报错如下: Loading data to table data_da.tmp_wlw_test partition (stat_date=2017-05-11, business_type_name=null) Failed with exception MetaException(message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries at the client level.) FAILED: Executi

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

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

背景:mysql编码是utf-8,mysql中建库建表中文显示都正常,但在hive窗口中建表时字段中文注释均乱码的问题. 问题:hive中建表后字段中文注释显示异常. 1. 定位 mysql 端问题 查看 mysql 字符集编码 mysql 中新建表中文注释显示正常 由此可以定位到并不是 mysql 服务端的编码问题. 2. 定位 hive 元数据问题 查看hive库表在mysql中的元数据信息,发现数据库的编码是utf8,而库中表的编码是latin1,所以才会导致hive中中文显示乱码. 至此

公司线上在用partition,有一个表的分区字段错了,需要重建,结果发现没有办法像修改主键字段或者修改索引字段那样直接一条sql搞定.而是需要建临时表,有down time,所以去仔细看了文档,研究下partition的细节问题. 自己公司线上采取的时候,凌晨1点业务低峰期,执行: 建立临时表 CREATE TABLE tbname_TMP (     SHARD_ID INT NOT NULL,     ... xxx_DATE DATETIME NOT NULL,     PRIMARY

Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同. 传统数据库的分区方式:就oracle而言,分区独立存在于段里,里面存储真实的数据,在数据进行插入的时候自动分配分区. Hive的分区方式:由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应一个目录名,子分区名就是子目录名,并不是一个实际字段. 所以可以这样理解,当我们在插入数据的时候指定分区,其实就是新建一个目录或者子目录,或者在原有的目录上添加数据文件. Hive分区的创建 Hive分区是在创建表的时候用Partitioned b

分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10

hive -- 分区,分桶(创建,修改,删除) 分区: 静态创建分区: 1. 数据: john doe 10000.0 mary smith 8000.0 todd jones 7000.0 boss man 20000.0 freed finance 15000.0 stacy saber 4000.0 建表+添加一个数据 create table if not exists employees( name string, money float) row format delimited f

注意:必须在表定义时指定对应的partition字段. 一.指定分区 1.单分区 建表语句:create table day_table(id int, content string) partitioned by (dt string); 单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分. 2.双分区 建表语句:create table day_hour_table(id int,content string) partitioned by (dt str

HIVE小结 HIVE基本语法 HIVE和Mysql十分类似 建表规则 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name,

​ 文末查看关键字,回复赠书 一.理论基础 1.Hive分区背景 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,因此建表时引入了partition概念. 2.Hive分区实质 因为Hive实际是存储在HDFS上的抽象,Hive的一个分区名对应hdfs的一个目录名,并不是一个实际字段. 3.Hive分区的意义 辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行查询,更方便数据管理. 4.常见的分区技术

分区字段是不允许进行update操作的,如果有对分区字段行进update,就会报错——ORA-14402:更新分区关键字列将导致分区的更改.  可以通过打开表的row movement属性来允许对分区字段的update操作. 语句如下:   alter table tableName  enable row movement 之后便可进行分区字段的数据更新

MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内   MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内 在对表进行分区时,如果分区字段没有包含在主键字段内,如表A的主键为ID,分区字段为createtime ,按时间范围分区,代码如下: CREATE TABLE T1 ( id ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, createtime datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY

表里面有个分区字段,更新后,保存成功,结果实际上数据库没有更新. 后来使用原生sql,解决了这个问题. 获取di中的数据库连接,直接执行sql语句即可,下面的db为注册的数据库服务名 $db = $this->getDI()->getShared('db');//在controller中 或者 Di::getDefault() $db->execute($sql); 注意,如用modelsManager->executeQuery则仍然是phql,依旧无法修改

默认情况下,oracle的分区表对于分区字段是不允许进行update操作的,如果有对分区字段行进update,就会报错——ORA-14402: 更新分区关键字列将导致分区的更改.但是可以通过打开表的row movement属性来允许对分区字段的update操作. 例:创建分区表test_part进行实验 create table TEST_PART(  A1 NUMBERnot null,  A2 DATE      not null,  A3 VARCHAR2(6) not null,  A4

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

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

网上有篇关于hive的partition的使用讲解的比较好,转载了:一.背景1.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,因此建表时引入了partition概念.2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间.3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构.二.技术细节1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表

SMB 存在的目的主要是为了解决大表与大表间的 Join 问题,分桶其实就是把大表化成了“小表”,然后 Map-Side Join 解决之,这是典型的分而治之的思想.在聊 SMB Join 之前,我们还是先复习下相关的基础概念. 1.Hive 分区表 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,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或

最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般都是使用alter table add partition命令将分区信息添加到新建的表中,每添加一条分区信息就执行一个alter table add partition命令,如果分区数量少还好办,但是遇到分区数量多的情况,特别是分区数量大于50的情况,如果还是使用alter命令添加分区,那是一件耗时

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参考