因为项目使用Presto作为ETL使用,需要将关系库中的数据导入到Hive中.目前关系库中的数据每天导入一次,在Hive中以天为间隔创建新的分区.思路是正确的,但是在使用的过程中,发现将少量关系库中的数据通过Presto快速并多次导入到Hive中时会出现如下错误: com.facebook.presto.spi.PrestoException: Unable to rename from hdfs://cloud171:8020/tmp/presto-root/34923b62-7933-46f

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

表分区学习 1. 概述 1.1. 优点: l 将表分区比一个表在单个磁盘或者文件系统存储能够存储更多数据 l 可以通过drop分区删除无用数据,也可以通过增加分区添加数据 l 查询可以通过分区裁剪进行优化,设置可以显示指定查找分区 l 对于聚合函数的全表查询,可以并行对分区查询,汇总得到结果 l 可以对分区指定不同存储磁盘实现更高的查询吞吐量 1.2. 分区类型: l 范围分区 l 列表分区 l 哈希分区 l 键值分区 1.3. 时间范围分区应用 同时支持将date,datetime字段作为范围

今天测试ms sql 的表分区的时候,不小心搞错了分区的条件.然后我想重新做一次,操作流程如下(按顺序) 1:删除SCHEME DROP  PARTITION SCHEME TestSPScheme 2: 删除FUNCTION DROP PARTITION FUNCTION TestSPFunction 3:查询分区的DATABAE FILE,并删除 SELECT * FROM sys.database_files ALTER DATABASE MOD_HK REMOVE FILE MOD_HK

本文转载自:https://segmentfault.com/a/1190000013120454?utm_source=tag-newest 最近换了新工作,在数据处理方面,公司是用Presto连接各个业务部的数据库,直接上SQL处理数据.一度是不是很适应.经过一段时间的工作,有了些感觉,决定将遇到的一些坑记录下来. Presto的是什么?优势是什么呢?从官方文档中我们了解到 Presto是一个分布式SQL查询引擎,用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集.千万不要以为Presto可以解

1.并行数据库 1.1.并行数据库的体系结构并行机的出现,催生了并行数据库的出现,不对,应该是关系运算本来就是高度可并行的.对数据库系统性能的度量主要有两种方式:(1)吞吐量(Throughput),在给定的时间段里所能完成的任务数量:(2)响应时间(Response time),单个任务从提交到完成所需要的时间.对于处理大量小事务的系统,通过并行地处理许多事务可以提高它的吞吐量.对于处理大事务的系统,通过并行的执行事务的子任务,可以缩短系统晌应时间.并行机有三种基本的体系结构,相应的,并行数据

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6831884.html 转载请注明出处 虽然之前已经用过很多次hive的分区表,但是还是找时间快速回顾总结一下加深理解. 举个栗子,基本需求就是Hive有一张非常详细的原子数据表original_device_open,而且还在不断随着时间增长,那么我需要给它进行分区,为什么要分区?因为我想缩小查询范围,提高速度和性能. 分区其实是物理上对hdfs不同目录进行数据的load操作,0.7之后的版本都会自动

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

面试官问我,什么是hive的静态分区和动态分区,这题我会呀. 简述 分区是hive存放数据的一种方式,将列值作为目录来存放数据,就是一个分区,可以有多列. 这样查询时使用分区列进行过滤,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫描不关心的分区,快速定位,提高查询效率. hive的分区有两种类型: 静态分区SP(Static Partitioning) 动态分区DP(Dynamic Partitioning) 对于静态分区,表的分区数量和分区值是固定的.新增分区或者是加载分区数据时,需要提前指定分

先说句题外话-   欢迎成都天府软件园的小伙伴来面基交流经验~ 一:什么是分区(Partition)? 分区是将一个表或索引物理地分解为多个更小.更可管理的部分. 分区对应用透明,即对访问数据库的应用而言,逻辑上讲只有一个表或一个索引(相当于应用"看到"的只是一个表或索引),但在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成. 每个分区都是一个独立的对象,可以独自处理,也可以作为一个更大对象的一部分进行处理. --------------------------Tips:分表与分区表---

read_buffer_size 默认大小:128KB 最大:2GB 最小:8KB 增量:必须为4KB的整数倍,如果配置的不是整数倍,会向下取整 用途: 1.MyISAM表顺序扫描提供的缓存 2.所有存储引擎当使用到order by 时缓存索引到该缓存 3.所有存储引擎当批量插入分区时会使用到该缓存 4.嵌套查询缓存结果集 read_rnd_buffer_size 默认大小:256KB 最大:2GB 最小:1byte 1.在读取MyISAM表时会使用,现实中不用MyISAM,未做详查 2.其他存

1.继承链:UIScrrollView:UIview:UIresponder:NSObject 2.创建实例的时候首先需要确定table的类型 3.一个tableview对象必须要有一个数据源和一个委托对象,所以需要遵守 UITableViewDataSource和 UITableViewDelegate的协议 4.初始化一个tableview对象 - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame                        style:(

一. 为什么hive是数据仓库 hive局限于hdfs, 不能进行记录级别的增删改 hive底层的mapreduce启动耗时很长, 无法做到传统数据库的秒查, 只适合离线分析 hive不支持事务, 无法完成OLTP的要求, OLTP选择hbase或cassandera 二. hive安装 每个hive客户端, 都需要有一个元数据服务来存储元信息(表模式,分区信息), 通常用传统数据库的一个表来存储元信息 hive内部默认用derby存储元信息, 由于derby是单进程存储, 使得不允许两个以上的

IOS中UITableView使用总结 一.初始化方法 - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame style:(UITableViewStyle)style; 这个方法初始化表视图的frame大小并且设置一个风格,UITableViewStyle是一个枚举,如下: typedef NS_ENUM(NSInteger, UITableViewStyle) {     UITableViewStylePlain,                  // 

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 1.一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.2.表和列名不区分大小写.3.分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在,但是该字段不

最近一段时间因工作需要接触了一些hive上的使用!当然大部分都是比较基本的使用,仅当入门!各位看到有不足之处望多多指正! 废话不多说,开始: 首先是创建数据库 create database '数据库名称' 创建外部表(大部分时候我使用的是外部表): CREATE EXTERNAL TABLE tmp.lng_lat( lng string, lat string) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSe

0. 说明 在 Hive 中,数据库是一个文件夹,表也是文件夹 partition,是一个字段,是文件 前提:在 Hive 进行 where 子句查询的时候,会将条件语句和全表进行比对,搜索出所需的数据,性能极差,partition 就是为了避免全表扫描 bucket(桶表) 避免多级分区导致分区目录过多,以指定字段进行 hash 分桶 新型数据结构,以文件段的形式在分区表内部按照指定字段进行分隔 重要特性:优化 join 的速度 1. 分区 1.1 创建非分区表 user_nopar crea

1. Hive简介 1.1 什么是Hive Hives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. 1.2 为什么使用Hive ① 直接使用Hadoop面临人员学习成功太高.项目周期要求太短.MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大等问题: ② Hive操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力,避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本,扩展功能很方便. 1.3 Hive的特点 可扩展:Hive可以自由的扩展集群的规

maxcompute安装和配置 https://help.aliyun.com/document_detail/27804.html?spm=a2c4g.11174283.3.5.566a590e0PB79r ================================= mysql与sql的不同 SELECT TOP 2 * FROM Persons SELECT TOP 50 PERCENT * FROM Persons SELECT column_name(s) FROM table_

原 Impala SQL 语言元素(翻译) 本文来源于http://my.oschina.net/weiqingbin/blog/189413#OSC_h2_2 摘要 http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html 目录[-] Impala SQL 语言元素(Elements) ALTER T

由于spark on hive 问题,导致无法插入数据,暂时使用spark进行hive操作 向分区表插入数据 hive> show partitions customers;OKpartitioncity=beijingcity=shenzhenTime taken: 0.071 seconds, Fetched: 2 row(s) 查看HDFS: drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-04-13 11:50 /user/hive/ware