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_

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by

关于Hive创建分区目录且能查到数据的三种方法 1. 使用dfs -mkdir 和 dfs -put 分别创建分区目录和上传数据,此时执行msck repair table 表名 命令就能查询到数据 1. 使用dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse-master/pv_log/day=20191115;创建分区目录 2. 使用dfs -put /opt/module/hiveTest/pv_15.log /user/hive/warehouse-master/pv_

5.1 向管理表中装载数据   Hive 没有行级别的数据插入更新和删除操作,那么往表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作,或者通过其他方式仅仅将文件写入到正确的目录下:   LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HOME}/califonia-employees' OVERWRITE INOT TABLE employees   PARTITON (country=''US, state='CA') ;   向管理表中装载数据,如果目录不存在的话, ov

有时,数据可以容易的存储在hive中,但是要导入到hbase里,可以不用写MR程序来操作,可以使用hive on hbase方式来创建相应的表关联关系来将hive中的数据导入到对应的hbase的表里,如下描述: 可以参考 hive与hbase关联表 1 .首先创建一张临时hive 内表: create table testh(rowkey int,record1 string,record2 string,record3 string,record4 string,record5 string,

DDL数据库定义 创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database if not exists db_hive; 3)创建一个数据库,指定数据库在 HDFS 上存放的位置 hive (de

Hive内外部区分方法 查看hive元数据:进入mysql中hive元数据库,查看TBLS表,查看对应的表名和表类型: 在hive-cli界面:desc extended tablename,查看TableType,一般在展示结果的最后显示: 在hive-cli界面:desc formatted tablename,一个格式化的信息,查看TableType: Hive内外表特点 内部表: hive创建表的时候默认是MANAGED_TABLE:内部表 hive创建表的时候如果指定location,

HIVE几种数据导入方式 今天的话题是总结Hive的几种常见的数据导入方式,我总结为四种:(1).从本地文件系统中导入数据到Hive表:(2).从HDFS上导入数据到Hive表:(3).从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中:(4).在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中.我会对每一种数据的导入进行实际的操作,因为纯粹的文字让人看起来很枯燥,而且学起来也很抽象.好了,开始操作! 一.从本地文件系统中导入数据到Hive表 先在Hive里面创建好表,如下: hive

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

多时候关心的是优化SELECT 查询,因为它们是最常用的查询,而且确定怎样优化它们并不总是直截了当.相对来说,将数据装入数据库是直截了当的.然而,也存在可用来改善数据装载操作效率的策略,其基本原理如下: 成批装载较单行装载更快,因为在装载每个记录后,不需要刷新索引高速缓存;可在成批记录装入后才刷新. 在表无索引时装载比索引后装载更快.如果有索引,不仅必须增加记录到数据文件,而且还要修改每个索引以反映增加了的新记录. 较短的SQL 语句比较长的SQL 语句要快,因为它们涉及服务器方的分析较少,而且

原创博客,转载请联系博主! 摘要:本文介绍了如何使用docker快速搭建一个可以从外部访问的mysql服务容器,和由docker搭建的分布式Hadoop文件系统,并且使用ApacheSqoop完成将mysql中的关系型数据库转移到导入到hadoop文件系统之中,以及过程中遇到的一些问题及解决办法,一些为了避免错误要注意的细节!一转眼又是半个学期了,顺便感慨下时间过的好快呀.. 再阅读之前你需要先 安装docker,我使用的是centos7,安装docker可以直接通过 yum -y instal

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

HBase使用客户端API动态创建Hbase数据表并在Hbase下导出执行                       ----首先感谢网络能够给我提供一个开放的学习平台,如果没有网上的技术爱好者提供的帮助,很难学好hbase. 一.hbase简介        官方:HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群.        自己的理解:hbase其实就是一个在

工作中经常遇到使用Hive导出数据到文本文件供数据分析时使用.Hive导出复杂数据到csv等文本文件时,有时会遇到以下几个问题: 导出的数据只有数据没有列名. 导出的数据比较复杂时,如字符串内包含一些制表符.换行符等.直接导出后,其它程序无法对数据进行正常的分割.若直接使用管道符号和sed指令的话,会导致分列出错. 数据分析师使用数据时使用R语言,加载数据时如果一个字段只有单引号或双引号时,会导致后续数据读为一行. 导出数据时空值在文本显示为\N,不是NULL. hive导出的数据生成若干个00

今天将临时表里面的数据按照天分区插入到线上的表中去,出现了Hive创建的文件数大于100000个的情况,我的SQL如下: hive> insert overwrite table test partition(dt) > select * from iteblog_tmp; iteblog_tmp表里面一共有570多G的数据,一共可以分成76个分区,SQL运行的时候创建了2163个Mapper,0个Reducers.程序运行到一般左右的时候出现了以下的异常: [Fatal Error] tot

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

吃人家嘴短,拿人家手短,用别人的东西就不要BB了,按规矩来吧. 训练和验证的数据都在命令行以变量的形式按如下方式指定: --train-data "train.pfile,context=5,ignore-label=0:3-9,map-label=1:0/2:1,partition=1000m" --valid-data "valid.pfile,stream=False,random=True" 在第一个逗号前面的部分(如果有的话)指定了文件的名称. 全局样式通

一. 数据导入 1. 语法 load data [local] inpath 'path' [overwrite] into table table_name [partition (partcol1=val1,…)]; 1). load data:表示加载数据 2). local:表示从本地加载数据到hive表:否则从HDFS加载数据到hive表 3). inpath:表示加载数据的路径 4). overwrite:表示覆盖表中已有数据,否则表示追加 5). into table:表示加载到哪

Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor