我正在执行下面的sqoop命令sqoopimport-all-tables-m1\--connect"jdbc:mysql://nn01.itversity.com:3306/retail_db"\--username=retail_dba\--password=itversity\--hive-import\--hive-home/apps/hive/warehouse\--hive-overwrite\--hive-databasegrv_sqoop_import\--create-hive-table\--compress\--compression-codecorg.apach
我在Hive数据库表中有4列。前两列是字符串类型，第3和第4列是JSON。类型。如何提取不同列中的json数据。Hive中可用的SERDE似乎只处理json数据。我有普通(STRING)和JSON数据。我如何在此处的单独列中提取数据。例子:abc2341{max:2500e0,value:"20",Type:"1",ProviderType:"ABC"}{Name:"ABC",minA:1200e0,StartDate:1483900200000,EndDate:1483986600000,Flags:["flag4","flag3","flag2","flag1"]}xyz6789{
I'mtryingtoreadalargegzipfileintohivethroughsparkruntimetoconvertintoSequenceFileformat而且，我想高效地做到这一点。据我所知，Spark只支持每个gzip文件一个映射器，就像它对文本文件一样。有没有办法改变正在读取的gzip文件的映射器数量？还是我应该选择另一种格式，如Parquet？我现在卡住了。问题是我的日志文件是类似json的数据，保存为txt格式，然后进行gzip压缩，所以为了阅读，我使用了org.apache.spark.sql.json。我看到的示例显示-将数据转换为SequenceFil
我是Hive的新手；所以，我不确定公司如何使用Hive。让我给您一个场景，看看我对Hive的使用在概念上是否正确。假设我的公司想要保留一些网络服务器日志文件，并且能够始终搜索和分析日志。因此，我创建了一个表列，其中的列对应于日志文件中的列。然后我将日志文件加载到表中。现在，我可以开始查询数据了。因此，随着数据在未来的日期到来，我只是不断地将数据添加到这个表中，因此我总是将我的日志文件作为Hive中的一个表，我可以通过它进行搜索和分析。这种情况是否属于常见用途？如果是，那么我如何继续向表中添加新的日志文件？我是否必须每天手动将它们添加到表中？ 最佳答案
我想以YYMMDD的形式获取当前日期，然后将其设置为变量以便将其用作表名。这是我的代码:setdates=date+%Y-%m-%d;CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTSdates(idSTRING,regionSTRING,citySTRING)但是这个方法不行，因为好像赋值不对。有什么想法吗？ 最佳答案 Hive不计算变量，它按原样替换它们，在您的情况下，它将正是这个字符串'date+%Y-%m-%d'。也不可能使用像current_date()这样的UDF来代替DDL中的表名。解决方案是在shell中计
我必须从csv创建一个Hive表，其中两列有一个日期/时间字段，格式如下:11/28/20188:35:23PM或11/30/20185:02:17AM等例如:responseidprocess_startprocess_endstatus2611/28/20188:35:23PM11/30/20185:02:17AMcomplete我知道我可以先将这些字段创建为字符串，然后再执行如下操作:insertintotablenewtableselectprocess_start,from_unixtime(unix_timestamp(process_start,'dd-MM-yyyyHH
假设有一个表格，其中包含列作为学生表现的详细信息。Student(name,subject,marks,verdict('pass'/'fail')).我需要在此表中添加另一列，即特定学生不及格的科目总分。在MySQL中我可以这样写:select*,select(sum(marks)fromStudentwherename=s.nameandverdict='fail')fromStudents;但它在hive中不起作用。ERROR:UnsupportedSubQueryExpressionInvalidsubquery.SubqueryinSELECTcouldonlybetop-l
我有一个使用Spark2.3APIdf.saveAstable创建的HiveParquet表。有一个单独的Hive进程可以更改同一个Parquet表以添加列(根据要求)。但是，下次当我尝试将同一个parquet表读入Spark数据帧时，使用HiveAlterTable命令添加到parquet表的新列不会显示在df.printSchema输出中。根据初步分析，似乎可能存在一些冲突，Spark使用自己的模式而不是读取Hive元存储。因此，我尝试了以下选项:更改Spark设置:spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false并刷新spark目录:spa
我在hive中有一个表，其中2列为col1array和col2array.输出如下图col1col2[1,2,3,4,5][0.43,0.01,0.45,0.22,0.001]我想按升序对col2进行排序，并且col1也应该相应地更改其索引，例如col1col2[5,2,4,3,1][0.001,0.01,0.22,0.43,0.45] 最佳答案 分解两个数组，排序，然后再次聚合数组。在collect_list之前的子查询中使用sort对数组进行排序:withyour_dataas(selectarray(1,2,3,4,5)asc
Hive有ManagedTables和ExternalTables两种表，区别可以查看Managed.VSExternalTables.目前，要将外部数据库从HDFS移动到Alluxio，我需要将外部表的位置修改为alluxio://。语句类似于:altertablecatalog_pagesetlocation"alluxio://node1:19998/user/root/tpcds/1000/catalog_returns"按照我的理解，应该是简单的metastore修改，但是对于一些表的修改，需要几十分钟。顺便说一句，数据库本身包含大约1TB的数据。我有什么办法可以加快表更改过
