hive数据落地到hdfs,null会默认用'\N'存储 解决方式1:利用命令(这个我没起效果) alter table adl_cici_test_fdt set serdeproperties('serialization.null.format' = '');  解决方式2;建表时直接指定(两种方式) a.用语句 ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe’ with serdepropertie

代码如下 /** * 测试ConcurrentHashMap null键和null值的问题 * @return */ @RequestMapping(value = "/get_nacos") public String getNacos(){ ConcurrentHashMap<String,String> map =new ConcurrentHashMap<>(1); map.put("testKey", null); String n

在把hdfs上数据迁移到hive中的表时,若出现数据位NULL,是因为没有指定列分隔符. 由于hive默认的分隔符是/u0001(Ctrl+A),为了平滑迁移,需要在创建表格时指定数据的分割符号,语法如下: hive (default)> create external table et (time BIGINT, userid string, content string, urlrank int, urlnum int, url string) > partitioned by (file

问题描述:mysql通过sqoop导入到hive表中,发现有个别数据类型为int或tinyint的列导入后数据为null.设置各种行分隔符,列分隔符都没有效果. 问题分析:hive中单独将有问题的那几列的数据类型设置为string类型,重新导入后发现,里面的值变成true或者false. 由此猜想,sqoop在导入的时候,将那几列的数据转换成了bool类型,问题产生的原因和hive建表语句无关,只能发生在sqoop端或者mysql端. 经过查看,发现mysql中有问题的那几列数据类型都是tiny

1 MySQL 到 Hive 表的sqoop任务把 原本的NULL 变成字符串 ‘null’ 了 alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\\N');  -- 修改表的NULL值属性 sqoop代码最后面加上 --null-string '\\N' --null-non-string '\\N' 2. 特殊符号 \001 Hive默认的分隔符是\001,属于不可见字符,这个字符在vi

建表语句: CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS student2 > (sno INT,sname STRING,age INT,sex STRING) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEXTFILE > LOCATION '/user/external'; 一份有文件的数据,看起来正常,以tab 分割 load数据: LOAD DATA LOC

这个问题的根源是,创建表的时候没有指定列分隔符还有行分隔符. 因此修改建表语句 问题依然重现,此问题苦恼了一个下午,有一次用describe tablename 发现了问题所在,原来是一直没有删除table drop table table name, 再重新建表,成功,问题解决

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

Hive中有种假NULL,它看起来和NULL一摸一样,但是实际却不是NULL. 例如如下这个查询: hive> desc ljn004; OK a       string Time taken: 0.237 seconds hive> select a from ljn004; OK NULL Time taken: 46.232 seconds 看上去好像ljn004的a字段保存了一个 NULL, 但是换一个查询会发现它和NULL并不一样: hive> select a from l

Hive官方网站上有详细的语法说明,参考LanguageManual. 这里我把最常用的几块列出来. HIVE DDL Database 建库语句 CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS] database_name [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] [MANAGEDLOCATION hdfs_path] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_va

Hive是一个基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

区别: 1)char长度是固定,而varchar长度是可变的: 比如:'abc'对于char(10)表示存储字符将占10个字节(包括7个空字符),而同样varchar(10)只占3个自己长度,10只是表示最大值,当存储的字符小于最大值时,按实际存储:(varchar2是把所有字符都按占两个字节处理,不管汉字.字母还是数字:另外varchar存空,varchar2则存null) 2)char的效率比varchar略高 取数据时候,char类型要用trim()去掉多余的空格,而varchar不用,尽

1.Hive1.1 在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色.他能够管理hadoop中的数据,同时可以查询hadoop中的数据. 本质上讲,hive是一个SQL解析引擎.Hive可以把SQL查询转换为MapReduce中的job来运行.     hive有一套映射工具,可以把SQL转换为MapReduce中的job,可以把SQL中的表.字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列.     这套映射工具称之为metastore,一般存放在derby.mysql中.1.2 hive在hdfs中的

ASP.NET实现二维码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Text;using System.Web;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using ThoughtWorks.QRCode.Codec; namespace WeChat{public partial

原文链接:http://www.importnew.com/27378.html 原文出处: xrzs 港真,Null 貌似在哪里都是个头疼的问题,比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException,为了避免猝不及防的空指针异常,千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断,麻烦而又臃肿,为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题. 下面咱们要聊的是 MySQL 里的 null,在大量的 MySQL 优化文章和书籍里都提到了字段尽可能用NOT NU

需求描述 考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况. 环境准备 hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0.olap4j-1.2.0-SNAPSHOT 数据准备 来源于网上一个数据源,准备四张表 Customer - 客户信息维表 Product - 产品维表 ProductType - 产品类表维表 Sale - 销售记录表 为了方便测试数据与MD

1.char char最大长度是255字符,注意是字符数和字符集没关系. 1)可以有默认值, 2)尾部有空格会被截断 3)不管汉字.英文,还是其他编码,都可以存255字符 2.varchar 1)varchar最多能存储65535个字节的数据,varchar 的最大长度受限于最大行长度(max row size,65535bytes),65535并不是一个很精确的上限,可以继续缩小这个上限 65535个字节包括所有字段的长度,变长字段的长度标识(每个变长字段额外使用1或者2个字节记录实际数据长度

一.Hive的基本概念 (安装的是Apache hive 1.2.1) 1.hive简介 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表, 并提供类 SQL 查询功能, hive 底层是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行(类似于插件Pig\impala\Spark Sql)                 结构化:有行有列,格式整齐标准 非结构化:格式不统一,不标准,有长有短               半结构化:参差不齐,有规律,

前言1.hive简介1.1 hive组件与相应功能:1.2 hive的表类型1.3 分区表1.3 分隔符1.4 hive的数据存储2.数据类型2.1 基本数据类型2.1 复杂数据类型2.3 NULL3.基本操作3.1 数据库操作3.2 表操作3.3 视图3.4 数据导入导出3.hsql3.1 hsql基本操作3.2 hive内置函数3.2 自定义函数3.3 注册函数4.hive权限管理4.1 权限简介4.2 权限分类4.3 授权管理5.hive优化 前言 本手册介绍了hive的基本知识及工作中要

Sqoop将mysql数据导入到hive表中 先在mysql创建表 CREATE TABLE `sqoop_test` ( `id` ) DEFAULT NULL, `name` varchar() DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 插入数据 fz dx test test_add test_add- test_add_2 在hive中创建表,表结构和mysql中一样 hive> c

使用sqoop将hive中的数据传到mysql中 1.新建hive表 hive> create external table sqoop_test(id int,name string,age int) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY ',' > STORED AS TEXTFILE > location '/user/hive/external/sqoop_test'; OK Time taken: 0.145 s