Hive 导入 parquet 数据步骤如下: 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一.查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30 查看内容: java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.j

业务背景 mysql表YHD_CATEG_PRIOR的结构例如以下: -- Table "YHD_CATEG_PRIOR" DDL CREATE TABLE `YHD_CATEG_PRIOR` ( `category_id` int(11) NOT NULL COMMENT '类目ID', `category_name` varchar(250) DEFAULT NULL COMMENT '类目名称', `category_level` int(11) DEFAULT '0' COMM

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

hive有三种导出数据的方式 >导出数据到本地 >导出数据到hdfs >导出数据到另一个表   导出数据到本地文件系统 insert overwrite local directory '[desFile]' select * from [srcFile]; 例: insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' select * from wyp;   这数据是导出到本地文件系统(/home/wyp/wyp),将会在本地目录下生成文件,这

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

一,Hive数据导入的几种方式 首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表. 导入: 本地文件导入到Hive表: Hive表导入到Hive表; HDFS文件导入到Hive表; 创建表的过程中从其他表导入; 通过sqoop将mysql库导入到Hive表:示例见<通过sqoop进行mysql与hive的导入导出>和<定时从大数据平台同步HIVE数据到oracle> 导出: Hive表导出到本地文件系统: Hive表导出到HDFS: 通过sqoop将Hive表导出到mysql库: H

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

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

数据库多张表导出到excel public static void export() throws Exception{ //声明需要导出的数据库 String dbName = "hdcloude"; //声明book HSSFWorkbook book = new HSSFWorkbook(); //获取Connection,获取db的元数据 //Connection con = DataSourceUtils.getConn(); Connection con =DriverMa

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

c#自带压缩类实现数据库表导出到CSV压缩文件的方法 在导出大量CSV数据的时候,常常体积较大,采用C#自带的压缩类,可以方便的实现该功能,并且压缩比例很高,该方法在我的开源工具DataPie中已经经过实践检验.我的上一篇博客<功能齐全.效率一流的免费开源数据库导入导出工具(c#开发,支持SQL server.SQLite.ACCESS三种数据库),每月借此处理数据5G以上>中有该工具的完整源码,有需要的同学可以看看. 在.net 4.5中,可以轻松创建zip文件 ,首先需要引入 System

//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