一.数据类型 1.基本数据类型 Hive 支持关系型数据中大多数基本数据类型 类型 描述 示例 boolean true/false TRUE tinyint 1字节的有符号整数 -128~127 1Y smallint 2个字节的有符号整数,-32768~32767 1S int 4个字节的带符号整数 1 bigint 8字节带符号整数 1L float 4字节单精度浮点数 1.0 double 8字节双精度浮点数 1.0 deicimal 任意精度的带符号小数 1.0 String 字符串,

目录 概述 文件存储结构 Stripe Index Data Row Data Stripe Footer 两个补充名词 Row Group Stream File Footer 条纹信息 列统计 元数据 类型信息 复杂数据类型 Postscript 数据读取 位置指针 三层过滤 文件级 Stripe级 Row 级 数据读取 索引 行组索引 布隆过滤器 事务支持 压缩 内存管理 Hive中使用ORC Hive使用 Hive参数设置 概述 本文基于上一篇文章 Hive存储格式之RCFile详解,R

spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.配置步骤如下: 1.启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可  编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:<property><name>hive.metastore.uris</name>

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

sql查看所有表大小的方法. 代码: declare @id int ) declare @pages int declare @dbname sysname ,) ,) ,) create table #spt_space ( [objid] int null, [rows] int null, ) null, ) null, ) null, ) null ) set nocount on -- Create a cursor to loop through the user tables d

前一篇文章是Spark SQL的入门篇Spark SQL初探,介绍了一些基础知识和API,可是离我们的日常使用还似乎差了一步之遥. 终结Shark的利用有2个: 1.和Spark程序的集成有诸多限制 2.Hive的优化器不是为Spark而设计的,计算模型的不同,使得Hive的优化器来优化Spark程序遇到了瓶颈. 这里看一下Spark SQL 的基础架构: Spark1.1公布后会支持Spark SQL CLI . Spark SQL的CLI会要求被连接到一个Hive Thrift Server

sql查看数据库环境及一些参数 select parent_obj from sysobjects where name='FK_Student_banjiID' --根据外键名得到外表id select * from sysobjects where xtype='U' --当前数据库下的所有表信息 select * from sysforeignkeys --有主外键关系的表 rkeyid列为被引用的表(主表) fkeyid列为外键表(外表) 根据外键得到主表名: select name f

使用的是idea编辑器 spark sql从hive中读取数据的步骤:1.引入hive的jar包 2.将hive-site.xml放到resource下 3.spark sql声明对hive的支持 案例: def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}") .master(

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

我在整理Hive的存储格式和压缩格式,本来打算一篇发出来,结果其中一小节就有很多内容,于是打算写成Hive存储格式和压缩格式系列. 本节主要讲一下Hive存储格式最早的典型的列式存储格式RCFile. 综述 RCFile(Record Columnar File)文件格式是FaceBook开源的一种Hive的文件存储格式,遵循"首先水平分区,然后垂直分区"的设计理念.首先将数据水平分为几个行组,这样每一行数据就可以保证存储在同一个集群节点,然后对每个行组内数据进行垂直划分,按列存储.

hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

如图.这里仅仅能看到简单的一段SQL.差点儿看不出详细在运行什么任务. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGFvemhhb2t1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 此时能够点开一个application.点击Tracking URL: ApplicationMaster 进

SELECT (case when a.colorder=1 then d.name else null end) 表名, a.colorder 字段序号,a.name 字段名, (case when COLUMNPROPERTY( a.id,a.name,'IsIdentity')=1 then '√'else '' end) 标识, (case when (SELECT count(*) FROM sysobjects WHERE (name in (SELECT name FROM sys

SQL Server数据库管理员通常硬盘空间奋斗,不断努力清理“表”,撰写许多查询,发现该表使用的硬盘空间. 本文介绍了如何查询系统表的空间使用情况,帮助数据库管理员识别正在使用最多的空间,以便存档旧数据和清除非必要的数据表. 1.登录到SQL Server实例的[SQL Server 2005或SQL Server的2008]. 2.浏览到你想获得空间信息数据库. 3.复制并粘贴到您的查询窗口的代码,并执行它. 4.检查的结果,并查看选定的数据库内的表空间 DECLARE @TABLENM S

在MSSQL Server中通过查看SQL语句执行所用的时间,来衡量SQL语句的性能. 通过设置STATISTICS我们可以查看执行SQL时的系统情况.选项有PROFILE,IO ,TIME.介绍如下: SET STATISTICS PROFILE ON:显示分析.编译和执行查询所需的时间(以毫秒为单位). SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的每个表的扫描数.逻辑读取数(在高速缓存中访问的页数)和物理读取数(访问磁盘的次数)有关的信息. SET STATISTICS TI

----查看sql死锁 CREATE procedure sp_who_lock    as      begin         declare @spid int         declare @blk int         declare @count int         declare @index int         declare @lock tinyint          set @lock=0          create table #temp_who_lock

Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH

( 一)利用Sql语句查询数据库中的所有表 1.利用sysobjects系统表 select * from sysobjects where xtype='U'  2,利用sys.tables目录视图 sys.tables目录视图,为每个表对象返回一行. select * from sys.tables 注意:sys.tables目录视图也只有在SQL SERVER2005及以上的版本中才能使用. 3,利用存储过程sp_tables exec sp_tables (二)利用Sql语句查询数据中的

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast

在启动hive时设置配置属性信息 $ bin/hive --hiveconf <property=value> 查看当前所有的配置信息 hive > set ; hive (db_hive)> set system:user.name ; system:user.name=root hive (db_hive)> set system:user.name=testUser ; 此种方式,设置属性的值,仅仅在当前会话session生效