我想在Hive中使用ALTERTABLE...CONCATENATE功能，但似乎我必须提供准确的分区名称。例如，我有一个包含两个分区列、日期和组的表。我希望能够做这样的事情:altertablemytablepartition(insert_date='2017-04-11',group='%')CONCATENATE;但是我找不到这样做的方法。 最佳答案 Concatenate不支持这个。 关于hadoop-用户ALTERTABLE...CONCATENATE与Hive中的部分匹配分区
我的数据库中有很多表，其中一些是External_Tables，每次我删除External_Table时，我需要找到External_Table的位置，我需要-rm-r数据。所以，有没有hive中的任何方式，同时删除包含元数据和数据的External_Table，如果我们删除managed_table，数据和元数据都将被删除。 最佳答案 在删除之前将外部表转换为托管表altertablemytablesettblproperties('EXTERNAL'='FALSE'); 关于sql-
我正在为HDPCD考试进行self培训，因此我正在测试使用MySQL到Hive的所有可能的导入和导出。在这个例子中，我想从MySQL导入一个表，并使用参数--create-hive-table在hive中从头开始创建同一个表。尽管在[documentation][1]中包含它，但我找到了一个正确的示例来执行此操作。我已经试过了，但它不起作用sqoopimport--connectjdbc:mysql://master/poc--usernameroot--tabledept--where'id_dept>2'--hive-import--hive-databasepoc--hive-t
我在包含超过28K分区的配置单元表上运行MSCKREPAIRTABLE表名，我们将每10分钟接收一个分区。当我们每10分钟在此表上运行一次MSCKREPAIRTABLE时，它会花费很多时间有人可以建议为什么需要更多时间吗？(即超过5-10分钟)提前致谢。hive版本:1.1.0 最佳答案 这是一个非常糟糕的做法。无论目录是否已经映射到分区，MSCKREPAIR仍然需要获取所有目录的列表以及所有分区的列表并进行比较。相反，您应该在每次添加目录时使用altertable...addpartition...添加一个分区。
你好，我在源表“状态表”下面有datestatusname2017-06-22true1.tar2017-06-22true2.tar2017-06-22false3.tar2017-06-22true4.tar2017-06-22false5.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21true6.tar我在目标表列下面有预期的数据TrueFalseTotalDate3252017-06-221342017-06-21我在下面写了查询将数据从源表加载到目标表，但它说表达式不在GROU
执行以下Hive查询的大概数字是多少:SELECTCOUNT(*)FROMTABLE；对于下表:行数:~80亿列数:40，各种大小的int、double和stringHDFS上的大小:~400Gb我想将任何大概数字与真实数字进行比较，以查看系统配置是否正确。如果我错过了一些重要的事情，我深表歉意，我是Hive和Hadoop的新手。此外，如果机器数量也按比例增加，执行时间是否会与行数成线性比例？ 最佳答案 提供大概数字是不可能的。但是我们可以列出影响因素:集群中配置的MapTask数量block大小(决定将使用的映射器的数量)执行时间
以防万一，我想从SQLServer移动到Postgres，并且使用EF使用SQLServer是Alredy，那么我需要更改代码吗？使用EF的所有查询是否相同？看答案所有实施的数据源IQueryable通用接口可以通过LINQ以相同的方式查询。
我已经在mac上设置了hive。在执行简单的创建外部表查询时。我正在跟踪堆栈跟踪:hive>CREATEEXTERNALTABLEweatherext(wbanINT,dateSTRING)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY‘,’>LOCATION‘/hive/data/weatherext’;NoViableAltException(80@[])atorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.columnNameTypeOrPKOrFK(HiveParser.java:33341)atorg.apac
我正在尝试使用Scala将示例MongoDB集合加载到Spark，然后将RDD保存到文本文件。以下是我的代码:valsc=newSparkContext(conf)valmongoConfig=newConfiguration()mongoConfig.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017/myDB.myCollectionData")valsparkConf=newSparkConf()valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig,//ConfigurationclassOf[Mon
我使用的是HDFS+HBASE。我创建了一个数据库并运行了2小时的测试。我想在测试运行后检查数据库大小的增加。我尝试使用以下方法阅读:hadoopdfsadmin-reportandhadoopfs-dus/hbase.还尝试使用检查磁盘大小du-sk/HADOOP.观察运行测试后，大小显示减少而不是增加。正在使用的版本:Hadoop1.0.0、HBase0.90.5、ZooKeeper3.3.4。列族上的压缩是无。请帮助获得正确的过程来计算由于测试而增加的数据库大小。 最佳答案 Lakshmi，650K对于HBase/Hadoop
