最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第二篇:Hive中数据的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552806.html

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

Hive几种数据导出方式 今天我们再谈谈Hive中的几种不同的数据导出方式.可以根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: (1).导出到本地文件系统: (2).导出到HDFS中: (3).导出到Hive的另一个表中.为了避免单纯的文字,我将一步一步地用命令进行说明. 一.导出到本地文件系统 hive> insert overwrite local directory '/home/wyp/wyp' > select * from wyp; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce完成,运行

Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一

一.Hive分区表新增字段 参考博客:https://blog.csdn.net/yeweiouyang/article/details/44851459 二.Hive修改表名,列名,列注释,表注释,增加列,调整列顺序,属性名等操作 参考博客:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80749094 三.Hive分区表动态添加字段 参考博客:https://www.cnblogs.com/congzhong/p/8494991.htm

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

如何每日增量加载数据到Hive分区表 hadoop hive shell crontab 加载数据 数据加载到Hive分区表(两个分区,日期(20160316)和小时(10))中 每日加载前一天的日志文件数据到表db_track.track_log 1. 数据存储 数据日志文件,放入某个目录下,每天日志文件放入同一个目录 eg: 20160316 - 目录名称 日志文件数据,每个小时生成一个文件,一天总共有二十四个文件 eg: 2016031820 2. shell脚本编写 负责调度的shell

1.创建Hive分区表,按字段分区 CREATE TABLE test1 ( id bigint , create_time timestamp , user_id string) partitioned by (partition_key int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001' LINES TERMINATED BY '\n'; 2.增加Hive分区表 ALTER TABLE test1 ADD PARTITION(parti

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ImportExport 一.Export.Import Export 导出,将Hive表中的数据,导出到外部 Import 导入,将外部数据导入Hive表中 二.Export 1.语法 EXPORT TABLE tablename TO 'export_target_path'; 2.用法 #把emp表导出到hdfs上 hive (default)> EXPORT T

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

场景描述: 公司埋点项目,数据从接口服务写入kafka集群,再从kafka集群消费写入HDFS文件系统,最后通过Hive进行查询输出.这其中存在一个问题就是:埋点接口中的数据字段是变化,后续会有少量字段添加进来.这导致Hive表结构也需要跟着变化,否则无法通过Hive查询到最新添加字段的数据. 解决办法: 为数据表添加字段,字段必须添加到已有字段的最后面.因为已经存在的数据是按照之前的表结构写入到HDFS文件中的,当添加新字段时为了能兼容前面已经存在的数据.在新增的字段加到分区表后,之前已经存在

数据的导入: 通过文件导入,使用load命令 一.导入本地文件: load data local inpath '/home/hadoop/files/emp.txt' overwrite into table emp; 二.导入hdfs文件: load data inpath '/data/hive/emp.txt' into table emp; 差别主要在 local 参数, overwrite 参数会删除之前的数据,然后再进行插入. 通过过已有的表数据进行导入,使用insert命令: i

hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等).分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据.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,province string)row format delimited fi

1.创建分区表 hive> create table weather_list(year int,data int) partitioned by (createtime string,area string) row format delimited fields terminated by ","; 修改表: hive> alter table weather_list change data new_data int; hive> alter table wea

导入方式 1.load方式 load data local inpath 'local_path' into table tb_name; 从本地复制了文件到表的路径下 应用场景:大部分的使用,文件几乎都是默认现在本地的 2.load方式,HDFS load data inpath 'hdfs_path' into table tb_name; 将文件移动到了表的路径下 应用场景:更适合大数据量的存储 3.load方式,overwrite load data inpath 'hdfs_path'

一.背景 ######### 分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件. Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成更小的数据集. 在查询时通过WHERE子句中的表达式来选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多. ######### 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 分区表指的是在创建表时

分区表 在Hive Select查询中.通常会扫描整个表内容,会消耗非常多时间做不是必需的工作. 分区表指的是在创建表时,指定partition的分区空间. 分区语法 create table tablename name string ) partitioned by(key type,-) create table if not exists employees( name string, salary string, subordinates array<string>, deducti

所谓关联,可以理解为能够使用select查询到 1.load 这是最常用的一种方式 load data [local] inpath "数据路径" into table table_name partition(分区字段) 使用load加载数据会自动创建分区的,这样你加载的数据就会和分区表进行关联,之后select就可以了 2.修复命令 这种方式是先使用hive创建分区目录,然后用put上传数据,最后使用msck repair进行修复,所谓修复实质是创建分区,即Added partit

一.分区表 1.1 概念 Hive中的表对应为HDFS上的指定目录,在查询数据时候,默认会对全表进行扫描,这样时间和性能的消耗都非常大. 分区为HDFS上表目录的子目录,数据按照分区存储在子目录中.如果查询的where字句的中包含分区条件,则直接从该分区去查找,而不是扫描整个表目录,合理的分区设计可以极大提高查询速度和性能. 这里说明一下分区表并Hive独有的概念,实际上这个概念非常常见.比如在我们常用的Oracle数据库中,当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会下降,这时也可以对表进行分区