我有一个包含csv数据的Hive外部表。一些字符串字段的值为“空”。现在，我想选择数据并以ORC格式插入到其他表中，并使用“select*fromfirstinsertintosecond”之类的查询。我想用实际的NULL值替换字符串“null”。一种解决方案可以将“null”替换为空白，并将我的表格设计为将空白视为null。那可能行得通。但是，如果数据中存在任何空白值，这些值也将被视为NULL。我想到的另一点是，该表有大量带有此类字符串的列。因此，如果解决方案需要选择一个列并执行一些操作；我将不得不写一个很长的查询。但如果没有其他选择，也可以这样做。请提出解决方案。
我需要拆分一个看起来像“B1/AHU/_1/RoomTemp”、“B1/AHU/_1/109/Temp”的标签，因此要使用一个字段数量可变的变量。我有兴趣获得最后一个字段，或者有时是最后一个字段。我很失望地发现负索引不是从右边开始计数的，它允许我像在Python中那样在Hive中选择数组的最后一个元素。selecttag,split(tag,'[/]')[-1]fromsensor当这也不起作用时，我感到更惊讶:selecttag,split(tag,'[/]')[size(split(tag,'[\]'))-1]fromsensor两次都给我这样的错误:FAILED:Semantic
我的数据在HDFS的data/2011/01/13/0100/file中，每个文件都包含以制表符分隔的数据，比如名称、ip、url。我想在Hive中创建一个表并从hdfs中导入数据，表中应包含时间、名称、ip和url。如何使用Hive导入这些？r数据应该采用其他格式以便我也可以导入时间？ 最佳答案 您需要创建用于加载文件的表，然后使用LOADDATA命令将文件加载到Hive表中。查看Hivedocumentation了解要使用的精确语法。问候，杰夫 关于hadoop-从HDFS导入数据到
我正在使用HiveJDBC驱动程序对我的HDFS数据存储执行类似sql的查询。我一直在尝试使用c3p0来处理连接池。我不太确定这是正确的方法，因为Hive查询有时会花费很长时间，这意味着连接将保持很长时间而不被释放回池中，我正在努力为最大数量想一个正确的设置数字c3p0配置中的连接也是如此。是否有池化配置单元jdbc连接的最佳实践？c3p0？DBCP？MAX_POOL_SIZE怎么样？它应该大于RDB的正常设置吗？ 最佳答案 太好了，所以你提到的线程中的问题实际上是我很久以前问过的:)看看如何在您的用例中使用它会很有趣。但让我告诉您
我正在尝试将此json文件读入配置单元表，顶级键即1,2..，此处不一致。{"1":"{\"time\":1421169633384,\"reading1\":130.875969,\"reading2\":227.138275}","2":"{\"time\":1421169646476,\"reading1\":131.240628,\"reading2\":226.810211}","position":0}我的hive表中只需要时间和读数1,2，因为列会忽略位置。我还可以结合使用配置单元查询和sparkmap-reduce代码。感谢您的帮助。更新，这是我正在尝试的valhqlC
引用Hive2创建了一个简单的java程序来连接到HIVE2服务器(非本地)，并在eclipse的类路径中的上述链接中添加了所有提到的jar，但是当我运行代码时，它会抛出一个错误:09:42:35,580INFOUtils:285-Suppliedauthorities:hdstg-c01-edge-03:2000009:42:35,583INFOUtils:372-Resolvedauthority:hdstg-c01-edge-03:2000009:42:35,656INFOHiveConnection:189-WilltrytoopenclienttransportwithJDB
对已经在同一节点上的数据使用Hive窗口函数时，是否会发生数据混洗？具体在下面的例子中，在使用窗口函数之前，数据已经被'City'用Sparkrepartition()函数重新分区，这应该确保城市“A”的所有数据在同一节点上共同本地化(假设一个城市的数据可以适合一个节点)。df=sqlContext.createDataFrame([('A','1',2009,"data1"),('A','1',2015,"data2"),('A','22',2015,"data3"),('A','22',2016,"data4"),('BB','333',2014,"data5"),('BB','3
无法从Hive访问通过Spark(pyspark)创建的Hive表。df.write.format("orc").mode("overwrite").saveAsTable("db.table")从Hive访问时出错:Error:java.io.IOException:java.lang.IllegalArgumentException:bucketIdoutofrange:-1(state=,code=0)在Hive中成功创建表，并能够在spark中读回该表。表元数据可访问(在Hive中)，表中的数据文件(在hdfs中)目录。Hive表的TBLPROPERTIES是:'bucketi
我需要存储大量的小型数据对象(每月数百万行)。一旦他们被保存，他们就不会改变。我需要:安全地存储它们使用它们进行分析(主要是面向时间的)偶尔检索一些原始数据如果能和JasperReports或者BIRT一起使用就好了我的第一个镜头是InfobrightCommunity-只是一个面向列的MySQL只读存储机制另一方面，人们说NoSQL方法可能会更好。Hadoop+Hive看起来很有前途，但是文档看起来很差，版本号还不到1.0。我听说过Hypertable、Pentaho、MongoDB....您有什么建议吗？(是的，我在这里找到了一些主题，但那是一两年前的事了)编辑:其他解决方案:Mo
我正在尝试将数据从Gzip存档加载到Hive表中，但我的gzip文件具有扩展名，例如:apache_log.gz_localhost当我指定这些文件所在的HDFS目录位置时，Hive无法识别GZip压缩文件，因为它正在搜索扩展名为.gz的文件。是否可以在将数据加载到Hive时定义文件类型？类似(伪)的东西:setinput.format=gzip;LOADDATAINPATH/tmp/logs/INTOTABLEapache_logs;这是我创建表的SQL:CREATEEXTERNALTABLEaccess_logs(`ip`STRING,`time_local`STRING,`met
