DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中：1、将DataFrame数据写入到hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个：registerTempTable(tableName:String):Unit,inserInto(tableName:St
转载
2023-07-14 16:22:49
214阅读
目录一、分区表(一)分区表基本语法1.创建分区表2.往分区表中写入数据的两种方法(1)load装载本地数据(2)insert...select...(常用)3.读取分区表数据4. Hive分区表的存储路径规划：分区字段=分区值5.分区表基本操作(1)查看所有分区信息(2)新增分区(3)删除分区6.修复分区(1)add partition(2)drop partition(3)msck(metast
转载
2023-07-14 16:16:30
999阅读
第 7 章 分区表和分桶表1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1.2 二级分区1.3 动态分区调整2. 分桶表（了解，有印象即可）3. 抽样查询 1. 分区表(生产环境用的非常多)1.1 分区表基本操作1）创建分区表语法 注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列。2）加载数据到分区表中注意：分区表加载数据时，必须指定分区3）查询分区表中数据4）增加分
转载
2023-07-24 15:23:08
271阅读
文章目录一、实战概述二、实战步骤（一）创建学校数据库（二）创建省市分区的大学表（三）在本地创建数据文件1、创建四川成都学校数据文件2、创建四川泸州学校数据文件3、创建江苏南京学校数据文件4、创建江苏苏州学校数据文件（四）按省市分区加载学校数据1、加载四川成都学校数据文件到四川成都分区2、加载四川泸州学校数据文件到四川泸州分区3、加载江苏南京学校数据文件到江苏南京分区4、加载江苏苏州学校数据文件到
hdfs命令并不会修改元数据信息查询 查询语句语法： SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY col_list]
[CLUSTER BY col_list
| [DISTRIBUTE
分区表和分桶表区别如下： 1、分区使用的是表外字段，需要指定字段类型；分桶使用的是表内字段，已经知道字段类型，不需要再指定。 2、分区通过关键字partitioned by(partition_name string)声明，分桶表通过关键字clustered by(column_name) into 3 buckets声明。 3、分区划分粒度较粗，分桶是更细粒度的划分、管理数据，可以对表进行
# 如何实现"flinksql 写入hive 分区表"
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个过程的步骤，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 建立FlinkSQL环境 |
| 2 | 创建Hive分区表 |
| 3 | 将数据写入Hive分区表 |
## 2. 具体步骤和代码
### 步骤1：建立Flink SQL环境
# 从logstash写入hive分区表
Logstash是一款开源的数据收集引擎，能够实时地将数据从不同来源聚合到一个地方。而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库，它允许用户以类似SQL的方式查询存储在Hadoop集群中的数据。在实际应用中，我们常常需要将通过Logstash收集到的数据写入Hive的分区表中，以便更好地进行数据分析和查询。
## Logstash写入Hive分区表
# 使用Flink将数据写入Hive分区表的步骤
## 整体流程
下面是实现“flink 写入hive 分区表”的流程：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ---- | ---- | -------- |
| 1 | 创建Flink程序 | 无需代码 |
| 2 | 读取数据源 | `val dataStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsu
（resilient distributed dataset，RDD）是一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集。 它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行了数据分 区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制，就能够减少机器之间的数据重排（data shuffling）。Spark提供了“partitionBy”运算符，能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进 行数据再分配来创建一个新
# Flink写入Hive分区表
## 简介
在大数据领域中，Flink是一个流处理框架，而Hive是一个数据仓库工具。在某些场景下，我们需要将Flink处理的结果写入到Hive的分区表中。本文将指导你如何使用Flink实现将数据写入Hive分区表的过程。
## 流程图
以下是实现该功能的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A(创建Flink环境)-->B
分区表操作：提高数据查询效率创建分区表：CREATE EXTERNAL TABLE *(...) PARTITIONED BY(name type...);//分区内容直接作为列静态导入：按照用户指定的分区值导入数据eg1:分区存储下列信息1001,Lucy,US,COO1002,Mary,US,GM1003,马云,CH,CEO1004,马化腾,CH,COO1005,王健林,CH,CTO10
转载
2023-07-24 15:21:07
197阅读
标题1.整合hive2.sparkSQL使用 sparkSQL官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/sql-programming-guide.htmlSpark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业。Spa
转载
2023-08-08 10:16:08
415阅读
文章目录1 查询1.1 基本查询（Select...From）1.1.1 全表和特定列查询1.1.2 列别名1.1.3 算术运算符1.1.4 常用函数1.1.5 Limit 语句1.1.6 Where 语句1.1.7 比较运算符（Between / In / Is Null）1.1.8 Like和RLike1.1.9 逻辑运算符（And / Or / Not）1.2 分组1.2.1 Group
转载
2023-10-03 11:31:13
113阅读
一、 静态分区1.创建静态分区格式:create table employees (
name string,
salary float,
subordinated array<string>,
deductions map<string,float>,
address struct<street:string,city:string,state:s
数据库分区的主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区.
转载
2023-07-12 10:33:38
276阅读
一、分区表概念： 分区为 HDFS 上表目录的子目录，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 where备注：Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大。使用场景：
转载
2023-07-06 17:25:09
250阅读
数据倾斜表现：有的task执行很快，有的很慢或者内存溢出 定位数据倾斜的位置：用client模式提交，观察log 解决方案1、在hive etl时进行数据聚合，把key相同的数据聚合成一条数据，这样就可能不用shuffle了，从而解决数据倾斜。当没办法对key进行聚合时也可以选择其它粒度聚合，比如数据中包含了几个城市，几个职业，可以选择合适的粒度聚合。 2、过滤导致倾
转载
2023-09-01 23:06:21
50阅读
上篇我们介绍了DDL中的两种操作，今天我们来继续了解DML的一些操作DML(Database Manipulation Language):导入数据基本版：load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tab_name这个是导入数据的基本版，其中当添加上关键字local时是从本地文件路径中导入数据的，如果没有加上上local这
1、将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个：registerTempTable(tableName: String): Unit，insertInto(tableName: String): UnitinsertInto(tableName: String, overwrite: Boolean): Unitsav...
原创
2021-06-21 15:57:21
1422阅读
