更新hadoop fs 命令实现: [ss@db csv]$ hadoop fs -count /my_rc/my_hive_db/* 18/01/14 15:40:19 INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. 3 2 0 /my_rc/my_hive_db/.hive-staging_hive_2017-08-19_16-52-39_153_7217997288202811839-170149 2 0 0 /my_rc/my_hive_db/.hi

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

Hive 桶 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是 针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中. 把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由: (1)获得更高的查询处理效率.桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构.具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join

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

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

1.在Hive里面创建一个表: hive> create table wyp(id int,    > name string,    > age int,    > tele string)    > ROW FORMAT DELIMITED    > FIELDS TERMINATED BY '\t'    > STORED AS TEXTFILE;OKTime taken: 0.759 seconds 2.这样我们就在Hive里面创建了一张普通的表,现在给这

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

veridata实验举例(2)验证表BONUS与表SALGRADE两节点同步情况 续接前几篇文章: 1.GoldenGate配置(一)之单向复制配置 地址:点击打开链接 2.GoldenGate配置(二)之双向复制配置 地址:点击打开链接 3.GoldenGate配置(三)之DDL复制配置 地址:点击打开链接 4.GoldenGate配置(四)之veridata配置 地址:点击打开链接 5.veridata实验举例(1)验证TCUSTMER与TCUSTORD两节点同步情况 地址:点击打开链接 1

//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

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 外部表的练习 hive创建库和表操作 hive加载数据,4种发放 1.数据放在Linux创建表结构 进行加载 2.先定义表结构.将一个查询select语句结果插入到表中 3.数据先放在hdfs \ 创建表结构\ 进行加载(hive 只能加载目标文件的上级目录) 4.外部数据 external 内部表和外部表 使用上没有任何区别,删除时则有差别 数据: 创建表,以及添加数据: create external table if not exists my_course( courseid

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

PS:第一个版本号里未做输入的schema_name和table_name推断,改动了一下!再次share! #统计指定架构的全部表的数据和索引大小情况 #tablesize.sh #!/bin/sh #ocpyang@126.com if [ "$#" -gt 2 -o "$#" -lt 1 ];then echo "**********************************" echo "too many input pa

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

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外部表删除遇到的一个坑 操作步骤 创建某个表(create external table xxx location xxx) 插入数据(insert xxx select xxx from xxx) 删除表(drop table xxx) 重新创建 插入数据 查询数据 现象 查询数据发现部分第一次插入的数据 查询数据量发现大于第二次插入的数量 原因 与其说是坑,不如说是自己忽略了一点: 插入的是外部表,当drop表之后,数据并没有删除 第二次创建表location指向的还是原来的位置 也

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

sqoop创建并导入数据到hive orc表 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider \ --username root --password 1234qwer \ --table org_ic_track --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --create-hcatalog-table \ --hcatalog-database spider_tmp \ --hcatalog-tab

#!/bin/bash source /etc/profile runlog='/tmp/zewei/check_schema_log' hive_database_schema=/tmp/hive_database_schema/hive/ mysql_database_schema=/tmp/hive_database_schema/mysql/ > $runlog #每天下午一点删除现有的表结构缓存文件. #防止hive有变动. ] then rm -rf /tmp/hive_databa