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

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

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

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

select 'select max(' || column_name || ') from ' || owner || '.' || name || ';'  from DBA_PART_KEY_COLUMNS where name in (select distinct table_name                  from dba_tab_partitions                 where tablespace_name not in ('SYSAUX', 'SYS

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

本文主要为了测试,在有数据的分区表中增加新的一个非分区字段后,新数据加入表中是否正常. 原始数据 1;zhangsan 2;zhangsan 3;zhangsan 4;lisi 5;lisi 6;lisi 创建分区表 create table test(id int) partitioned by (name string) row format delimited fields terminated by "\;"; 导入数据 load data local inpath '/hom

解决方案: 1.删除分区后重新跑数据 alter table drop partition(分区字段=“”): 2.新增字段运行程序后其实数据已经有了,只是查询hive的时候无法显示出来, 这个时候只要刷新一下表结构就出来了 ALTER TABLE name REPLACE COLUMNS (col_spec[, col_spec ...]):

使用hive储存数据时,需要对做分区,如果从kafka接收数据,将每天的数据保存一个分区(按天分区),保存分区时需要根据某个字段做动态分区,而不是傻傻的将数据写到某一个临时目录最后倒入到某一个分区,这是静态分区. Hive动态分区步骤如下: 1.建立某一个源表模拟数据源并插入一些数据 create table t_test_p_source ( id string, name string, birthday string ) row format delimited fields termin

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

近期对公司产品的日志数据库做了一个数据分区,数据库使用的是sql server 2008,这里给大家提供一个參考. 须要特别说明的是,非常多网上的样例分区字段都使用的是时间类型的.而这里因为时间字段原来设计数据库使用的是字符串类型的.所以这里的分区字段使用的是字符串类型的.进过我的測试.也能成功. 1:建立分区组:建立了十个分区组 go alter database M2 add filegroup [FG1]; go alter database M2 add filegroup [FG2];

如果在hive的分区表新增非分区字段,那么原有的分区的数据即使重新运行也会显示为null. 必须先删除该分区,再重新跑数据.

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

笔者使用的hive版本是hive-1.1.0 hive-1.1.0动态分区的默认实现是只有map没有reduce,通过执行计划就可以看出来.(执行计划如下) insert overwrite table public_t_par partition(delivery_datekey) select * from public_oi_fact_partition; hive 默认的动态分区实现,不需要shuffle 那么hive如何通过map就实现了动态分区了呢,stage1根据FileInput

说明:此方案已经我们已经运行1年. 1.场景描述: 我们对客户登录日志做了数据仓库,但实际业务使用中有一些个共同点, A  需要关联维度表 B  最终仅取某个产品一段时间内的数据 C 只关注其中极少的字段 基于以上业务,我们决定每天定时统一关联维度表,对关联后的数据进行另外存储.各个业务直接使用关联后的数据进行离线计算. 2.择parquet的外部因素 在各种列存储中,我们最终选择parquet的原因有许多.除了parquet自身的优点,还有以下因素 A.公司当时已经上线spark 集群,而sp

1. 引入 Apache Hudi支持多种分区方式数据集,如多级分区.单分区.时间日期分区.无分区数据集等,用户可根据实际需求选择合适的分区方式,下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区. 2. 分区处理 为说明Hudi对不同分区类型的处理,假定写入Hudi的Schema如下 { "type" : "record", "name" : "HudiSchemaDemo", "namespace" : &qu

20 分区 20 分区 20.1 MySQL的分区概述 20.2 分区类型 20.2.1 RANGE分区 20.2.2 LIST分区 20.2.3 COLUMNS分区 20.2.3.1 RANGE COLUMNS分区 20.2.3.2 LIST COLUMNS分区 20.2.4 Hash分区 20.2.4.1 LINEAR HASH分区 20.2.5 Key分区 20.2.6 子分区 20.2.7 MySQL分区如何处理NULL 20.3 分区管理 20.3.1 RANGE和LIST分区管理 2