我在hdfs上有文件夹/user/test/year=2016/month=04/dt=25/000000_0需要将上述分区路径添加到测试表。命令:ALTERTABLEtestADDIFNOTEXISTSPARTITION(year=2016,month=04,dt=25)但是这个添加分区命令忽略了月份分区中的前导零，并在2016年内创建了一个额外的文件夹，作为月份=4。/user/test/year=2016/month=04//user/test/year=2016/month=4/表会指向/user/test/year=2016/month=4/这条不包含任何数据的路径。我检查了
在使用parquet文件存储时创建Hive分区有什么好处吗？Parquet是一种列式存储文件格式，它将数据存储在列block中，所有列按索引顺序存储。当我们查询基于谓词的select列时，select列的索引会根据predicate跳转到需要的范围并打印值。分区有什么用？在面向行的Hive表中，分区很有用，因为我们只会命中指定的所需数据范围，但我无法理解它在parquet存储中有何帮助。 最佳答案 在非分区表中，hive必须读取表中的所有文件表的数据目录，然后对其应用过滤器。对于大表，它既慢又昂贵。在分区表中，它会根据分区列创建子目
如果我跑sethivevar:a=1;select*fromt1wherepartition_variable=${a};Hive仅从适当的分区中提取记录。或者，如果我运行sethivevar:b=6;sethivevar:c=5;sethivevar:a=${b}-${c};select*fromt1wherepartition_variable=${a};partition_variable上的条件被视为谓词而不是分区，hive会遍历表中的所有记录。这显然是一个人为的例子，但在我的特定用例中这是必要的。无论如何强制配置单元使用它进行分区？提前致谢。 最佳
我正在研究POC，我们需要将数据从MySQLDb获取到Hive分区表，然后需要将数据传输到MySQLDB表。我创建了支持酸属性并按年和月分区的表。所以目前我无法将数据传输到MySQLDB。那么有人可以建议我如何实现这一目标吗？ 最佳答案 您可以使用Sqoopimport将表数据传输到hive，方法如下:sqoopimport--connect--username-P--table--target-dir--fields-terminated-by","--hive-import--create-hive-table--hive-ta
如何将现有分区中的小文件合并为一个分区中的一个大文件。例如我有一个表user1，它包含列fname、lname和分区列是天。我已经使用下面的脚本创建了表格CREATETABLEuser1(fnamestring,lnamestring)partitionedBy(dayint);将数据插入分区表后，它将如下所示。fnamelnameday.....................AAAAA20170201....>partition20170201BBBBB20170201...................CCCCC20170202......>partition20170202D
嗨，如何通过在配置单元中选择相同的分区表来覆盖列值。我通过执行以下查询创建了表CREATETABLEuser(fnamestring,lnamestring)partitionedBy(dayint);在将数据插入表后，我插入数据。我执行了如下所示的选择查询:AAAA20170201BBBB20170201CCCC20170201DDDD20170202EEEE20170203根据我的要求，我想在我添加的以下查询的帮助下向我的表(用户)添加一列。ALTERTABLEuserADDCOLUMNS(day2int);添加列后，我的表格如下所示AAAANULL20170201BBBBNULL
我有一些sqoop作业导入到我想要分区的配置单元中，但我无法让它运行。导入实际上会起作用:表是sqooped，它在配置单元中可见，有数据，但是当我描述表时，我期望看到的分区参数没有出现。我已经将此表作为csvsqooped，创建了一个外部Parquet表，并将数据插入其中(有效)，但我希望能够尽可能避免额外的步骤。这是我当前的代码。我是否遗漏了什么，或者我正在尝试做不可能的事情？谢谢!sqoopimport-Doraoop.import.hint=""\--options-file/home/[user]/pass.txt\--verbose\--connectjdbc:oracle:
我正在尝试创建一个分区表NYSE_TBL，我正在根据SYMBOLS对它进行分区，我使用了以下查询createtablenyse3(exchange_datastring,stock_datestring,stock_price_opendouble,stock_prce_highdouble,stock_prce_lowdouble,stock_prce_closedouble,stock_volumedouble,stock_price_adj_closedouble)partitionedby(symbolstring)rowformatdelimitedfieldstermina
我们有一个非常大的Hadoop数据集，其中包含十多年的历史交易数据-6.5B行并且还在增加。我们按年和月对其进行了分区。性能不佳的原因有很多。几乎我们所有的查询都可以通过customer_id进一步限定，但我们有500个客户并且增长迅速。如果我们将查询范围缩小到给定的月份，我们仍然需要扫描所有记录才能找到一个客户的记录。数据现在存储为Parquet，因此主要性能问题与扫描记录的所有内容无关。我们犹豫是否要在客户上添加一个分区，因为如果我们有120个年月分区，并且每个分区有500个客户，这将产生60K的分区，这比HiveMetastore可以有效处理的要大。我们还犹豫是否只在custom
我需要一些帮助来理解Spark如何决定分区的数量以及它们在执行程序中是如何处理的，我很抱歉这个问题，因为我知道这是一个重复的问题，但即使在阅读了很多文章之后我仍然不是能够理解我正在放置一个我目前正在处理的现实生活中的用例，以及我的spark提交配置和集群配置。我的硬件配置:3节点机器，总Vcores=30，总内存=320GB。spark-submitconfig:spark-submit\--verbose\--masteryarn\--deploy-modecluster\--num-executors1\--executor-memory3g\--executor-cores2
