Hive虽然强大,但是我们遇到的业务需求必定是千奇百怪的. 在做日志解析的时候,我们会遇到访客,和访次的概念. 对于在2个小时之内的访问,我们认为是访问一次,对于两个小时之外的访问,我们认定是再次访问. 也就是是说,最新一次访问,与上一次访问之间间隔超过2个小时,则算是第二次访问. 用Hive来做过滤. 理一下思路: select cookie_id, min(visit_time) from web_log group by cookie_id 用上面的计算来求出每个Cookie的第一次访问.

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,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释. 当前互联网应用每天都要存储大量的日志文件,几G.几十G甚至更大都是有可能.存储日志,其中必然有个属性是日志产生的日期.在产生分区时,就可以按照日志产生的日期列进行划分.把每一

最近在做一个小任务,将一个CDH平台中Hive的部分数据同步到另一个平台中.毕竟我也刚开始工作,在正式开始做之前,首先进行了一段时间的练习,下面的内容就是练习时写的文档中的内容.如果哪里有错误或者疏漏,希望各位网友能够指出. 第一篇:HDFS的上传与下载:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552553.html 第二篇:Hive中数据的导入与导出:https://www.cnblogs.com/BlackString/p/10552806.html

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

getdate //获得系统当前日期 datepart //获取日期指定部分(年月日时分表) getdate()函数:取得系统当前的日期和时间.返回值为datetime类型的. 用法:getdate() 例子: select getdate() as dte,dateadd(day,-1,getdate()) as nowdat 输出结果: dte nowdat --------------------------- ---------------------------1999-11-21 1

自动更新修改时间: mysql> create table z(a int ,b timestamp on update current_timestamp); mysql> insert into z ,current_timestamp; mysql> select * from z; +------+---------------------+ | a | b | +------+---------------------+ | | -- :: | +------+--------

一.Hive分区表新增字段 参考博客:https://blog.csdn.net/yeweiouyang/article/details/44851459 二.Hive修改表名,列名,列注释,表注释,增加列,调整列顺序,属性名等操作 参考博客:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80749094 三.Hive分区表动态添加字段 参考博客:https://www.cnblogs.com/congzhong/p/8494991.htm

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

如何每日增量加载数据到Hive分区表 hadoop hive shell crontab 加载数据 数据加载到Hive分区表(两个分区,日期(20160316)和小时(10))中 每日加载前一天的日志文件数据到表db_track.track_log 1. 数据存储 数据日志文件,放入某个目录下,每天日志文件放入同一个目录 eg: 20160316 - 目录名称 日志文件数据,每个小时生成一个文件,一天总共有二十四个文件 eg: 2016031820 2. shell脚本编写 负责调度的shell

1.创建Hive分区表,按字段分区 CREATE TABLE test1 ( id bigint , create_time timestamp , user_id string) partitioned by (partition_key int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001' LINES TERMINATED BY '\n'; 2.增加Hive分区表 ALTER TABLE test1 ADD PARTITION(parti

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,

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,

1.创建分区表 hive> create table weather_list(year int,data int) partitioned by (createtime string,area string) row format delimited fields terminated by ","; 修改表: hive> alter table weather_list change data new_data int; hive> alter table wea

一.背景 ######### 分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件. Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成更小的数据集. 在查询时通过WHERE子句中的表达式来选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多. ######### 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

分区表 在Hive Select查询中.通常会扫描整个表内容,会消耗非常多时间做不是必需的工作. 分区表指的是在创建表时,指定partition的分区空间. 分区语法 create table tablename name string ) partitioned by(key type,-) create table if not exists employees( name string, salary string, subordinates array<string>, deducti

原文链接: https://www.toutiao.com/i6766897068138037763/?group_id=6766897068138037763 我们看官网文档中这个地方 我们先创建好数据库,以供练习 使用数据库 我们创建数据表 我们创建分区表,选取的字段不能是表中存在的字段 元数据信息 Formatted信息 那我们加载信息 load data local inpath '/data/hivetest/dept.txt' into table dept_partition pa

hive中建立外部分区表,外部数据格式是json的如何导入呢? json格式的数据表不必含有分区字段,只需要在hdfs目录结构中体现出分区就可以了 This is all according to this guide: http://blog.cloudera.com/blog/2012/12/how-to-use-a-serde-in-apache-hive/ hive> ADD JAR /home/hadoop/hive-serdes-1.0-SNAPSHOT.jar; Added /ho

--- 11月 ---首次投资笔数和投资金额 ) AS stNum,sum(amount) AS stAmount FROM ( ),createtime,) AS riqi,a.amount,a.userID from ( select ROW_NUMBER() over(partition by userID order by createtime ) as rowNum,* from v_user_bid_record_list ) a AND a.createtime>='2016-11

项目问题:有一张日志表,插入和查询为主,每天记录数据为200多万,大小为2G-4G之间.一开始开发人员使用delete语句手动删除,保留7天数据,经常造成阻塞和性能瓶颈.但是如果不删除数据随着表越来越大,查询效率很低,由于应用有超时设置,经常出现timeout. 优化思路:采用分区表来实现日志表的自动随时间窗口滚动,即每天新增明天分区,并将7天前数据归档至日志表.以8月份为例子,当日日期为8号,流程如下图: 具体步骤: 1.建立32个文件组,32个数据库文件,对应于每月31天,每月对31个文件进

文件的加载,只需要三步就够了,废话不多说,来直接的吧. 一.建表 话不多说,直接开始. 建表,对于日志文件来说,最后有分区,在此案例中,对年月日和小时进行了分区. 建表tracktest_log,分隔符为“\t”部分: 在hive的default库中,建表,建表语句为: create table tracktest_log ( id string , url string , referer string , keyword string , type string , guid string