使用hive储存数据时,需要对做分区,如果从kafka接收数据,将每天的数据保存一个分区(按天分区),保存分区时需要根据某个字段做动态分区,而不是傻傻的将数据写到某一个临时目录最后倒入到某一个分区,这是静态分区. Hive动态分区步骤如下: 1.建立某一个源表模拟数据源并插入一些数据 create table t_test_p_source ( id string, name string, birthday string ) row format delimited fields termin

SELECT @date := DATE_ADD(@date, INTERVAL + 1 DAY) days FROM ( SELECT @date := DATE_ADD("2019-06-05", INTERVAL - 1 DAY) FROM orders LIMIT 30 ) time 这是查询后得出的日期列表 如果想要设置每次日期间隔为两天可以将 @date := DATE_ADD(@date, INTERVAL + 1 DAY) days @date := DATE_ADD(

1.原始的数据表 2.操作 -- 创建序列 test_data_file_Id_Seq -- create sequence Test_data_file_Id_Seq increment by 1 start with minvalue 1 maxvalue 999999999; --对自己想要添加自增id的表备份一份,防止操作出错create table test_data_file_copy as select * from test_data_file --查看备份的表的记录数是否和以前

1.打开文件夹,选择组织,点击“文件夹和搜索选项”,如图: 2.选择“查看”,找到“隐藏已知文件类型的扩展名”,不要勾选这一项,如图: 3.点击“确定”或者“应用”

怎么样把sql server 2000的用户表的所有者,改成dbo,而不是用户名. 推荐使用下面介绍的第二种方法,执行以下查询便可以了.sp_configure 'allow updates','1' go reconfigure with override go update sysobjects set uid=1 where uid<>1 go sp_configure 'allow updates','0' go reconfigure with override 注意:上面的查询语句

Hive的数据存储(外部表) Hive的数据存储(外部表) 外部表 指向已经在HDFS中存在的数据,可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织上是相同的,而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接.而删除一个外部表时,仅删除该链接 ○如何创建一个外部表? hdfs源文件查看 [root@hadooppseudo ~]# ls student0*student01.txt student02.txt

Mysql 创建表之前判断表是否存在,如果存在则删除已有表 DROP TABLE IF EXISTS sys_area; CREATE TABLE sys_area ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号', parent_id varchar(64) NOT NULL COMMENT '父级编号', parent_ids varchar(2000) NOT NULL COMMENT '所有父级编号', name varchar(100) NOT

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

Hive的数据存储(桶表) Hive的数据存储(桶表) 桶表 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中存储. 比如说,创建三个桶,而创建桶的原则可以按照左边表中学生的名字来创建对应的桶.这样子把左边的数据存到桶里面来的时候可以把学生名字经过哈希运算,把相同哈希运算的值的列存放在同一个桶当中.比如Tom.Jerry.Scott经运算以后它们的哈希值是一样的,那么这三个人的信息就会存放在相同的一个桶里面. 有了桶表以后,就能够降低系统的文件块,从而提高查询速度 ○ 如何创建桶表?(用名字进行创建

Hive的数据存储(内部表) Hive的数据存储(内部表) 基于HDFS 可使用hadoop给我们提供的web管理工具查看数据.打开管理工具localhost:9000–>Utilities下的Browse the file system–>/user/hive/warehouse就能看到表目录–>打开表目录能看到表文件–>点击表文件,会询问是否需要下载文件–>点击download,可以用编辑器查看文件 没有专门的数据存储格式(因为来自不同的数据库) 存储结构主要包括:数据库

今天遇到一个很棘手的问题,想临时存起来一部分数据,然后再读取.我记得学数据库理论课老师说可以创建临时表,不知道mysql有没有这样的功能呢?临时表在内存之中,读取速度应该比视图快一些.然后还需要将查询的结果存储到临时表中.下面是创建临时表以及插入数据的例子,以供大家参考. A.临时表再断开于mysql的连接后系统会自动删除临时表中的数据,但是这只限于用下面语句建立的表:1)定义字段  CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table (      name VARCHAR(10)

hive> CREATE TABLE hperson(id string, name string,email string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":id,cf1:name,cf2:email") TBLPROPERTIES ("hbase.table.

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

业务保障部有一个需求,须要用hive实时计算上一小时的数据.比方如今是12点,我须要计算11点的数据,并且必须在1小时之后执行出来.可是他们用hive实现的时候发现就单个map任务执行都超过了1小时,根本没法满足需求,后来打电话让我帮忙优化一下,下面是优化过程: 1.hql语句: CREATE TABLE weibo_mobile_nginx AS SELECT split(split(log, '`') [ 0 ], '\\|')[ 0 ] HOST, split(split(log, '`'

前言 近期在学习使用Hive(版本号0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同一时候引来一些问题).也许是一些bug.总而言之,这些都须要使用Hive的开发者额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 数据准备 为了验证接下来出现的问题,须要先准备两张表employees和staged_employees.并准备好測试数据.首先使用下面语句创建表employees: create table empl

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

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,

修改字段的属性,名称方法 --修改某一个字段的类型,当该字段不为null时alter table 表名add 字段NUMBER(11,0) default 0 not null;--添加表一个字段 ALTER TABLE 表名 ADD  字段 NUMBER(11,0) ; --新创建一列,期待的字段类型 UPDATE 表名 SET 字段_bak= 字段;COMMIT; --复制旧字段值到新字段,dml的都需要提交 ALTER TABLE 表名DROP COLUMN 字段;--删除掉旧字段 ALT

A.临时表再断开于mysql的连接后系统会自动删除临时表中的数据,但是这只限于用下面语句建立的表:1)定义字段  CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table (      name VARCHAR(10) NOT NULL,       time date  NOT NULL  )更高级点就是:create temporary  TABLE `temtable` (  `jws` varchar(100) character set utf8 collate utf8_bi

1.引子 (1)读取 Jxl工具比较强大,可以方便地实现Excel表的读取和写入.另一款工具Poi也具有相似的功能,并且功能更多,运用也相对复杂.Poi读取Excel表内容时,需要先判断其内容格式,如日期.数字等,再使用相对应的方法对获取单元格内容.而Jxl则简单得多,将所有格式的单元格格式都视为字符串,这样一来获取单元格内容就容易些.另外我在网上也看了一些帖子,发现传入IO流参数时,在方法调用结束后,这个流会被自动关闭,后面不能再使用此流参数.我经过一番测试,用文件File对象作为参数,不会出

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,