在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

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

hive导出csv格式的数据 命令如下: hive -e "select concat_ws(',',appKey,clickJson) adt.jsontest as st from " >test.csv 当导出的数据含有中文的时候,会出现中文乱码问题,这时使用如下命令: iconv -f UTF-8 -c -t GBK test.csv > test1.csv

示例数据准备 hive中创建dept表 create table dept( deptno int, dname string, loc string ) row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n' stored as textfile; 导入数据: sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@192.168.1.107:1521:ORCL \ --usern

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath 'hafd_file_path' into table tbname; 使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 用于零时表. 4.

一:将数据导入hive(六种方式) 1.从本地导入 load data local inpath 'file_path' into table tbname; 用于一般的场景. 2.从hdfs上导入数据 load data inpath ‘hafd_file_path’ into table tbname; 应用场景:使用与大数据的存储 3.load方式的覆盖 load data local inpath 'file_path' overwrite into table tbname; 应用场景

在使用过程中可能遇到的问题: sqoop依赖zookeeper,所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中. sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar,所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz,解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中. 1  首先安装sqoop,如果你使用的是cl

有时候需要将hive库中的部分数据导入至本地,这样子做可视化和小规模的数据挖掘实验都是比较方便的.数据导入至本地的HQL语法如下: INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1;但是hive对字段分隔时默认使用的分隔符是^A,使用文本编辑器打开文件显示出来就是乱码,同时,后续提取字段值时需要指定这个特殊的分隔符,在python中使用line.split('\x01')来进行切分在java中split("\\u000

通过HQL语句 可以将hive 中表的数据生成到指定的目录. 有时候 我们可以利用hive来生成统计的中间文件(比源文件小的多的) 方法有如下2种: 1.INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY 将结果输出到指定的目录: 生成的文件数 和redurcer的数目的一样的 在hive下面执行 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/hive_dat/package_name' select package_name,count(1) from a

通过Sqoop将Hive表数据导入到MySQL通常有两种情况. 第一种是将hive上某张表的全部数据导入到mysql对应的表中. 第二种是将hive上某张表中的部分数据导入到mysql对应的表中. 两种方式的区别在于第二种情况需要指定要导入数据的列名称.两种情况的导入方式分别如下: 1.全部导入 Sqoop export --connect  jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dbname  --username mysql(mysql用户名) --password 123

1.使用insert导出 这种方式的优点在于既可以导出到hdfs上还可以导出到本地目录 下面以导出emp表中数据为例 insert overwrite local directory "/opt/module/data/export/emp" 如果去除local,则是导出到hdfs上 row format delimited fields terminated by "\t"   (格式,可选) select * from emp; 导出结果 2.使用export导

报错信息: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask. Unable to move source hdfs://localhost:9000/tmp/hive/daisy/185ccfc8-52f0-48e4-acd2-866340445241/hive_2020-01-21_11-00-58_110_6359830348207520702-1/-mr-10000 to destina

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

前言: 搭建环境,这里使用cdh版hadoop+hive+sqoop+mysql 下载 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz hive-0.13.1-cdh5.3.6.tar.gz sqoop-1.4.5-cdh5.3.6.tar.gz 配置 Hadoop *.env(3个)--jdk_Path core-sit.xml fs.defaultFS hadoop.tmp.dir hdfs-site.xml dfs.replication mapred-site.xml mapr

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

---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

一.导出到本地 导出查询结果到本地: INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY "/tmp/hive-result/t_visit_video" SELECT * FROM t_visit_video ; 导出到的本地路径不必已经存在,会自动创建父目录,导出的查询结果会是一个文件夹,文件夹下存放着本次查询的结果,如果结果集比较大的话会分块存放. 每个数据块还会有一个CRC校验文件,此文件为隐藏文件,用于校验此块的数据有效性. 但是当查看导出的数据文件时发现悲剧了

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

从hive将数据导出到mysql http://abloz.com 2012.7.20 author:周海汉 在上一篇文章<用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导>中,提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据,并且也支持从mysql中导入到HBase,但从HBase直接导入mysql则不是直接支持,而是间接支持.要么将HBase导出到HDFS平面文件,要么将其导出到Hive中,再导出到mysql.本篇讲从hive中导出到mysql.从hive将数据导出到mysql 一

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