Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

Hive 导入 parquet 格式数据 Parquet 格式文件,查看Schema Parquet 之mapreduce Hive 导入 parquet 格式数据

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.

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

---王燕行转列sql select split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[1] ,split(concat_ws(',',collect_set(cast(smzq as string))),',')[2] from wyy; ---mysql 导入 导出数据部分 --mysql 导入 load data infile 'C:\\Users\\wanghongbo1\\Downloads\\sum.csv' in

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.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

1.启动Hadoop,hive,mysql 2.在mysql中建表(需要导入数据的) mysql> CREATE TABLE `dbtaobao`.`user_log` (`user_id` varchar(),`item_id` varchar(),`cat_id` varchar(),`merchant_id` varchar(),`brand_id` varchar(), `month` varchar(),`day` varchar(),`action` varchar(),`age_r

Hive导入数据的方式 官网文档: LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] local参数为原始文件存储的位置,位置可以是 本地local hdfs文件系统 overwrite参数 使用时会将表中的数据覆盖 不使用会在表中追加数据 partition参数为分区表加载 eg: 加载本地文件到hive表中 lo

外表关联parquet文件 1. 为什么关联了一次数据文件就不能二次被使用: 2. 为什么删除了employee,select还是可以而且有数据,1,2可能是一个问题   外表drop只是metadata表内容删除,hdfs的/user/hive/warehouse中依然有此表:但是如果是manage table,则删除后,hdfs里面的文件也会删除,select之后也会报错:所以SQL引擎在处理查询的时候应该是直接到hive的存储位置去执行sql,而不是查metadata表信息.但是后来的测试

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

替换分隔符为\ sed -i 's/\t/\x1/g;s/;/\x1/g' test1.txt gz压缩 gzip -r test1.txt 查看文件 hdfs dfs -ls /hive/warehouse/ods_jungle_ad.db/table1/dt=-- 导入文件 load data local inpath '/home/hadoop/test/hb/test1.txt.gz' into table table1 partition (dt = '2016-12-15') 关键字

今天在将一个hive数仓表导出到mysql数据库时出现进度条一直维持在95%一段时间后提示失败的情况,搞了好久才解决.使用的环境是HUE中的Oozie的workflow任何调用sqoop命令,该死的oozie的日志和异常提示功能太辣鸡了,最后发现是重复数据导致数据进入mysql表时出现主键冲突进而导致数据同步失败. (1)众所周知hive表是没有主键与索引的,但是mysql的表一般在创建时就会指定主键,所以在把hive表中的数据导入mysql表的时候通常会使用原hive表中的多个字段构成联合主键

Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(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. 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: 1. hive> create table wyp 2.     > (id int, name string, 3.     > age int,

1.load data load data local inpath "/home/hadoop/userinfo.txt" into table userinfo; " into table syslog; 2.insert hive,'test_user'); insert into table weather_list select year,data from weather_data; insert overwritetable weather_list selec

<------ 导入 ------> 从本地目录文件导入Hive表 语法:LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] LOCAL : 区分是从本地,还是HDFS 导入 OVERWRITE : 表示重写:不加,表示追加写入 PARTITION(par1='val1') : 指定分区 步骤: 1. 新建一张Hiv

创建hive表: create table table_name( id string, name string, age string ) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde' with SERDEPROPERTIES ("separatorChar"=",","quotechar"="\"") STORED AS TEXTFIL

查询数据: use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10; use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;  #设置显示当前使用的数据库 set hive.cli.print.current.db=true; #设置不优先使用MapReduce set hive.exec.mode.local.auto=true

前言 Hadoop和Hive的环境已经搭建起来了,开始导入数据进行测试.我的数据1G大概对应500W行,MySQL的查询500W行大概3.29秒,用hive同样的查询大概30秒.如果我们把数据增加到10G,100G,让我们来看看Hive的表现吧. 目录 导出MySQL数据 导入到Hive 优化导入过程Hive Bucket 执行查询 1. 导出MySQL数据 下面是我的表,每天会产生一新表,用日期的方式命名.今天是2013年7月19日,对应的表是cb_hft,记录数646W条记录. mysql>

当存储格式为parquet 且 字段类型为 timestamp 且 数据用hive执行sql写入. 这样的字段在使用impala读取时会少8小时.建议存储为sequence格式或者将字段类型设置为string. 参考: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala_timestamp.html

sqoop job --create incretest -- import --connect jdbc:mysql://10.8.2.19:3306/db --table table1 --username op_root --password root -m 1 --hive-import --incremental lastmodified --check-column dtTime --last-value '2015-11-30 16:59:43.1'; 注意: 1. – impor