我正在处理一个按年、月和日划分的Hive表。例如:
year=2015 AND month=201512 AND day = 20151231。
根据我对Hive工作方式的有限了解,这些文件夹可能设置在文件夹结构中,其中“2015”文件夹包含12个月的文件夹,每个月的文件夹中包含28-31天的文件夹。在这种情况下,使用
WHERE year = 2015 AND month = 201512 AND day = 20151231
就会沿着目录结构爬到20151231文件夹。我认为只使用WHERE day = 20151231将触发相同的遍历,因此本质上是相同的查询,但是给出了使用year AN
我在网上也不熟悉蜂巢和阅读。但仍有疑问,但仍未消除。
对于单元外部表,使用单元格keep table's metadata within HDFS, but not in its warehouse which is also in HDFS。对吗?
无论是它的内部表还是外部表,在这两种情况下,data of table都只能在HDFS中使用,而在NOWHERE中是可用的。也就是说,数据可以从任何地方获取,但必须在HDFS中加载,因为HIVE使用hadoop的处理引擎来处理数据。对吗?
内部表中,table's metadata and table&
我想知道获得所有非空行的最快方法是什么。我想过这些:
SELECT * FROM table WHERE column IS NOT NULL
SELECT * FROM table WHERE column = column
SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%'
(我不知道如何在SQL和/或Hive中测量执行时间,通过在pgAdmin中反复尝试4M行表,我没有发现明显的差别。)
为了获得一些特定的结果,我在Hive中有两个查询。
select * from table1 where col1 IN (a, b, c)
select * from table1 where col1=a OR col1=b OR col1=c
根据我的理解, in 将在内部转换为或的序列,在spark中本地执行,但没有发现任何性能差异(如执行时序、过滤数据扫描等)。因此,根据功能,我们可以在in和OR中看到什么不同。任何帮助都将不胜感激。
获取Error in acquiring locks时,尝试在分区表上运行count(*)。该表有365个分区,当在<= 350分区上筛选时,查询工作正常。当尝试包含更多用于查询的分区()时,会出现错误。
处理Hive托管的ACID表,其默认值为
hive.support.concurrency=true //不能使其为假,它正在抛出<table> is missing from the ValidWriteIdList config: null,对于ACID read和write.hive.lock.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.loc
如何在多个表中使用左半连接。例如,在SQL中,查询检索no。在美国工作的员工的比例是:
select name,job_id,sal
from emp
where dept_id IN (select dept_id
from dept d
INNER JOIN Location L
on d.location_id = L.location_id
where L.city='US'
我有一个hbase表,我想把它映射到一个hive表。问题是,当我在hive中使用外部表时,它会完成,但当我想在hive中创建内部表时,它会抛出一个异常:
message:Table yourtable *already exists within HBase*; use CREATE EXTERNAL TABLE instead to register it in Hive
使用的命令:
CREATE TABLE A
(key string, date_time timestamp)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSto
我在hadoop中有一个hive表,它的输出格式为
hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
我正在使用spark读取这个表。
spark.sql('select * from testtable where y = 2021 and month = 12 and day =12')
火花作业运行得非常慢,我已经尝试过调整每个执行器的执行器数量和内存,但是似乎没有任何东西可以提高性能。我在博客上看到,当谈到蜂箱表时,SequenceFile并不是最好的。
这张桌子有更好的阅读方法吗?提前感谢您的帮助。