直接將hdfs 加到hive表分割槽 通過msck
/home/user_image/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -mkdir hdfs://cluster/user/hive/warehouse/dm_userimage.db/f_userimage_messageinfo/etl_date=$yesterday
/home/user_image/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -cp /NS2/dm_research/f_hyd_message_modify_mix_final/* hdfs://cluster/user/hive/warehouse/dm_userimage.db/f_userimage_messageinfo/etl_date=$yesterday
/home/user_image/hive-2.0.0/bin/hive<<EOF
set mapreduce.job.queuename=root.big_slow;
msck repair table dm_userimage.f_userimage_messageinfo;
EOF
exit
相關推薦
直接將hdfs 加到hive表分割槽 通過msck
/home/user_image/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -mkdir hdfs://cluster/user/hive/warehouse/dm_userimage.db/f_userimage_messageinfo/etl_date=$ye
shell定時建立Hive表分割槽
首先看一下hive 的help命令： [[email protected] hive]$ hive -h Missing argument for option: h usage: h
Sqoop從HDFS匯出Hive表到Mysql的shell指令碼
因統計需求，要指將Spark SQL計算好的結果，從Hive匯出到Mysql資料庫，於是寫了個批量導的指令碼。 執行引數： 開始時間 結束時間 注意點： 1. 在shell中，sqoop語句的每
Hive 載入HDFS資料建表, 掛載分割槽遇到問題及解決方法
1.建立臨時表: CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS tmp.tmp_tb_jinritoutiao_log ( content string COMMENT 'json內容格式' ) COMMENT '今日頭條視訊內容' PARTITIONED
使用shell將hdfs上的資料匯入到hive表中
days=($(seq 20150515 20150517)) hours=() for (( i=0; i<=23;++i)) do if [ $i -lt 10 ]; then
在hive中建立分割槽表,再關聯到hdfs有關位置,而不需匯入資料到hive表
【需求】有時候我們不想匯入資料到hive中，而是通過在hive中建立關聯表的方式查詢hdfs上的資料，之後就能通過hive客戶端或者spark應用程式獲取hive的資料了。【原理】由於在hdfs中已存入了我們提前整理好的結構化資料(例如每條記錄都是以逗號分隔)，那麼在hive
通過spark sql建立HIVE的分割槽表
今天需要通過匯入文字中的資料到HIVE資料庫，而且因為預設該表的資料會比較大，所以採用分割槽表的設計方案。將表按地區和日期分割槽。在這個過程出現過一些BUG，記錄以便後期檢視。 spark.sql("use oracledb") spark.sql("CREATE TABL
Hive外部分割槽表載入flume打到hdfs上檔案，讀不到.tmp檔案
flume打到hdfs上時，按照檔案大小生成檔案，在達到指定大小之前資料都是以.tmp檔案形式儲存在hdfs上，hive外部表也會載入這些檔案，但是當檔案完成後.tmp會消失，這時候hive會報找不到檔案的錯誤。解決方法是自己寫hive的pathfilter類，hive載入資料的時候把tmp檔案過濾
將HDFS中的檔案對映為Hive中的表
上一篇文章中已經將伺服器本地檔案上傳到HDFS指定資料夾中，現在要將檔案中的內容存入Hive對應的表中，步驟如下。 su hive //切換到hive使用者 create table tes
Sqoop_具體總結 使用Sqoop將HDFS/Hive/HBase與MySQL/Oracle中的數據相互導入、導出
能夠 mes south ase form html 技術 popu 沒有 一、使用Sqoop將MySQL中的數據導入到HDFS/Hive/HBase 二、使用Sqoop將HDFS/Hive/HBase中的數據導出到MySQL 2.3 HBase中的數據
通過spark sql 將 hdfs上文件導入到mongodb
通過 str nts mongod modify 運行 end tar and 功能：通過spark sql 將hdfs 中文件導入到mongdo 所需jar包有：mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar、mongo-java-driver-
hive：普通表 外部表 分割槽表
1. 普通表 普通表的建立，如上所說，不講了。其中，一個表，就對應一個表名對應的檔案。 2. 外部表 EXTERNAL 關鍵字可以讓使用者建立一個外部表，在建表的同時指定一個指向實際資料的路徑（L
python通過下載連結可以下載成excel，直接將資料寫入資料庫中
from urllib.request import urlopen import sys import datetime import psycopg2 import os # 用來操作資料庫的類 class GPCommand(object): # 類的初始化 def
使用spark將記憶體中的資料寫入到hive表中
使用spark將記憶體中的資料寫入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configurati
把kafka資料從hbase遷移到hdfs，並按天載入到hive表(hbase與hadoop為不同叢集)
需求：由於我們用的阿里雲Hbase，按儲存收費，現在需要把kafka的資料直接同步到自己搭建的hadoop叢集上，(kafka和hadoop叢集在同一個區域網)，然後對接到hive表中去，表按每天做分割槽 一、首先檢視kafka最小偏移量（offset） /usr/local/kafka/bin/k
使用Sqoop將資料從RDBMS(關係型資料庫) 到hdfs和Hive的匯入匯出
一、RDBMS 到 HDFS/HIVE 1.首先啟動Mysql service mysql start 2.在mysql中新建一張表並插入資料 # mysql -uroot -proot mysql> create table dept(id int pri
能說一下你們專案中hive的庫表設計嗎---庫表設計三板斧---內外部表|分割槽和分桶|序列化和反序列化
資料倉庫的起源可以追溯到計算機與資訊系統發展的初期。它是資訊科技長期複雜演化的產物，並且直到今天這種演化仍然在繼續進行著。而資料倉庫容易讓人糊塗的地方在於它是一種體系結構，而不是一種技術。這點使得許多技術人員和風投都感到沮喪，因為他們希望的是打好成包的專業技術，而非
Hive: 建立分割槽表（partition表）及分割槽表匯入csv文字檔案資料
2018.11.21 文章目錄 前言 方法 前言 某專案生產環境中的Hive是按月份分割槽，而測試環境的沒有分割槽，導致部分功能無法驗證。 方法 基本思路：分別建立兩個表，一張是分割槽表，另一
利用sqoop指定列指定條件的方式將資料從mysql中增量匯入hive表中
========1、sqoop增量（指定列指定條件的方式增量匯入hive表中）匯入hive指令碼======= #!/bin/bash #Set the RDBMS connection params rdbms_ip=$1 rdbms_connect="jdbc:mysq
hive新建分割槽表
hive新建分割槽表語句如下： create table table_name (col1_name string comment '備註1', col2_name string comment '備註2', col3_name string comment '備註3', col4_name string