表employees中字段 taxes(税率)用类型float存储 hive> select name, salary, taxes from employees where taxes  > 0.2 john    5300.0    0.2 marry  9500.0   0.2 jack     15000.0 0.3 产生如上结果原因为: a) 对于所有使用IEEE标准进行浮点编码系统中,都普遍存在如下问题,并不仅仅是hive,Java,还有很多 b) 0.2在hive中默认使用dou

本文以例子的形式介绍一下Hive内表和外表的区别.例子共有4个:不带分区的内表.带分区的内表.不带分区的外表.带分区的外表. 1 不带分区的内表 #创建表 create table innerTable(id int,name string) row format delimited fields terminated by '|';(show tables发现没有innerTable,只有innertable.不多说,记住了) #从HDFS上加载数据 load data inpath 'hdf

0. 说明 Hive 建表示例及指定分隔符 1. Hive 建表 Demo 在 Hive 中输入以下命令创建表 user2 create table users2 (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; 插入数据 ,); 2. 分隔符类型 字段分隔符 fields terminated by '\t' array 类型成员分隔符 collection items terminat

1.写出文件工具类 package ccc.utile; import java.io.*; /** * @author ccc * @version 1.0.0 * @ClassName WriteToFileExample.java * @Description TODO IO流 * @ProjectName ccc * @createTime 2021年08月07日 18:32:00 */ public class WriteToFileExample { /** * 追加写入数据到指定文

建表: create EXTERNAL table tabtext(IMSI string,MDN string,MEID string,NAI string,DestinationIP string,DestinationPort string,SourceIP string,SourcePort string,PDSNIP string,PCFIP string,HAIP string,UserZoneID string,BSID string,Subnet string,ServiceOp

从 oracle 数据库导数到到 hive 大数据平台,需要按照大数据平台的数据规范,重新生成建表的 SQL 语句,方便其间,写了一个自动生成SQL的存储过程. ① 创建一张表,用来存储源表的结构,以便进行数据处理(可以用临时表,创建表是为了方便核对数据): create table T_P_TABLE_NAME_TEMP ( owner ) not null, table_name ) not null, tab_comments ), column_name ) not null, data

背景:部署CDH集群的 hive 服务,选用 mysql 作为 hive 元数据的存储数据库,通过 hive cli 建表时发现中文注释均乱码. 现象:hive端建表中文注释乱码. 定位: 已经确认过 mysql 库的默认编码是 utf-8,并且 mysql 中建库建表不存在中文乱码的情况. 于是查看hive库表的编码,分别通过如下方式查看hive库和随机某个表的编码,发现hive表的编码是 lantin1,问题也就出在这里. 查看hive库编码: 查看hive表编码: 解决方法: 将hive表

今天微博大数据平台发邮件来说.他们有一个hql执行失败.可是从gateway上面的日志看不出来是什么原因导致的,我帮忙看了一下.最后找到了问题的解决办法,下面是分析过程: 1.执行失败的hql: INSERT OVERWRITE TABLE brand_ad_user_with_interact_score_3 select a.uid, a.brand, a.friend, CASE b.weight WHEN NULL THEN '0.000000' ELSE b.weight END fr

建表范例:支持update和delete create table aaa( id string, visitor_name string ) clustered by(id) into buckets stored as orc TBLPROPERTIES('transactional'='true'); 目前只有ORCFileformat支持AcidOutputFormat,另外,建表时必须指定('transactional' = true)2.alter table aaa set ser

原文链接: https://www.toutiao.com/i6766784274965201415 一.普通建表方式 create table stu_info( id int, name string )ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' 载入数据 load data local inpath '/data/hivetest/stu_info_local' into table stu_info; load data inpath '/

客户端连接hive [root@bigdata-02 bin]# ./beeline Beeline version by Apache Hive beeline: Connecting : Enter username :: root Enter password :: ****** Connected ) Driver: Hive JDBC (version ) Transaction isolation: TRANSACTION_REPEAtable_READ : jdbc:hive2::

类似Mysql的数据库概念: hive> CREATE DATABASE cui; hive> USE cui; 创建表: CREATE TABLE test( first STRING, second STRING ) 默认记录和字段分隔符: \n   每行一条记录 ^A    分隔列(八进制 \001) ^B    分隔ARRAY或者STRUCT中的元素,或者MAP中多个键值对之间分隔(八进制 \002) ^C    分隔MAP中键值对的“键”和“值”(八进制 \003) 自定义分隔符:

drop table dw.fct_so;create table dw.fct_so(so_id bigint comment '订单ID',parent_so_id bigint comment '父订单ID (如果未拆单,则等于so_id)',order_code string comment '订单编码',order_amt float comment '订单金额(产品总额+运费)',actl_order_amt float comment '实付金额',actl_order_amt_p

1. hive> create table wyp > (id int, name string, > age int, tel string) > ROW FORMAT DELIMITED > FIELDS TERMINATED BY '\t' > STORED AS TEXTFILE; 2. cat wyp.txt 1       wyp     25      13188888888888 2       test    30      1388888888888

查看hive建表语句:show create table tablename; 查看hive表结构:describe  tablename; 简写:desc tablename;

情况描述 Hive建表时报错,元数据存储在mysql中. 报错信息 如下: FAILED: Execution Error, bytes com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too bytes at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.Native

方法一: 现在的导出还是有缺陷的,导出的文件中还是存在其他不必要的信息 #!/bin/bash ##获取数据库 databases=$(hive -e "show databases; exit;") for database in $databases; do #获取hive建表语句 tables=$(hive -e "use $database; show tables;") for table in $tables; do echo "--=====

目录 认识Hive 1. 解压 2. 配置mysql metastore(切换到root用户) 3. 配置hive 4. 安装hive和mysq完成后,将MySQL的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下 5. 建表 6. 创建分区表 认识Hive Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapRedu

1.建表 Create [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name ( [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] )   [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED B

导入数据 1). 本地 load data local inpath "/root/example/hive/data/dept.txt" into table dept; 2). HDFSload data inpath "/user/hive/warehouse/functiontest.db/dept1/dept.txt" into table dept1; 我发现使用这个命令后,hdfs上的xxx.txt文件会移动到当前表的目录下,原来表的目录下xxx.tx

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,