作. 添加分区 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION (partCol = 'value1') location 'loc1'; //示例 ALTER TABLE table_name ADD IF

Hive分区和传统数据库的分区的异同: 分区技术是处理大型数据集经常用到的方法.在Oracle中,分区表中的每个分区是一个独立的segment段对象,有多少个分区,就存在多少个相应的数据库对象.而在Postgresql中分区表其实相当于分别建立了很多小表,其实和Oracle是异曲同工罢了. 在HIVE中的管理表其实就是在数据库目录下的一个和表名称一样的目录,数据文件都存放在该目录下,如果在Hive中查询一张表数据,那就需要遍历该目录下的所有数据文件,如果表的数据非常庞大,那查询性能会很不好. 管

一.ACID介绍 ACID就是常见数据库事务的四大特性:Atomicity(原子性).Consistency(一致性).Isolation(隔离性).Durability(持久性). 在Hive 0.13之前,Hive支持分区级别上原子性.一致性.持久性,隔离性可以通过hive提供的锁机制来实现(通过zookeeper锁或者内存锁来锁住一个分区的数据).从Hive 0.13开始,Hive可以支持行级别上面的ACID语义了.因此我们可以在有其他程序读取一个分区数据时往这个分区插入新的数据. 二.使

一.事务的概述 1.定义 事务就是一组单元化操作,这些操作要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的工作单位. 2.特点 事务(transaction)具有的四个要素:原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(Isolation).持久性(Durability).这四个基本要素通常称为ACID特性. 原子性:一个事务是一个不可再分割的工作单位,事务中的所有操作要么都发生,要么都不发生. 一致性:事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏.这是说数据库事

hive内部表.外部表.分区 内部表(managed table) 默认创建的是内部表(managed table),存储位置在hive.metastore.warehouse.dir设置,默认位置是/user/hive/warehouse. 导入数据的时候是将文件剪切(移动)到指定位置,即原有路径下文件不再存在 删除表的时候,数据和元数据都将被删除 默认创建的就是内部表create table xxx (xx xxx) 外部表(external table) 外部表文件可以在外部系统上,只要有

hive从低版本升级到高版本或者做hadoop的集群数据迁移时,需要重新创建表和表分区,由于使用的是动态分区,所以需要重新刷新分区表字段,否则无法查看数据. 在hive中执行中以下命令即可自动更新元数据中的表分区: MSCK REPAIR TABLE 表名;  后记: 今天同事在测试从其他集群移过来的数据时,发现使用count统计记录数时显示为0. 由于没有分区字段,即是用了msck也不行,后来解决的方法是: 使用load命令再重新加载一次,load的源路径和目标路径可以相同.

Hive 表分区 Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 load data local inpath '/home/hadoop/files/namein

由 Alan Gates创建, 最终由 Andrew Sherman修改于2018年8月7日 原文链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions 翻译:Google Google翻译,金山软件 金山词霸 校对:南大通用 范振勇 (如有翻译问题,请多指教) 一.Hive 3的警告 升级到Hive 3.0时,由之前版本创建的任何事务性表都需要在每个分区上运行Major(主要/深度)级紧缩操作.更确切地说,自上

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. 1. 内部表: create table tt (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时,会在hdfs上新建一个tt表的数据存放地,例如,笔者是在 hdfs://master/input/table_data 上传hdfs数据到表中: load data inpath '/input/data' into table tt; 此时会将hdfs上的/inpu

1.建立hive的外部表匹配hdfs上的数据 出现如下报错: hive (solar)> ; OK Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: Not a file: hdfs://f04/sqoop/open/third_party_user/dt=2016-12-12 Time taken: 0.043 seconds 再来看一下这个表的结构: hive (solar)> show create table

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

本文以例子的形式介绍一下Hive内表和外表的区别.例子共有4个:不带分区的内表.带分区的内表.不带分区的外表.带分区的外表. 1 不带分区的内表 #创建表 create table innerTable(id int,name string) row format delimited fields terminated by '|';(show tables发现没有innerTable,只有innertable.不多说,记住了) #从HDFS上加载数据 load data inpath 'hdf

下面进入正题吧,很多时候当单张数据表的数据量比较大的时候比如千万级别条记录.上亿级别记录,如果不做优化,那么查询的效率大家清楚. 有经验的人会通过各种手段做优化,其中表分区就是其中一种手段. 个人对表分区的口语化解释:把一张表分成几个区域 例如:一张业务表,有一个字段是月份或者年份,那么可以按照月份/年份来分区,当客户要查询某个月份/年份的数据的时候就到那个月份/年份的分区去查询, 不用整个表去查询,这样就提高了不小效率.还是就是可以把分区文件组放在不同的磁盘分区或者不同的硬盘去,减少磁盘I/O

一.Hive的表 Hive的表分为内部表.外部表和分区表. 1.内部表,为托管表. 2.外部表,external. 3.分区表. 详解: 内部表,删除表的时候,数据会跟着删除. 外部表,在删除表的时候,数据不会跟着删除. 默认分隔符:列 为 \001         行分隔符为 \n 分区表: 1.解决查询效率,不全表查询,只查对应的分区. 2.避免数据重复的问题,即数据质量方面安全. create table tablename ( 字段1 字段类型 , 字段2 字段类型 ) PARTITIO

报错如下: Unable to acquire IMPLICIT, EXCLUSIVE lock dms@pc_user_msg@month=201611 after 100 attempts. 显示dms库下的pc_user_msg表分区month=201611被锁住了, 查看是否被锁: show locks pc_user_msg: 列出相关查看锁表语句: SHOW LOCKS <TABLE_NAME>; SHOW LOCKS <TABLE_NAME> extended; SH

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

今天最大的收获莫过于把binfs和hive注册表同时在三星的平台上实现了,这可是前无古人啊(只是看到好多哥们说找不到三星的HIVE资料),哈哈哈.怕今天的成果日后成炮灰,还是写下来比较好,要养成这样的习惯!!! 其实所有的工作都是改注册表,但是怎么改,为什么这么改要搞懂就蛮费一番心思了,好在俺是喜欢钻研的动物,小case! 今天总结一些实现的过程和原理. 我们的案子是基于samsung S3C2440A+samsung ONENAND+WinCE5.0的,开发平台是platform builde

hive删除表和表中的数据,以及按分区删除数据 hive删除表: drop table table_name; hive删除表中数据: truncate table table_name; hive按分区删除数据: alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')

Hive管理表,也叫内部表.Hive控制着管理表的整个生命周期,默认情况下Hive管理表的数据存放在hive的主目录:/user/hive/warehouse/下,并且当我们删除一张表时,这张表的数据也会相应的被删除掉,在文件层面上讲,就是在Hive主目录下的表目录以及目录里面的数据文件都会被删除掉. 管理表能够有效的管理表的数据,但是不利于对数据的分享,同一份数据,我希望既能够指向表A,有能够分享给表B,但是相应的这些表不应该控制数据的生命周期,这种表在Hive里面成为外部表.在创建外部表的时

在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量,尽管其中使用了索引,查询速度也不一定会很快.这时候可能就需要通过分库,分表,分区来解决这些性能瓶颈. 一. 选择合适的解决方法 1. 分库分表. 分库分表从名字上就明白是需要创建额外的新数据库或新表,可以建在其他的机器上也可以是和当前数据库同一台机器.在优化查询上可能需要买新机器或者要修改逻辑代码了.比如一张user表,当数据超过10W,就可以创建新的user表,假设是user2.通过接收的UID,和分组10W(假定),取模就是对应的user表名