类似订单数据之类的表,因为有状态要更新,比如订单状态,物流状态之类的, 这样就需要同步很久之前的数据,目前我的订单表是更新前面100天的数据. hive中操作是先删除前面100个分区的数据,然后重新动态分区100天的数据. 1.alter table 表名 drop partition(日期字段>='2017-01-01') 2. INSERT OVERWRITE TABLE  表名 partition(日期)  查询的最后一个字段作为动态分区字段 动态分区记得设置 SET hive.exec.

在hive的数据建表时,为了查询的高效性,我们经常会对表建立分区,例如下面的表 create external table dm_fan_photo_icf_basic(user string, item string, hot int) PARTITIONED BY (day string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' stored as textfile location '/user/hive/fan/photo/icf/b

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/27874943 创建带分区的外部表 创建外部表的优点是数据能够随时从hdfs中挂载进表中 使用分区的优点是能够缩短查询范围 以下的样例展示了怎样创建外部表 CREATE EXTERNAL TABLE my_daily_report( last_update string, col_a string, col_b string, col_c s

1 基本概念 1.1 什么是分区 Hive查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间.有时候只需要查询表中的一部分数据,因此建表时引入了partition(分区)概念. 表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中,因此,使用分区,很容易对数据进行部分查询. 1.2 分区特点 一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下: 表和列名不区分大小写: 分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describ

一.批量添加分区:   use bigdata; alter table siebel_member add if not exists partition(dt='20180401') location '20180401' partition(dt='20180402') location '20180402' partition(dt='20180403') location '20180403' partition(dt='20180404') location '20180404';

=========查询分区的大小========= select d.NAME,t.TBL_NAME,p.PART_NAME,prm.PARAM_KEY,prm.PARAM_VALUE from TBLS t left join DBS d on t.DB_ID = d.DB_ID left join PARTITIONS p on t.TBL_ID = p.TBL_ID left join PARTITION_PARAMS prm on p.PART_ID=prm.PART_ID where

执行如下截图中的语句时卡住了: 原因:yarn未启动,hive底层是要提交mapreduce到yarn上才能计算结果的. 之前启动yarn时,未执行jps查看是否已经启动.其实未启动成功: [root@node01 ~]# start-yarn.sh starting yarn daemons resourcemanager running as process 3220. Stop it first. 具体原因未知. 解决方法:重新启动dfs.yarn.jobhistory.  

1. 建立分区表 create table 单分区表:其中分区字段是partdate,注意分区字段不能和表字段一样,否则会报重复的错 create table test_t2(words string,frequency string) partitioned by (partdate string) row format delimited fields terminated by '\1'; 多分区表:id在前,address在后,注意多个分区字段时,是有先后顺序的 create table

#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

各位看官,今天我们来讨论下再Hive中的动态分区和混合分区方面的一些知识点以及相关的一些问题. 前面我们已经讲过管理表和外部表的一般分区的一些知识点,对于需要对表创建很多的分区,那么用户就需要些很多的SQL代码,举例: 比如我创建了一张分区表emp,需要 将分区表employees中的某些区数据按分区导入到表emp中,如果我需要导入的分区有上百个,那么就需要写上百个INSERT ...SELECT ...语句.如下: FROM jimdb.employeesINSERT OVERWRITE TA

最近在使用Hive的过程中,在备份数据时,经常会使用cp或mv命令来拷贝数据,将数据拷贝到我们新建备份表的目录下面,如果不是分区表,则上面的操作之后,新建的备份表可以正常使用,但是如果是分区表的,一般都是使用alter table add partition命令将分区信息添加到新建的表中,每添加一条分区信息就执行一个alter table add partition命令,如果分区数量少还好办,但是遇到分区数量多的情况,特别是分区数量大于50的情况,如果还是使用alter命令添加分区,那是一件耗时

一.基本概念 hive中分区表分为:范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等. 分区列:分区列不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.翻译一下是:“在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据”,这个概念十分重要,要记住,后面是经常用到. 1.1 创建数据表 下面的语句创建了一个简单的分区表: create table partition_test( member_id string, name string ) partitioned by ( stat_date string

为了对表进行合理的管理以及提高查询效率,Hive可以将表组织成“分区”. 分区是表的部分列的集合,可以为频繁使用的数据建立分区,这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表,这对于提高查找效率很有帮助. 分区是一种根据“分区列”(partition column)的值对表进行粗略划分的机制.Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引,每个分区对应着表下的一个目录,在HDFS上的表现形式与表在HDFS上的表现形式相同,都是以子目录的形式存在. 一个表可以在多个维度上进行分区,并且分区可以嵌套使

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.

目录 背景 第一部分 静态分区 第二部分 动态分区 第三部分 两者的比较 第四部分 动态分区使用的问题 参考文献及资料 背景 在Hive中有两种类型的分区:静态分区(Static Partitioning)和动态分区(Dynamic Partitioning). 静态分区.对于静态分区,从字面就可以理解:表的分区数量和分区值是固定的. 动态分区.会根据数据自动的创建新的分区. 本文会详细介绍两种分区方法.使用场景以及生产中常见问题和解决方法. 第一部分 静态分区 静态分区的使用场景主要是分区的数

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

hive的数据查询一般会扫描整个表,当表数据太大时,就会消耗些时间,有时候我们只需要对部分数据感兴趣,所以hive引入了分区的概念    hive的表分区区别于一般的分布式分区(hash分区,范围分区,一致性分区),hive的分区是比较简单的.他是根据hive的表结构,分区的字段设置将数据按目录存放起来,相当于简单的索引    hive表分区需要在表模式创建的时候指定模式才能使用,他的字段是虚拟的列,不存在表数据中.表分区在表模式创建之后使用之前使用alert table 来添加具体的分区,才能

DataFrame写入hive API: registerTempTable函数是创建spark临时表 insertInto函数是向表中写入数据,可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息,不可以直接进行写入. 向hive数据仓库写入数据必须指定数据库,hive数据表建立可以在hive上建立,或者使用hiveContext.sql(“create table ....") case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) def main(ar

hive基本操作 hive的数据类型 1)基本数据类型 TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT FLOAT/DOUBLE BOOLEAN STRING 2)复合类型 ARRAY:一组有序字段.字段的类型必须相同,例Array(1,2) MAP:一组无序的键/值对.键的类型必须是原子的,值可以是任何类型,同一个映射的键的类型必须相同,值得类型也必须相同.例Map('a',1,'b',2) STRUCT:一组命名的字段.字段类型可以不同.例Struct('a',1,1,0) hive

一.什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. 二.Hive的体系结