Hive 表分区 Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 load data local inpath '/home/hadoop/files/namein

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

当insert数据到有分区的hive表里时若不明显指定分区会抛出异常 insert overwrite table persons_tmp select * from persons; FAILED: SemanticException : Need to specify partition columns because the destination table is partitioned. Error encountered near token 'persons_tmp' 当指定分区后

hive的数据是放到hdfs中,当我们的分区字段类型为string时,如果使用动态分区向表中插入数据,而动态分区的那个字段恰好为null或者空字符串,这样hive会为其选一个默认的分区,我们查数据时分区字段的值也是这个默认分区的名,默认名为 __HIVE_DEFAULT_PARTITION__,这个默认分区的名称在配置hive时是可配置的. 如果分区字段的类型为int,这里就有四点疑问: 1. 分区字段的值为null或者空字符串时,hive的数据是什么样,hdfs的目录结构什么样? 2. 分区字

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

一.索引 简介 Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 为什么要创建索引? Hive的索引目的是提高Hive表指定列的查询速度. 没有索引时,类似'WHERE tab1.col1 = 10' 的查询,Hive会加载整张表或分区,然后处理所有的rows, 但

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处 虽然之前已经用过很多次hive的分区表,但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解. 举个栗子,基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open,而且还在不断随着时间增长,那么我需要给它进行分区,为什么要分区?因为我想缩小查询范围,提高速度和性能. 分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作,0.7之后的版本都会自动

关系型数据库(如Oracle)中,对分区表Insert数据时候,数据库自动会根据分区字段的值,将数据插入到相应的分区中,Hive中也提供了类似的机制,即动态分区(Dynamic Partition),只不过,使用Hive的动态分区,需要进行相应的配置. 先看一个应用场景,源表t_lxw1234的数据如下: [sql] view plain copy SELECT day,url FROM t_lxw1234; 2015-05-10 url1 2015-05-10 url2 2015-06-14 

公司线上在用partition,有一个表的分区字段错了,需要重建,结果发现没有办法像修改主键字段或者修改索引字段那样直接一条sql搞定.而是需要建临时表,有down time,所以去仔细看了文档,研究下partition的细节问题. 自己公司线上采取的时候,凌晨1点业务低峰期,执行: 建立临时表 CREATE TABLE tbname_TMP (     SHARD_ID INT NOT NULL,     ... xxx_DATE DATETIME NOT NULL,     PRIMARY

场景描述: 公司埋点项目,数据从接口服务写入kafka集群,再从kafka集群消费写入HDFS文件系统,最后通过Hive进行查询输出.这其中存在一个问题就是:埋点接口中的数据字段是变化,后续会有少量字段添加进来.这导致Hive表结构也需要跟着变化,否则无法通过Hive查询到最新添加字段的数据. 解决办法: 为数据表添加字段,字段必须添加到已有字段的最后面.因为已经存在的数据是按照之前的表结构写入到HDFS文件中的,当添加新字段时为了能兼容前面已经存在的数据.在新增的字段加到分区表后,之前已经存在

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive 参数 1.Hive 参数类型hive当中的参数.变量,都是以命名空间开头: 通过${}方式进行引用,其中system.env下的变量必须以前缀开头: 在Hive CLI查看参数 #显示所有参数 hive>set; #查看单个参数 hive> set hive.cli.print.h

参考资料:http://stackoverflow.com/questions/16459790/hive-insert-overwrite-directory-command-output-is-not-separated-by-a-delimiter 问题描述: Hive insert into directory 命令输出的文件没有指定列分隔符,输出结果就像变成了一个字符串. 通过CREATE EXTERNAL TABLE 和load 方式,尝试了多种分隔符都不能正确的区分,所有的字段内容

当hive中分区字段有NULL值时,hive会使用dynamic partition,数据会放到一个特殊的分区,这个分区由参数“hive.exec.default.partition.name”控制,默认为“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”,即上面这种情况. 如果不想保留,则使用下面命令删除该分区,同时手工删除hdfs上该分区文件. 下面用于删除null分区. ALTER TABLE table DROP IF EXISTS PARTITION (pk_year='__HI

类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

分区字段是不允许进行update操作的,如果有对分区字段行进update,就会报错——ORA-14402:更新分区关键字列将导致分区的更改.  可以通过打开表的row movement属性来允许对分区字段的update操作. 语句如下:   alter table tableName  enable row movement 之后便可进行分区字段的数据更新

MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内   MYSQL的分区字段,必须包含在主键字段内 在对表进行分区时,如果分区字段没有包含在主键字段内,如表A的主键为ID,分区字段为createtime ,按时间范围分区,代码如下: CREATE TABLE T1 ( id ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, createtime datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY

表里面有个分区字段,更新后,保存成功,结果实际上数据库没有更新. 后来使用原生sql,解决了这个问题. 获取di中的数据库连接,直接执行sql语句即可,下面的db为注册的数据库服务名 $db = $this->getDI()->getShared('db');//在controller中 或者 Di::getDefault() $db->execute($sql); 注意,如用modelsManager->executeQuery则仍然是phql,依旧无法修改

默认情况下,oracle的分区表对于分区字段是不允许进行update操作的,如果有对分区字段行进update,就会报错——ORA-14402: 更新分区关键字列将导致分区的更改.但是可以通过打开表的row movement属性来允许对分区字段的update操作. 例:创建分区表test_part进行实验 create table TEST_PART(  A1 NUMBERnot null,  A2 DATE      not null,  A3 VARCHAR2(6) not null,  A4

首先,概览下任务图: 流程是,先用tHDFSDelete将hdfs上的文件删除掉,然后将oracle中的机构表中的数据导入到HDFS中:建立hive连接->hive建表->tJava获取系统时间->tHiveLoad将hdfs上的文件导入到hive表中. 下面介绍每一个组件的设置: tHDFSDelete_1: 机构: tHDFSOutput_1: hive: tHiveCreateTable: tJava_1: tHiveLoad_1: 在Context下面建一个内容变量: 这个内容变