1、场景描述在Hive中，基于某个表创建视图，直接引用表的字段是不会有问题的；但如果增加一个不存在表中的字段，且字段值为中文，就会出现乱码的问题。createtablet_unicode_testasselect'中国'ascountry;createviewv_unicode_testasselectcountry,'中国'ascountry2fromt_unicode_test;select*fromtest.v_unicode_test;+-------------------------+--------------------------+|v_unicode_test.countr
在hive启动时，刚开始一直加载不出来，后来报出如图所示错误原因是没有进行主机之间的相互免密登录后来，设置免密登录时，又出现了以下错/usr/bin/ssh-copy-id:INFO:Sourceofkey(s)tobeinstalled:"/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub"/usr/bin/ssh-copy-id:INFO:attemptingtologinwiththenewkey(s),tofilteroutanythatarealreadyinstalled/usr/bin/ssh-copy-id:ERROR:ssh:connettohostnode2port
《Hive数据仓库应用》课后习题 Hive简介一、填空题1．数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境。2．Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。3．数据仓库分为3层，即源数据层、数据应用层和数据仓库层。4．数据仓库层可以细分为中间层、明细层和业务层。5．在数据仓库建设中，一般会围绕着星状模型和雪花状模型来设计数据模型。二、判断题1．数据仓库是以业务流程来划分应用程序和数据库。 （× ）2．数据仓库中的数据一般是很少更新的。 （ √ ）3．数据仓库模型中星状模型和雪花状模型都属于维度建模。 （√）4．Hive可以将非结构化的数据文件映射为一张数据表
《Hive数据仓库应用》课后习题 Hive简介一、填空题1．数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境。2．Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。3．数据仓库分为3层，即源数据层、数据应用层和数据仓库层。4．数据仓库层可以细分为中间层、明细层和业务层。5．在数据仓库建设中，一般会围绕着星状模型和雪花状模型来设计数据模型。二、判断题1．数据仓库是以业务流程来划分应用程序和数据库。 （× ）2．数据仓库中的数据一般是很少更新的。 （ √ ）3．数据仓库模型中星状模型和雪花状模型都属于维度建模。 （√）4．Hive可以将非结构化的数据文件映射为一张数据表
摘要：本文整理自快手数据架构工程师张芒，阿里云工程师刘大龙，在FlinkForwardAsia2022生产实践专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：Flink流批一体引擎FlinkBatch生产实践核心优化解读未来规划点击查看原文视频&演讲PPT一、Flink流批一体引擎1.1Lambda架构首先，介绍一下我们选择Flink作为流批一体引擎的思考。如上图所示，是现在生产应用最广的Lambda架构，相信大家已经很熟悉了，大概率也都在使用。Lambda架构的优势非常明显：灵活。实时链路和离线链路完全独立，按实际需求开发，互不影响；容易落地。实时和离线链路都有成熟的解决方案；当然缺点也很明显，实时计
1.先在mysql里创建表并插入数据 2.在hive里创建表3.使用sqoop sqoopimport--connectjdbc:mysql://192.168.92.70:3306/test--usernameroot--password123456--tableuser--target-dir/user/mysql--fields-terminated-by','--hive-import--hive-tableuser_mysql-m14.如果出现以下报错将mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar放到sqoop/lib下 5.再执行命令如果还报错以下错误再
--清空分区表清空hive表hive分区表清空清空hive分区表为什么着重强调分区表,因为分区表清空可能会因为分区过多导致清理速度特别慢.方式1truncatetabletb1(分区表注意)注意事项:truncatetable不会删除hdfs分区文件夹,只会删除parquet文件,所以结果就是一堆分区目录还在,但是下面的parquet文件都被删除了.truncatetable不止不会删除分区文件夹,而且不会删除hive元数据中存储的分区信息,即hive认为之前的分区还在,spark读取到就会扫描该分区下的文件,没有不报错,但是目录不存在就报错了,这就是为什么手动删除分区文件夹会导致spark2
在Hadoop平台的hive数据库进行开发的时候，数据倾斜也是比较容易遇到的问题，这边文章对数据倾斜的定义以及产生的原因、对应的解决方案进行学习。一、数据倾斜的定义数据倾斜：数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点。主要表现为任务进度长时间维持在99%或者100%的附近，查看任务监控页面，发现只有少量reduce子任务未完成，因为其处理的数据量和其他的reduce差异过大。单一reduce处理的记录数和平均记录数相差太大，通常达到好几倍之多，最长时间远大于平均时长。二、数据倾斜产生的原因1，key分布不均匀。2，业务数据本身的特性。3，建表考虑不周全。4，某些HQL语句本身就存在
HiveSQL:DDL建库/建表🐘HiveSQL数据库建库数据库在Hive中，默认的数据库叫做default，存储数据位置位于HDFS：/user/hive/warehouse用户自己创建的数据库存储位：/user/hive/warehouse/database_name.db创建数据库CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name[COMMENTdatabase_comment][LOCATIONhdfs_path][WITHDBPROPERTIES(property_name=property_value,...)COMMENT：数据库的
背景：在这篇文章之前，我读取数据库的数据没有形成规范，并且代码扩展性不好，使用率不高，而且比较混乱。数据库信息的替换也比较混乱。坏习惯包括：连接数据库之后就开始读数，读完就结束，数据的存放也没有规范，而且容易重复读取。现在将代码分为几层，一层是底层，就是单独连接数据库，在这基础上封装第二个类别，加上了线程锁和时间表，用于确保读数的稳定和超时错误提醒。第三层才是真正的业务，第三层的类里面封装了很多读取不同数据表的方法，每一个方法就是读一个表，然后将数据缓存起来，并且设置好更新数据缓存的时间（例如24小时），和维护多线程读数。第四层也就是简单的调用第三层即可，然后所有的数据都可以读取然后缓存到我们
