请原谅我这个愚蠢的问题，我用谷歌搜索并搜索堆栈溢出它应该可以工作尝试将数据加载到Hive分区表时出现错误CREATEEXTERNALTABLEbaba2(namestring,ageINT)PARTITIONEDBY(YEARint)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LINESTERMINATEDBY'\n'STOREDASTEXTFILELOCATION'/user/hive/baba2/'创建这个简单的文件[cloudera@localhost~]$headbabafile.txtaaaaa,10"bbbb",30创建分区ALTERTAB
下面两个在hive中创建静态分区的语句之间是否存在任何内部/性能差异，我已经尝试了两种方法并且在将数据加载到分区后它们都可以正常工作dfs-mkdir/user/cloudera/sqoop_import/avroData/orders_part/order_month=2014-02;altertableorders_partaddpartition(order_month='2014-02'); 最佳答案 此命令:dfs-mkdir/user/cloudera/sqoop_import/avroData/orders_part/
我很难理解RDD分区和HDFS输入拆分之间的区别。因此，基本上当您提交Spark应用程序时:当Spark应用程序想要从HDFS读取时，HDFS上的该文件将具有输入拆分(假设每个64MB，并且这些输入拆分中的每一个都存在于不同的数据节点上)。现在假设Spark应用程序想要使用(sc.textFile(PATH_IN_HDFS))从HDFS加载该文件。该文件大约256MB，有4个输入拆分，其中2个拆分在数据节点1上，另外2个拆分在数据节点2上。现在，当Spark将这256MB加载到它的RDD抽象中时，它是否会将每个输入拆分(64mb)加载到4个独立的RDD中(你将在数据节点1和其他两个RD
我了解Hive表中分区和分桶的概念。但我想知道的是“我们什么时候进行分区，什么时候进行分桶？”什么是适合分区和分桶的理想场景？ 最佳答案 使用分区和分桶的主要原因。分区:表数据分区是为了水平分布负载。示例:如果我们有一个名为“Parts”的非常大的表，并且我们经常运行“where”查询，将结果限制为特定的PartType。为了更快的查询响应，可以按(PART_TYPESTRING)对表进行分区。一旦对表进行分区，它就会改变Hive构建数据存储的方式，Hive现在将创建反射(reflect)分区结构的子目录，例如:.../Parts/
我有一个配置单元表列表，其中一些是分区的。给定一列，我需要检查特定表是否在该列上分区。我已经搜索并发现desc格式化的表名将导致表的所有详细信息。由于我必须遍历所有表并获取列表，因此格式化的desc无济于事。有没有其他方法可以做到这一点。 最佳答案 您可以直接连接到Metastore并查询它:metastore=#selectd."NAME"asDATABASE,t."TBL_NAME"asTABLE,p."PKEY_NAME"asPARTITION_KEYfrom"PARTITION_KEYS"pjoin"TBLS"tonp."T
我根据日期yyyy-mm-dd对Hive表进行了分区。我想每天运行一个脚本来删除所有超过30天的分区，但在这种情况下我不想传递日期。我希望它获取系统日期并删除超过30天的分区。 最佳答案 您需要使用Linux/Unix为DROPPARTITION日期设置变量并在ALTERTABLE语句中使用它。举个例子CREATETABLEramesh.test(col1STRING,col2STRING)PARTITIONEDBY(partition_datedate);INSERTINTOTABLEramesh.testPARTITION(pa
同时运行两个查询时出现错误。这是场景。我正在使用AWSEMR，下面是我的Hive表架构。CREATETABLEIndia(OFFICE_NAMESTRING,OFFICE_STATUSSTRING,PINCODEINT,TELEPHONEBIGINT,TALUKSTRING,DISTRICTSTRING,POSTAL_DIVISIONSTRING,POSTAL_REGIONSTRING,POSTAL_CIRCLESTRING)PARTITIONEDBY(STATESTRING)ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.ser
假设我在Hive中有一个名为T1的表。它按日期字段dt列进行分区。在配置单元Metastore中，目录结构有一个名为T1表的文件夹，其中有子目录-每个日期一个文件夹。我的目标是将表的数据复制到AmazonS3中，同时保持目录结构。如果我尝试将表内容直接写入S3文件，如下所示，输出将写入单个文件并且目录结构丢失:INSERTOVERWRITEDIRECTORY"s3://"SELECT*FROMT1;或者，如果我尝试使用命令将目录从HIVE-metatore直接复制到s3，则整个目录将复制到S3，但底层文件不再以逗号分隔...这是一些不可读的字符相反:s3-dist-cp--src=hd
以具有以下结构的s3存储桶为例，其中包含以下形式的文件francescotti_yyyy_mm_dd_hh.csv.gz:例如:francescototti_2019_05_01_00.csv.gz,francescototti_2019_05_01_01.csv.gz,francescototti_2019_05_01_02.csv.gz,.....francescototti_2019_05_01_23.csv.gz,francescototti_2019_05_02_00.csv.gz每个每小时文件大约30MB。我希望最终的配置单元表按天分区存储为orc文件。最好的方法是什么？我
我的hive表按2年的日期分区，每个分区有200个2mb的文件。我能够连接运行以下命令"ALTERTABLEtable_namepartition(partition_column_name='2017-12-31')concatenate"手动运行每个查询需要更多时间，那么有什么简单的方法可以做到这一点吗？ 最佳答案 选项1:选择并覆盖相同的配置单元表:Hive支持insertoverwritesametable，如果您确定数据插入到hive表中仅使用insertstatements(不通过hdfs加载文件)然后使用此选项。h
