hive在查询表信息时,中文显示乱码,数字或者url显现null问题解决思路. 1.确定create hive表时指定的row format delimited fields terminated by ‘xxx’中“xxx”格式是否和原始导入表的data的行列分隔格式一致,如不一致,则会出现select结果中数字或者url显现null等问题,所以需先统一格式. 2.Windows使用的GB2312编码,大多数Linux系统支持的是UTF-8编码,而在Windows远程登陆时使用的是本地编码,实

※MySQL中的字符编码(注意,utf8中没有'-',跟Java中不一样)SHOW VARIABLES; //查看系统变量//查询字符编码相关的系统变量SHOW VARIABLES WHERE variable_name LIKE 'character%'; 解决MySQK的中文乱码:character_set_client,character_set_connection和character_set_results这三者必须一致(GBK,GB2312,UTF8这三者都可以,但若采用其中一种则3

Hive支持的表连接查询的语法: join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CROSS JO

1.jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false 2.desc (formatted) 表名: 可以查看表的描述 3.文件以逗号分隔,重命名csv结尾,可以用Excel打开 4.Linux下有一个wc -l 文件名,看文件内容数量 5.外部表,出现空值,同样内容放到外部表,出现空值,而放在分区表,却全部显示 6.一个是外部表删除了之后,集

[Author]: kwu [解决]hive与hbase表结合级联查询的问题.hive两个表以上,关联查询时出现长时无法返回的情况. 同一时候也不出现,mr的进度百分比. 查询日志如图所看到的: 解决问题,须要改动配置 set hive.auto.convert.join = false; 或者 <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>false</value> </pro

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

hue的历史查询记录querys乱码问题解决: master1中配置文件/home/hadoop/.versions/hue-3.10.0/desktop/conf/hue.ini 可以看到连接的是mysql数据库 [[database]] #options='{"timeout": 60}' host=localhost port= engine=mysql user=hue password=hue name=hue [hadoop@uhadoop-bwgkeu-master1 c

   1.hive 的导入导出 1.1 hive的常见数据导入方法 1.1.1 从本地系统中导入数据到hive表 1.创建student表 [ROW FORMAT DELIMITED]关键字,是用来设置创建的表在加载数据的时候,支持的列分隔符.[STORED AS file_format]关键字是用来设置加载数据的数据类型,默认是TEXTFILE,如果文件数据是纯文本,就是使用 [STORED AS TEXTFILE],然后从本地直接拷贝到HDFS上,hive直接可以识别数据. 2本地创建文件

Hive 7.Hive 的内表.外表.分区   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

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_

hive与hbase表结合级联查询的问题,主要hive两个表以上涉及到join操作,就会长时间卡住,查询日志也不报错,也不会出现mr的进度百分比显示,shell显示如下图 如图: 解决这个问题,需要修改配置hive-site.xml,添加如下配置: <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>false</value> </property> hive.auto.conv

一.内部表与外部表的比较 Hive表概念和关系型数据库表概念差不多.在Hive里表会和HDFS的一个目录相对应,这个目录会存放表的数据.目录默认是/usr/hive/warehouse/. 比如你在hadoop09数据库创建了emp表,那么HDFS中就会有/user/hive/warehouse/hadoop09.db/emp这个目录来存放表里的数据. 管理表:管理表又被称之为内部表,他只管理着数据生命周期,当我们删除这张表时,元数据和存储的业务数据都会被删除,也就是说HDFS所对应的表目录应该

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

hive DDL 启动hadoop /apps/hadoop/sbin/start-all.sh 开启MySQL库,用于存放hive的元数据 sudo service mysql start 启动hive hive 在/data/hive3下下载数据库数据 mkdir /data/hive3 cd data/hive3 wget http://192.168.1.100:60000/allfiles/hive3/buyer_log wget http://192.168.1.100:60000/

之前已经搭建过mybatis框架了,现在我们要用mybatis框架真正的干点事情了. 这是这个简单web项目的整体架构. 我们使用mybatis框架查询用户表中的记录数: 这是用户类: package cn.smbms.dao.pojo.user; import java.util.Date; public class User { private Integer id; //id private String userCode; //鐢ㄦ埛缂栫爜 private String userName

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi

hive中的更新或者新建表impala 不能实时更新 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.最近在生产中,我发现在hive 中更改表结构,或者建表 在impala中查询新建的表报错,或者更改的字段不能实时更新. 问题原因 这是因为元数据信息没有及时刷新.在impala 1.2中 加入的进程catalogd,主要就是将hive的metastore所存储的元数据缓存到impala

myql 查询树形表结果:说说.说说的评论.评论的回复 有三张表关联表: 用户的说说表(ixt_customer_note) 说说的评论表(ixt_customer_note_comment) 评论的回复表(ixt_customer_note_reply) 说说表保存的是用户发表的说说信息,评论表保存的是用户对说说发表的评论信息,回复表保存的是用户对评论及回复的回复 要求查询三张表返回结果为树形结构,如下: 发表说说:1003 发表说说:1002 发表评论:comment1002_1 发表评论:

//////////////////查询指定表外键约束select a.name as 约束名, object_name(b.parent_object_id) as 外键表, d.name as 外键列, object_name(b.referenced_object_id) as 主健表, c.name as 主键列 from sys.foreign_keys A inner join sys.foreign_key_columns B on A.object_id=b.constraint

--SQL查询每个表的字段数量select b.[name], count(*) As AllCount,ISNULL(ISNULL(sum(case when isnullable=0 then 1 end),null),null) as NotNullCountfrom syscolumns aINNER JOIN( select [id], [name] from [sysobjects] where [type] = 'u' ) AS b ON a.id = b.[id] GROUP b