一.定期增加表分区 1.增加表分区例 CREATE DEFINER=`root`@`127.0.0.1` PROCEDURE `p_create_Partition`(IN databaseName VARCHAR(50),IN tableName VARCHAR(50))L_END:BEGIN     DECLARE V_SQL VARCHAR(500);  DECLARE D1 VARCHAR(20) DEFAULT 0;  DECLARE D2 VARCHAR(20) DEFAULT 0;

Hive的基本理论与安装可参看作者上一篇博文<Apache Hive 基本理论与安装指南>. 一.Hive命令行 所有的hive命令都可以通过hive命令行去执行,hive命令行中仍有许多选项.使用$hive -H查看: -e 选项后面可以直接接一个hql语句,不用进入到hive命令行用户接口再输入hql语句. -f 选项后面接一个hql语句的文件. -i 选项在hql语句执行之前的初始化hql文件.例如添加.导入等操作都可以写在这个hql语句文件中. 在hive使用中,大多是写很多脚本,在h

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c

DDL,Hive Data Definition Language,数据定义语言: 通俗理解就是数据库与库表相关的操作,本文总结一下基本方法 hive 数据仓库配置 hive 数据仓库默认位置在 hdfs 上的 /user/hive/warehouse 路径下: hive 有个默认的数据库叫 default: 但是在 /user/hive/warehouse 路径下没有创建 default 文件夹,default 下的表是直接在 /user/hive/warehouse 路径下 创建文件夹 在

实验目的 了解hive DDL的基本格式 了解hive和hdfs的关系 学习hive在hdfs中的保存方式 学习一些典型常用的hiveDDL 实验原理 有关hive的安装和原理我们已经了解,这次实验我们通过使用hive进行简单的测试进一步了解hive.hive DDL的意思是Hive Data Definition Language,hive数据定义语言,操作和关系型数据库的DDL类似,但是也有很多新功能.我们学习的方式就是通过打开官方网站的文档,进行操作. 1.电脑语言 数据库模式定义语言并非

上一章的代码中,可以发现,jdbc执行DDL和DML有几个步骤都是一样的: 1)执行语句开始时,创建驱动注册对象.获取连接的数据库对象.创建Statement对象 // 创建驱动注册对象 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); // 获取连接的数据库对象 Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); // 创建Statement对象 Statement st

1)按范分区(range) partition by range(Year(birthday))( partition p0 values less than 1960, partition p1 values less than 1970, partition p2 values less than 1980, partition p3 values less than 1990, partition p4 values less than 2000 ); 2)按类型分区(list) part

  DML 英文缩写 DML = Data Manipulation Language,数据操纵语言,命令使用户能够查询数据库以及操作已有数据库中的数据的计算机语言.具体是指是UPDATE更新.INSERT插入.DELETE删除. DML = Data Media Laboratory,数据媒体实验室. DML = Doctor of Modern Languages,现代语言博士. DML(DataManipulation Language)数据操纵语言,SQL的分类之一,此外还有DDL(Da

官方帮助文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL Hive的数据类型 -- 扩展数据类型data_type : primitive_type | array_type | map_type | struct_type | union_type -- (Note: Available in Hive 0.7.0 and later) array_type : ARRAY < data_type >

一.DML DML(data manipulation language)数据操纵语言: 就是我们最经常用到的 SELECT.UPDATE.INSERT.DELETE. 主要用来对数据库的数据进行一些操作. SELECT 列名称 FROM 表名称 UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值 INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....) DELETE FROM 表名称 WHERE 列名称 = 值

SQL语言共分为五大类: 数据查询语言DQL 数据操纵语言DML 数据定义语言DDL 数据控制语言DCL 数据事物语言DTL DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句,FROM子句,WHERE子句组成的查询块: SELECT <字段名表>FROM <表或视图名>WHERE <查询条件> DML 数据操纵语言DML数据操纵语言DML主要有三种形式: 插入:INSERT 更新:UPDATE 删除:DELETE(删除表中的数据不删除表结构,可以回滚) DDL 数

一.DML DML(data manipulation language)数据操纵语言: 我们经常会用到的 INSERT.DELETE.UPDATE.SELECT语句. 主要用来对数据库的数据进行一些操作. INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....) DELETE FROM 表名称 WHERE 列名称 = 值 UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值 SELECT 列名称 FROM 表名称

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1.数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句,FROM子句,WHERE   子句组成的查询块:   SELECT <字段名表>   FROM <表或视图名>   WHERE <查询条件> 2.数据操纵语言DML 数据操纵语言DML主要有三种形式: 1) 插入:INSERT 2) 更新:UPDATE 3) 删除:DELETE 3.数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中的各种对象-----表.视图. 索引.同义词.聚簇等如:    

关键词:数据库审计.DDL审计.DML审计 [监控笔记][3.1]DML(CDC).DDL(DDL触发器)跟踪数据更改 [1]DML(CDC) 2008及以上 https://www.cnblogs.com/gered/p/10756397.html 数据库级别DML操作监控审计.表触发器/对象触发器 (4.18)数据库审计 [2]DDL 数据库级别DDL操作监控审计.数据库触发器/服务器触发器 (4.18)数据库审计

mysql数据库: SQL数据库语言可分为四部分: 1.DDL:对数据库或表的进行操作结构操作 2.DML:对表的记录进行更新(增.删.改)* 3.DQL:对表的内容进行查询 **(重难点) 4.DCL:对用户的创建及授权 一.DDL 1)对数据库的结构操作 SHOW DATABASES : 查看所有的数据库 USE 数据库名 :切换到某一个数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] 数据库名:创建一个数据库 注:[ ]内为可选内容    DROP DATABASE 

---------------------------------------- 博文作者:迦壹 博客地址:Nginx日志导入到Hive,同步Hbase,设置RowKey为autoincrement(ID自增长) 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标 明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! ---------------------------------------   目录: 一.Nginx的相关配置,以及测试数据 二.Hadoop中创建使用目录 三.Hive的日志表创建,并同

想了解Hadoop整体结构及各框架角色建议飞入这篇文章,写的很好:http://www.open-open.com/lib/view/open1385685943484.html .以下文章是本人参考各牛人文章总结出,主要是Hive的使用.参考自:http://www.blogjava.net/hengheng123456789/archive/2011/01/05/342354.html 1. Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库.Hive 是建立在 Hadoop 上的数据

今天总结下,Hive metastore的结构设计.什么是metadata呢,对于它的描述,可以理解为数据的数据,主要是描述数据的属性的信息.它是用来支持如存储位置.历史数据.资源查找.文件记录等功能.元数据算是一种电子式目录.为了达到编制目录的目的,必须在描述并收藏数据的内容或特色,进而达成协助数据检索的目的. 那么我们从hive metastore的表结构设计开始: 看到后,是不是有一种想死的冲动?没错,我也想死,但是我们可以一点一点的看,也会有理解错误,但这都是在我们通向精通的路途之上,不

一.什么是elasticsearch Elasticsearch是一个基于Lucene的高度可伸缩的分布式的开源全文搜索和分析引擎.它允许您快速.实时地存储.搜索和分析大量数据.它通常用作底层引擎/技术,为具有复杂搜索特性和需求的应用程序提供支持.ElasticSearch是用java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 二.Elasticsearch的安装和配置 1.下载并解压相应的安装包,并配置ES_HOME下载链接貌似被屏蔽了,需要开代理下载.

Hadoop 存档 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在namenode的内存中,因此hadoop存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多.例如,一个1MB的文件以大小为128MB的块存储,使用的是1MB的磁盘空间,而不是128MB. Hadoop存档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少namenode内存使用的同时,允许对文件进行