hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

使用Spring Boot操作Hive JDBC时,启动时报出错误:NoSuchMethodError: org.eclipse.jetty.servlet.ServletMapping.setDef 原创 2017年10月30日 16:51:47 标签: spring / hive / spring boot 57 使用Spring Boot操作Hive JDBC时,启动时报出错误:NoSuchMethodError: org.eclipse.jetty.servlet.ServletMapp

百度编辑器ueditor批量上传附件时,上传后的文件和实际文件名称错误,比如实际是文件名“dongcoder.xls”,上传后可能就成了“懂客.xls”.原因就是,上传文件时是异步上传,同时进行,导致上传完成的顺序和实际的顺序可能是不一样的,文件都有大小的不同.这是百度编辑器ueditor的一个BUG. 我的百度编辑器版本:1.4.3 修改文件可以解决,相应文件:ueditor\dialogs\attachment\attachment.js 大约在506行处,将原来的“_this.fileLi

0. 说明 已经安装好Hadoop和hive环境,hive把元数据存储在mysql数据库.这里仅讨论外部表和HDFS的关联,并且删掉外部表之后,对HDFS上的文件没有影响. 1. 在HDFS创建分区,并存有文件 手工创建或者由程序在HDFS上生成了分区目录,每个分区目录下有相应的文件.本例中根据day分了两个分区,如下所示: /test/in/day=20/20.txt /test/in/day=21/21.txt 文件里面的内容格式如下: 2;Lily;1991;Shanghai 3;Jack

package iie.hadoop.hcatalog.spark; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatInputFormat; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatOutputFormat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.

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'

最近遇到的死锁问题都发生在并发操作单张表上,比较有意思,就模拟了重现了一下.根据非聚集索引为条件,删除某一个表的数据,类似于这么一个语句,delete from table where nocluster_index in (x,y,z,m,n……)in里面的内容不同,并发执行某些情况下,可能会引发死锁,如下简单模拟重现一下这种情况. 如下用两张表来模拟上述场景:TestPageLock代表要删除的表,TestId来存储用来删除的Id 如下,用两个Session即可,模拟并发,很快就会看到一条死

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如2 将数据写到临时目录: .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 执行loadTable或loadPartitio

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

常用格式 textfile 需要定义分隔符,占用空间大,读写效率最低,非常容易发生冲突(分隔符)的一种格式,基本上只有需要导入数据的时候才会使用,比如导入csv文件: ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\u0001' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE json hive3.0后官方支持json格式,之前需要使用第三方,导入jar,http://www.congiu.net/hive-json

内部表和外部表最主要的一个差别就是删除表或者删除分区时,底层的文件是否自动删除,内部表会自动删除,外部表不会自动删除,所以基础数据表一定要用外部表,即使误删表或分区之后,还可以很容易的恢复回来. 虽然外部表可以恢复,但是逐个分区恢复也很累,如果你的分区很多,或者有多级分区的时候 alter table test_table add partition (partition_key='partition_value') 更简单的方式是执行 msck repair table test_table

根据出错信息是找不到hive的位置,所以想到的解决方法是: 在sqoop的workflow中添加job-xml,属性写hive-site.xml在hdfs上的位置. (fail) 直接配置一个hive-home的属性,类似于下面的 (fail) <configuration> <property> <name>HIVE_HOME</name> <value>/usr/local/hive/<value> </property&g

若想将模型转为mysql数据库中的表,需要在settings中配置: 一. 确保配置文件中的INSTALLED_APPS中写入我们创建的app名称-->bms INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.sta

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.

spark Hive表操作 之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作. 比如说一个修改表分区的操作 一.使用HiveServer的方式 val tblName = "hive_table" def dropPartitions(tblName: String): Unit = { val HIVE_SERVER = "jdbc:hive2://192.168.xx.xxx:10000" import ja

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式.命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍怎样利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这样的框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式.一种是命令行方式.即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:还有一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,採用编程的方式操作HDFS的文

产生背景:sqoop抽取oracle数据到hive表时,只能写入到固定分区(--hive-partition-key #hive分区字段 --hive-partition-value #hive分区值).于是先把数据抽取到一张增量表,然后从增量表动态写入分区表. set hive.exec.dynamic.partition.mode = true; --使用动态分区时,设置为ture. set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; --动态

[障碍再现] 在创建支持Map数据结构的Hive表时,抛出如下异常 hive> create table tab_map(name string,info map<string,string>) > row format delimited > fields terminated by '\t' > collection items terminated by ';' > map keys terminated by ':'; MismatchedTokenExc

一.问题背景 在kylin中加载hive表时,弹出提示框,内容是“oops!org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf”,无法加载hive表,查找kylin的日志时发现,弹出提示框的原因是因为出现错误:ERROR [http-bio-7070-exec-10] controller.TableController:189 : org/apache/hadoop/hive/conf/HiveConf java.lang.NoClassDefFoundError: or

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