1.在hive中知道一个表的存储路径可以通过hive命令   desc formatted table_name 显示表的详细信息; 2.然后找到该表的存储路径 "Location:    " "hdfs://nameservice/user/*" 3.利用hadoop fs -du  -s -h location  查看该表的大小

简介: information_schema数据库中的表都是只读的,不能进行更新.删除和插入等操作,也不能加触发器,因为它们实际只是一个视图,不是基本表,没有关联的文件. 元数据描述数据的数据,用于描述数据属性信息. 常用字段: table_schema: 记录数据库名: table_name: 记录数据表名: engine : 存储引擎: table_rows: 关于表的粗略行估计: data_length : 记录表的大小(单位字节): index_length : 记录表的索引的大小: r

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

DECLARE @T TABLE ( [name] VARCHAR(max), [rows] INT, reserved VARCHAR(max), data_size VARCHAR(max), index_size VARCHAR(max), unused VARCHAR(max) ) --将表占用情况存放到表变量 INSERT INTO @T EXEC sp_MSforeachtable "exec sp_spaceused '?'" [name],[rows],reserved

#获取表的最大分区 import boto3 from datetime import datetime,timedelta def get_max_partition(db_name,table_name,partition_format='%Y-%m-%d'): client=boto3.client('glue') yesterday=datetime.utcnow() max_partition=yesterday.strftime(partition_format) response

SELECT a.name, b.rowsFROM sysobjects AS a INNER JOIN sysindexes AS b ON a.id = b.idWHERE (a.type = 'u') AND (b.indid IN (0, 1))ORDER BY b.rows DESC

Author: kwu 高速查询hive数据仓库中的条数.在查询hive表的条数,通常使用count(*).可是数据量大的时候,mr跑count(*)往往须要几分钟的时间. 1.传统方式获得总条数例如以下: select count(*) from ods.tracklog; 执行时间为91.208s 2.与关系库一样hive表也能够通过查询元数据来得到总条数: select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_ID,p.PART_ID,p.PART_NAME,a.PARAM_VAL

hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) 前一篇介绍了java程序的如何编写.使用以及引用到的依赖包.这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序. 在我的业务中,分为两段: 1. 查询hive表中的信息,通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件. 2. 将hive查询到的信息写入到oracle中. 对应oozie中的workflow文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

关于luigi框架下查询hive表的操作 class JoinQuery(HiveQueryTask): date=luigi.DateParameter() def hiveconfs(self): jcs = {} jcs['mapred.job.name'] = "xxx_xxx_hive_daily_{}_username".format(format_date(self.date)) jcs['mapred.job.queue.name'] = 'root.xxx.xxx'

oracle查询单表占用空间的大小 SELECT segment_name AS TABLENAME, BYTES B, BYTES KB, BYTES MB FROM user_segments where segment_name = upper('tablename');

其实本来只想找一个方法能查询一下 数据库 的大小,没想到这个方法还能查询数据库中 各个数据表 的大小,嗯,挺好玩的,记录一下. MSDN资料:https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms188776.aspx 如果只是查询数据库的大小的话,直接使用以下语句即可: EXEC sp_spaceused 为了保证查询结果的实时性,推荐使用 @updateusage 参数来确保统计数据是最新的: EXEC sp_spaceused @updateusage =

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

查询出来的结果中各字段的详细说明参考MSDN资料:https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms188776.aspx 如果只是查询数据库的大小的话,直接使用以下语句即可: EXEC sp_spaceused 为了保证查询结果的实时性,推荐使用 @updateusage 参数来确保统计数据是最新的: EXEC sp_spaceused @updateusage = N'TRUE'; 执行完毕后结果是两个表,第一个表中包含了基本的统计信息,第二个表示更加详细

hive在查询表信息时,中文显示乱码,数字或者url显现null问题解决思路. 1.确定create hive表时指定的row format delimited fields terminated by ‘xxx’中“xxx”格式是否和原始导入表的data的行列分隔格式一致,如不一致,则会出现select结果中数字或者url显现null等问题,所以需先统一格式. 2.Windows使用的GB2312编码,大多数Linux系统支持的是UTF-8编码,而在Windows远程登陆时使用的是本地编码,实

原文地址:http://www.aboutyun.com/forum.PHP?mod=viewthread&tid=8590&highlight=Hive 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表? 1.hive模糊搜索表  show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show p

1.jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false 2.desc (formatted) 表名: 可以查看表的描述 3.文件以逗号分隔,重命名csv结尾,可以用Excel打开 4.Linux下有一个wc -l 文件名,看文件内容数量 5.外部表,出现空值,同样内容放到外部表,出现空值,而放在分区表,却全部显示 6.一个是外部表删除了之后,集

网上查了很多资料,最后发现一个可行的,分享如下: 数据库大小查询: select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA='数据库名称'; 表大小查询:SELECT concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') FROM information_schema.TABLES where TABL

转自网友的,主要是自己备份下 有时候不记得! 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表 1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show partitions table_name; 4.根据分区查询数据  select table_coulm from ta

Python进阶----多表查询(内连,左连,右连), 子查询(in,带比较运算符) 一丶多表查询     多表连接查询的应用场景: ​         连接是关系数据库模型的主要特点,也是区别于其他类型数据管理系的一个标志. ​         通常来说表与表之间的关系不必确定,也就时实体与实体之间的关系不紧密,检索数据时,使用连表操作增强灵活性.可以再连表查询时增加新的字段,为不同实体创建新的表.     多表联查的基本语句: # 多表连接查询语法 select 字段 from 表1 INN

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

一.将hive表数据查询出来转为json对象输出 1.将查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 2.使用UDF函数,将每一行数据作为string传入UDF函数中转换为json再返回 1.准备数据 2.查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 3.准备UDF函数 package com.laotou; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.json.JSONException; import org.json.JS