利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

/// <summary> /// 创建ACCESS数据库,并且创建表和数据 /// </summary> /// <param name="dictTable"></param> /// <param name="filePath"></param> /// <returns></returns> public int DataTableToAccess(Diction

创建表 CREATE TABLE if not exists student ( student_id int, sex int, address String, email String ) 这里需要注意的是,虽然hiveSL类似sql语言,但是他们有很多需要注意的地方,不能直接使用符号,比如"'",";"这些,分号,hdfs认为是结束的符号.要使用这些符号的话,需要写成他们ask码的形式 还有在创建表时,字段的数据类型,不是使用的sql中的类型,类似java中的

使用create table命令创建表失败,如下错误信息: hive> create table test(id int,name string,age int,sex string); FAILED: Execution Error, return code from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Could not create "increment"/"table&quo

之前弄数据库的时候, 测试excel导mysql, 中间用pandas 处理后再入库.  直接上代码, 此种有真意, 尽在不言中. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # author: chenjie131@ke.com ''' 应用场景: 将excel等存储的数据导入到 Mysql, 适用于追加表, 或者追加数据. 1. 数据库表已存在, 可在需表后面添加数据. 2. 数据库表不存在, 导入时直接创建表在数据库中. 3. 特点: 3.1 这里用pand

时间:2017-09-29  整理:byzqy 本篇以"梁山好汉花名册"为例,记录MS SQLServer T-SQL语句的使用,包含命令: 创建数据库 | 删除数据库 创建表 | 删除表 为数据表添加数据 | 删除数据表中的数据 按照指定条件做简单查询 T-SQL语句命令详情,见如下代码: 文件:SQLQuery1.sql /* 说明: SQLQuery1.sql (这是在SQL Server Management Studio中新建的一个查询) OS名称: Microsoft Wi

今天在练习hive的操作时,在创建数据表时,遇到了异常 FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataStoreException: An exception was thrown while adding/validating class(es) : Specified key was too l

实例1.取得MYSQL版本 复制代码 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*-#安装MYSQL DB for pythonimport MySQLdb as mdbcon = Nonetry:    #连接mysql的方法:connect('ip','user','password','dbname')    con = mdb.connect('localhost', 'root',        'root', 'test');    #所有的查询,都在连接con的一个模块

package com.swift.department; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; /*SQL语句的编写 JDBC操作MySQL数据库常用API 1.在数据库创建部门表和员工表,包含字段如下: 部门表包含字段有:部门编号,部门名称(唯一且不能为空) 员工表包含字段有:员工编号,员工姓名(唯一且不能为空),员工性别,员工职位,员工工资,入

1.工程maven依赖包 <properties> <spark_version>2.3.1</spark_version> <!-- elasticsearch--> <elasticsearch.version>5.5.2</elasticsearch.version> <fastjson.version>1.2.28</fastjson.version> <elasticsearch-hadoop.

简而言之 CREATE DATABASE xx CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; USE xx; ),qname ) ) ) ) )); ) ,total ) ,corret ) ); ),stdin ) ) )); 在数据库后 + 数据表的相应段 最后加上 CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci 即可 与网页交互的时候,需要设置网页的编码为utf-8,request交互的字符编码也为 utf-8

create table stu( id int, sname VARCHAR(20), sex VARCHAR(1), birthday DATETIME) insert into stu values (0,'zhansgan','n','1994-12-14');

var formData = new FormData(); formData.append("file",fileList[i]); formData.append("filelSavePath",opt.filelSavePath); 然后把formData丢到ajax里发起请求吧

本文将介绍如何通过Hive来读取ElasticSearch中的数据,然后我们可以像操作其他正常Hive表一样,使用Hive来直接操作ElasticSearch中的数据,将极大的方便开发人员.本文使用的各组件版本分别为 Hive0.12.Hadoop-2.2.0.ElasticSearch 2.3.4. 我们先来看看ElasticSearch中相关表的mapping: {     "user": {         "properties": {           

刚开始接触Spark被Hive在Spark中的作用搞得云里雾里,这里简要介绍下,备忘. 参考:https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/82292076 SparkSQL:是一个完全不依赖Hive的SQL引擎. Spark On Hive 通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息:spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据:接下来就可以通过spark sql来操作hi

ibdata1是一个用来构建innodb系统表空间的文件,这个文件包含了innodb表的元数据.撤销记录.修改buffer和双写buffer.如果file-per-table选项打开的话,该文件则不一定包含所有表的数据.当innodb_file_per_table选项打开的话,新创建表的数据和索引则不会存在系统表空间中,而是存放在各自表的.ibd文件中. 显然这个文件会越来越大,innodb_autoextend_increment选项则指定了该文件每次自动增长的步进,默认是8M. ibdata

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.

* Hive创建表的三种方式 1.使用create命令创建一个新表 例如:create table if not exists db_web_data.track_log(字段) partitioned by (date string,hour string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2.把一张表的某些字段抽取出来,创建成一张新表 例如:create table backup_track_log as select * fr

创建表 创建内表 create table customer( customerId int, firstName string, lastName STRING, birstDay timestamp ) row format delimited fields terminated by ',' 创建外表 CREATE EXTERNAL table salaries( gender string, age int , salary DOUBLE, zip int )row format del

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

//创建数据库create datebase hive;//创建表create table t_emp(id int,name string,age int,dept_name string,like array<string>,tedian map<string,string>)row format delimited fields terminated by ','collection items terminated by '_'map keys terminated by