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如何在Hadoop HDFS中删除多级分区

在Hadoop HDFS中删除多级分区,可以通过以下步骤完成:

  1. 连接到Hadoop集群:使用SSH等工具连接到Hadoop集群的主节点。
  2. 进入HDFS命令行界面:运行hadoop fs命令,进入HDFS的命令行界面。
  3. 导航到要删除的分区:使用cd命令导航到要删除的分区的路径。例如,如果要删除/user/data/year=2022/month=01分区,可以运行cd /user/data/year=2022/month=01
  4. 列出分区内容:运行ls命令,列出当前分区的内容,确保要删除的文件和目录正确。
  5. 删除分区:运行rm -r命令,加上要删除的分区路径,例如rm -r /user/data/year=2022/month=01。这将递归删除整个分区。
  6. 确认删除:运行ls命令,再次确认分区已被成功删除。

需要注意的是,删除分区是一个不可逆的操作,请谨慎操作,确保要删除的分区路径正确无误。

Hadoop HDFS是一个分布式文件系统,用于存储和处理大规模数据集。它具有高容错性、高可靠性和高扩展性的特点,适用于大数据处理和分析场景。HDFS将数据分散存储在多个节点上,通过冗余备份和数据块切分来提供高可靠性和高性能。

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HAWQ技术解析(一) —— HAWQ简介

一、SQL on Hadoop 过去五年里,许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统,将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范,但随着时间的推移,MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径,企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据,以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive,一种类似于SQL的查询引擎,它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟,其主要适用场景是批处理模式。另外,尽管Hive对于SQL的支持是好的开端,但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时,将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是,在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说,这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。

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Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中   Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储   在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。   Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。   1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。   2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。   3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。   4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。   来看下Hive数据抽象结构图

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