1.在uri中配置 hive://localhost:10000/default 2.查询 3.如果你的hive集群是带有kerberos认证的,hive数据源需要这样配置 hive://xxx:xxx/default?auth=KERBEROS&kerberos_service_name=hive 如果在连接的时候报了如下的错 Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-1) SASL(-1): generic failure: G

最近在看一部php的基础视频教程,在做案例的时,当通过用户名查询用户信息的时候,先使用了转义函数对客户提交的内容进行过滤之后再交给sql语句进行后续的操作.虽然能看到转义函数本身的作用,但是仍然有一些疑惑. 疑惑一:当转义数据后,数据中会增加一些反斜杠,为了能查找出对应的数据,那么原来存在数据库中的数据是不是也已经被保存成含有反斜杠的了? 疑惑二:转义数据后再向数据库中插入数据,保存在数据库中的数据是否会含有过滤后的反斜杠? 带着这些疑问对用户提交的表单进行测试. echo get_magic_

我尝试着在classpath中加n入mysql的驱动仍不行 解决方法:在启动的时候加入参数--driver-class中加入mysql 驱动 [hadoop@master spark-1.0.1-bin-hadoop2]$ bin/spark-shell --driver-class-path lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar 总结:1.spark的版本必须编译的时候加上了hive 1.0.0预编译版没有加入hive  1.0.1是含有hive的2.

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

在hive的日常使用中,经常需要将hive表中的数据导出来,虽然hive提供了多种导出方式,但是面对不同的数据量.不同的需求,如果随意就使用某种导出方式,可能会导致导出时间过长,导出的结果不满足需求,甚至造成集群资源不必要的浪费.因此本文主要对hive支持的几种导出方式的使用进行整理,并给出每种导出方式的使用场景,便于指导操作者能够选取最佳的导出方式. 利用insert overwrite的方式,将查询结果导出到本地或HDFS (1)导出到本地文件系统 示例如下: insert overwrit

当我们需要频繁地从数据库查询.插入数据时,可以将这些数据库操作汇集写到同一个类里,作为工具类直接调用. 将数据库的具体信息保存在.properties文件中,用log4j作为日志记录 MySql.java代码如下: import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement;

1. 乱码问题 编辑目标数据库的链接: 配置编码参数即可. 2. 报错 No operations allowed after statement closed. 需要调整wait_timeout: set global wait_timeout=1000000: 3. net_write_timeout 参数也需要调整:set global net_write_timeout='60000' kettle在迁移数据时,运行速度很慢,如果数量很大时,需要调整相关参数,不然运行到一半就报错. 迁移

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

1.原表没有设置主键,出现错误提示: ERROR tool.ImportTool: Error during import: No primary key could be found for table xxx. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1' 提示说明的很清楚:在表xxx没有发现主键,使用--split-by指定一个column作为拆分字段或者在命令行上添加 ‘-m 1

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

mysql 查询数据时按照A-Z顺序排序返回结果集 $sql = "SELECT * , ELT( INTERVAL( CONV( HEX( left( name, 1 ) ) , 16, 10 ) , 0xB0A1, 0xB0C5, 0xB2C1, 0xB4EE, 0xB6EA, 0xB7A2, 0xB8C1, 0xB9FE, 0xBBF7, 0xBFA6, 0xC0AC, 0xC2E8, 0xC4C3, 0xC5B6, 0xC5BE, 0xC6DA, 0xC8BB, 0xC8F6, 0xCB

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

1. 单元测试 在单元测试中,每个测试方法都需要执行相同的前置代码和后置代码,则可以自定义2个方法,分别在这2个方法中执行前置代码和后置代码,并为这2个方法添加@Before和@After注解,然后,在每个测试方法中,就不必再编写这些代码,最终,在执行测试方法之前,会自动调用添加了@Before注解的方法,在执行测试方法之后,会自动调用添加了@After注解的方法: private AbstractApplicationContext ac; private UserMapper userMap

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

1.确保数据库编码是utf8编码.若不是,请将my.ini的client,mysql,mysqld三个字段下面添加default-character-set = utf8,这样可以永久改变在新建数据库时的编码时utf8.然后重新mysql服务,进入到数据库中,输入show variables like ‘char%’,查看是否更改成utf8了.修改完毕后,你以后新建库的时候就是默认utf8编码,可以插入中文数据了. 2.检查你的数据库是不是utf8编码,输入show create databas

mysql数据库,当数据类型是float时,查询居然查询不出数据来,类似如下: 以后mysql数据库不用float类型,而double类型可以查得出来.

数据准备 数据表 CREATE TABLE `teacher`( id INT(10) NOT NULL, `name` VARCHAR(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `teacher`(id,`name`) VALUES(1,'大师'); CREATE TABLE `student`( id INT(10) NOT NULL, `name` VARCHAR

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器