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

hive数据导入导出 一.导入数据4种方式 建表语句 create table test( name string, friends array, children map<string, int>, address struct<street:string, city:string> ) row format delimited fields terminated by ',' collection items terminated by '_' map keys termina

https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787 交通流的数据分析,需求是对于海量的城市交通数据,需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储,然后使用Hive外部表关联HBase,对HBase中数据进行查询.统计分析,将分析结果保存在一张Hive表中,最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中.整个流程大概如下: 下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程,原始数据集收集.M

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 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诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

外表关联parquet文件 1. 为什么关联了一次数据文件就不能二次被使用: 2. 为什么删除了employee,select还是可以而且有数据,1,2可能是一个问题   外表drop只是metadata表内容删除,hdfs的/user/hive/warehouse中依然有此表:但是如果是manage table,则删除后,hdfs里面的文件也会删除,select之后也会报错:所以SQL引擎在处理查询的时候应该是直接到hive的存储位置去执行sql,而不是查metadata表信息.但是后来的测试

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

hive表的数据源有四种: hbase hdfs 本地 其他hive表 而hive表本身有两种: 内部表和外部表. 而hbase的数据在hive中,可以建立对应的外部表(参看hive和hbase整合) 内部表和外部表 区别:删除时,内部表删除hadoop上的数据:而外部表不删,其数据在外部存储,hive表只是查看数据的形式,看时从外部读入数据: 内部表:CREATETABLE tab(column1 STRING, column2 STRING); 外部表:用EXTERNAL 关键字,且必须在表

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

现象 通过load data local导入本地文件时报无法导入的错误 hive> load data local inpath '/home/hadoop/out/mid_test.txt' overwrite into table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101); Loading data to table my_mid.mid_test partition (etl_date=20190101) Failed with excep

数据的导入: 通过文件导入,使用load命令 一.导入本地文件: load data local inpath '/home/hadoop/files/emp.txt' overwrite into table emp; 二.导入hdfs文件: load data inpath '/data/hive/emp.txt' into table emp; 差别主要在 local 参数, overwrite 参数会删除之前的数据,然后再进行插入. 通过过已有的表数据进行导入,使用insert命令: i

外部文件导入到Hive的例子: [training@localhost ~]$ cd ~[training@localhost ~]$ pwd/home/training[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ vim customers.txt[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ cat customers.txt001 Ali us002 Bsb ca003 Carls mx [t

导入方式 1.load方式 load data local inpath 'local_path' into table tb_name; 从本地复制了文件到表的路径下 应用场景:大部分的使用,文件几乎都是默认现在本地的 2.load方式,HDFS load data inpath 'hdfs_path' into table tb_name; 将文件移动到了表的路径下 应用场景:更适合大数据量的存储 3.load方式,overwrite load data inpath 'hdfs_path'

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ImportExport 一.Export.Import Export 导出,将Hive表中的数据,导出到外部 Import 导入,将外部数据导入Hive表中 二.Export 1.语法 EXPORT TABLE tablename TO 'export_target_path'; 2.用法 #把emp表导出到hdfs上 hive (default)> EXPORT T

                                            mysql-->hive     0 参考文档: https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md   1.配置文件:mysql2hive.json {     "job": {         "content": [             {               

当存储格式为parquet 且 字段类型为 timestamp 且 数据用hive执行sql写入. 这样的字段在使用impala读取时会少8小时.建议存储为sequence格式或者将字段类型设置为string. 参考: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala_timestamp.html

1.hive往外写数据 http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Extracting+Data+from+Hive+to+Load+an+RDBMS 连接hive

1. hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEXTFILE; 2. cat wyp.txt 1       wyp     25      13188888888888 2       test    30      1388888888888

当我们出现这种情况时 FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict 这时候我们需要改变一下设置 set hive.exec.dynamici.partition=true;set h

发现采用shcjar的话,总是执行到某个点就停止了 于是我打算尝试一下直接说哦用org.apache.hadoop.hbase.spark这个datasource看看 确实不行,即使没有createtable,也是报错没有权限创建表:还是专心来研究一下shc吧 翻看一下日志,日志注明了spark查看路径:http://192.168.156.104:4041 后来过了一段时间,报错 Failed 1 action: Unable to find region for a in test afte

1. 从97导出dim_channel_terminal_flag表数据到txt(数据下载) hive -e 'select * from dim.dim_city' >> dim_city.txt hive -e "select * from app.app_cmo_user_buyview_kpi_report_di where dt='2016-03'" >> app_cmo_user_buyview_kpi_report_di_2016-03.txt 2

报错信息: java.lang.Exception: java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: info at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:492) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:552)Caused