MSCK REPAIR TABLE命令主要是用来解决通过hdfs dfs -put或者hdfs api写入hive分区表的数据在hive中无法被查询到的问题.我们知道hive有个服务叫metastore,这个服务主要是存储一些元数据信息,比如数据库名,表名或者表的分区等等信息.如果不是通过hive的insert等插入语句,很多分区信息在metastore中是没有的,如果插入分区数据量很多的话,你用 ALTER TABLE table_name ADD PARTITION 一个个分区添加十分麻烦.

在更改分区内的文件后刷新表 refresh table tablename ; 我们平时通常是通过alter table add partition方式增加Hive的分区的,但有时候会通过HDFS put/cp命令往表目录下拷贝分区目录,如果目录多,需要执行多条alter语句,非常麻烦.Hive提供了一个"Recover Partition"的功能. 具体语法如下: MSCK REPAIR TABLE table_name; 原理相当简单,执行后,Hive会检测如果HDFS目录下存在但

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在安装Hive时,需要在hive-site.xml文件中配置元数据相关信息.与传统关系型数据库不同的是,hive表中的数据都是保存的HDFS上,也就是说hive中的数据库.表.分区等都可以在HDFS找到对应的文件.这里说到的元数据可以理解成hive中用于保存数据库.表.分区或者表字段等基本属性,以及这些属性与HDFS文件对应关系的一个映射. 这些映射关系比较常见的一个场景是保存在mysql数据库中.接下来会分析hive安装时的一些配置信息,以及元数据库中主要表的用途. 一.hive配置 有关hi

Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions).在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式如下: 1.初始化数据 创建表 create table window_test2 (url string, rate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',

object SaprkReadHbase { var total:Int = 0 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("Spark Read Hbase ") .enableHiveSupport() //如果要读取hive的表,就必须使用这个 .getOrCreate() val sc= spark.spa

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

转自:http://blog.csdn.net/gexiaobaohelloworld/article/details/7719163 入口:bin/hive脚本中,环境检查后执行ext中的cli.sh,进入主类:CliDriver.main. CliDriver.main:进入cli.processLine,处理分号";"分割为一条一条语句,再进processCmd. processCmd:处理quit/exit,再处理source,处理!,处理list:else建立CommandP

1.想了解HiveServer2的启动过程,则需要找到启动HiveServer2的入口,hive服务的启动命令为hive --service HiveServer2,通过分析$HIVE_HOME/bin下hive脚本可知,执行hive --service HiveServer2后正真调用的是$HIVE_HOME/bin/ext下的hiveserver2.sh脚本,而从hiveserver2.sh脚本可以看出,hive服务的入口为HiveServer2类,因此我们需要通过分析HiveServer2

sss /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * t

很简单的sql 用户分析语句 :只要自定义简单的udf函数 获取统计时间createdatms字段的使用的日历类 add方法 和simpledateformat 将long类型的 定义多个重载方法 获取返回值int类型 或者long类型 进行时间判断即可 getdaybegin(天开始),比如2017-08-08这一天的createtime为15288888888888 获取到 152888880000(代表20170808 00:00:00)当天开始的凌晨 getWeekbegin,getMo

摘自:http://blog.csdn.net/cnbird2008/article/details/18967449

有这样一组搜索结果数据: 租户,平台, 登录用户, 搜索关键词, 搜索的商品结果List {"tenantcode":"", "platform":"IOS","loginName":"", "keywords":"手机","goodsList":[{"skuCode":"sku00001"

最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般都是使用alter table add partition命令将分区信息添加到新建的表中,每添加一条分区信息就执行一个alter table add partition命令,如果分区数量少还好办,但是遇到分区数量多的情况,特别是分区数量大于50的情况,如果还是使用alter命令添加分区,那是一件耗时

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第二篇:Hive中数据的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552806.html

在使用Hive的过程中,复制表结构和数据是很常用的操作,本文介绍两种复制表结构和数据的方法. 1.复制非分区表表结构和数据 Hive集群中原本有一张bigdata17_old表,通过下面的SQL语句可以将bigdata17_old的表结构和数据复制到bigdata17_new表: CREATE TABLE bigdata17_new AS SELECT * FROM bigdata17_old; 如果是分区表,则必须使用like关键字复制表结构,包括分区,然后用insert语句将老表的数据插入新

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 '); 方法二:insert select 方式 ') select id, name from name; hiv