Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
根据公司MySQL数据库中存储的业务数据，针对用户相关一些维度，提取用户相关的属性字段，其中包括属性字段直接提取，金额字段的计算提起，日期字段的格式转换等，最终将一个用户的各个属性在页面进行展示。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
问题描述：从源库（兼容MySQL协议的TDSQL，select version()=5.7，test表字符集是utf8，test是个分区表）通过如下指令，导出一份数据，SQL格式的，文件6G，
交互方式-用户接口：CLI（linux命令行）、WUI（hive web页面）、Client（连接远程服务HiveServer2，eg：JDBC、ODBC）
最近生产环境有将近 8 亿条，数据大小约 1T 左右的某类型客户业务数据需要查询分析。但是发现执行一次 hive sql 筛选数据需要耗时近几千秒，这样的性能指标实在太不理想太慢。所以需要对 hive 查询性能进行优化，在查询相关资料发现 hive 查询优化有如下几种方式：
基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例：某家互联网公司数据库系统的表调优过程。
在之前的章节中讨论过怎么把一个很大的分区表切分为若干的dump文件，在数据加载的时候能够同时做基于每个分区的数据导入，如果有些分区比较大，有几十个dump文件，那么这个分区做数据导入的时候是不能再进行并行切分了。 现在在准生产环境中先查找了如下的表，charge,memo,charge_rel数量级都过亿，而且memo表中还含有lob字段。其他两个分区尽管字段没有特殊之处，但是分区数很多。都在几百个左右。 charge 133036878 memo 186700029 charge_rel 1314
这里我们假定一个场景，你需要迁移CDH5.12到CDH6.2，CDH5.12和CDH6.2分别是两个不同的集群，我们的工作主要是HDFS数据和各种元数据从CDH5.12迁移到CDH6.2，本文不讨论HDFS数据的迁移也不讨论其他元数据的迁移比如CM或Sentry，而只关注Hive元数据的迁移。这里的问题主要是CDH5.12的Hive为1.1，而CDH6.2中Hive已经是2.1.1，Hive的大版本更新导致保存在MySQL的schema结构都完全发生了变化，所以我们在将CDH5.12的MySQL数据导入到CDH6.2的MySQL后，需要更新Hive元数据的schema。首先Fayson会搭建2个集群包括CDH5.12和CDH6.2，为了真实，我们在接下来的模拟过程中，创建的Hive表包含分区，视图和UDF，好方便验证是否迁移到CDH6.2都能正常运行。具体如何迁移Fayson会在接下来的文章进行详细描述。
墨墨导读：AntDB是一款基于PG内核的分布式数据库。根据AntDB官方介绍，该数据具备持续的集群自动高可用，秒级在线扩容，强大的Oracle兼容，异地容灾，sql语句级自定义分片，分布式事务和MVCC，是一款非常强大的企业级国产分布式数据库。由于AntDB在使用过程中，与pgxl很相近，所以本文对pgxl的情况下有一定的帮助。
MySQL 数据库现在主要用的引擎是 InnoDB ，InnoDB 没有类似于 MERGE 引擎这样的原生拆表方案，不过有原生分区表，以水平方式拆分记录集，对应用端透明。
Sqoop是一个用来将hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如：mysql,oracle,等)中的数据导入到hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
在平时的工作中接触到的分区表一般都比较大，而且分区也少则几十，多则几百，上千。 在数据迁移的时候，分区表的迁移更是块大骨头，因为数据量太大，而且有些分区表中还有一些lob字段，想直接通过sqlldr来迁移还是需要做一些额外的工作。 如果通过datapump分区导出数据，批量导入，也是一种思路，不过需要考虑好并发的进程。 通过oracle_datapump来做数据的导入，可能更为灵活，但是不是绝对的。最近就做了一些相关的数据导入测试，感触不少。 比如，目前我们需要导入的两个大表，一个是memo，一个是cha
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方
在之前的章节中讨论了关于修改表分区的一些准备工作和操作细则，这个问题的来由有必要说一下。 通过分区键值发现性能问题 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1263068/ 当时是在做数据迁移的时候发现了一些表，导入数据比较慢，尽管做了分区的并行切分，速度还是很慢，最后查看数据的分布时，发现90%左右的数据都分布到了一个表分区上。 最后和开发部门协调，重新调整了分区键值，从DBA这边来说，就需要重新来创建分区了。 尽管已经考虑了很多的准备工作和可能碰到的问
这段时间饱受大分区表的性能之苦，碰到最大的一个分区表有1个t左右，操作起来每个细节都需要格外小心，我这次和大家分享的案例应用的分区表不是很大，有80G左右。但是这个分区主要分区比较多，有将近2000个左右的分区。 举一个案例来说明一下。 现在要做以下下几件事，要保证要宕机时间尽可能短。 为了方便起见，我暂定现在有4个DB instance,叫par01,par02,par03,par04. 1.需要对par01的数据运行Update语句，根据条件更新（update操作可能会移动分区）， 2.然后把par01
Sqoop是Apache开源项目，用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据，本文将与您一起实践以下内容：
前几天写过一篇文章讨论过分区表的在线重定义，其实就是另外一个分区表和现有的分区表做数据字典信息的交换 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1734195/ 当然了除此之外还是需要一些相应的权限，在这个过程中会在内部做类似物化视图一样的数据刷新，保持数据表的可访问性。 在不同的场景中还是会有不同的取舍，比如现在的场景，情况发生了一些变化，分区存在问题，要重新分区是肯定的，除此之外，开发希望把一些旧数据做一些清理，比如根据时间来分区，可能对于开发来说，最近一段时间的
作为以人工智能驱动的金融科技平台，360数科携手金融合作伙伴，为尚未享受到普惠金融服务的优质用户提供个性化的互联网消费金融产品，致力于成为连接用户与金融合作伙伴的科技平台。360数科旗下产品主要有 360借条、360小微贷、360分期等，截止目前，已累计帮助 141 家金融机构为 4300 万用户提供授信服务、为 2630 万用户提供借款服务、单季促成交易金额 1106.75 亿元。同时作为国内领先的信贷科技服务品牌，360数科在三季度累计注册用户数首次突破 2 亿。
前言：老刘不敢说写的有多好，但敢保证尽量用大白话把自己复习的内容详细解释出来，拒绝资料上的生搬硬套，做到有自己的了解！
随着数据库数据量的不断增长，有些表需要由普通的堆表转换为分区表的模式。有几种不同的方法来对此进行操作，诸如导出表数据，然后创建分区表再导入数据到分区表；使用EXCHANGE PARTITION方式来转换为分区表以及使用DBMS_REDEFINITION来在线重定义分区表。本文描述的是使用导出导入方式来实现，下面是具体的操作示例。
在Hive中，我们经常需要将数据插入到表中以便进行查询和分析。本文将介绍如何使用SQL语句向Hive表中插入数据，以及一些常见的插入数据操作。
从一个表查数据插入到另一个表中，出现以下异常： 'STATUS' in insert schema specification is not found among regular columns of srm.invoice_lines_temp2 nor dynamic partition columns.. Error encountered near token 'material_group'
假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL查询功能。
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：
目前项目中有一个问题，存在一个分区表，因为分区规则的问题，使得分区表中的数据分布很不均匀，数据都分区在了默认的maxvalue分区上。现在需要重新划分分区。从常规的角度来看，这中重新分区的问题一般有以下几个步骤。 1.数据备份，采用exp/expdp或者ctas的方式 2.truncate 分区表的数据 3.删除多余的分区，只保留maxvalue的分区 4.使用split partition进行分区 5.使用开始的数据备份，把数据导入。 对于这个问题，如果采用这种方式，势必会需要一定的downtime，如何
当我们的数据采集到hdfs层上之后，我们就开开始对数据进行建模以便后来分析，那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
要计算运费，需要有2个条件，一个是重量所对应的报价表的行，另外一个就是分区所对应的报价表的列。所以要计算运费，首先得计算这2个条件符合。
hive提供了一个动态分区功能，其可以基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区。
其中方括号中的内容为可选项，意思是：如果不存在数据库test01则创建。 第二条创建语句comment选项后指定的是该数据库的备注信息，原生的hive不支持中文，想要支持中文要修改国际化的配置文件，location后指定的是数据库的存储路径，该路径为hdfs上的路径。
在之前的博文中介绍过如何通过exchange partition,split partition达到快速的数据切换，对于上百G的大表来说，速度都在秒级完成 对于大分区重新分区来说，上面的步骤已经够用了，但是对于数据清理来说，工作才刚刚开始，这是一种逻辑的数据清理，因为目前分区表中重新分区后没有数据，对于历史数据可以选择按照分区逻辑使用insert append的方式进行数据导入。 因为分区规则是按照时间字段，所以在数据导入的时候犯了一个错误，就是简单使用下面的形式来导入数据。 Insert /*+ap
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
1、什么是事务控制 2、事务的四个特性 3、MySQL的事务控制 4、提交事务 5、事务回滚 6、什么是分区表 7、分区表的好处 8、分区表的四种类型 9、Range分区 10、List分区 11、分
本篇博客,小菌为大家带来关于如何将本地的多个文件导入到Hive分区表中对应的分区上的方法。一共有四种方法,本篇将介绍第一种—Java代码。 首先编写代码,通过MapReduce将处理好的数据写入到HDFS的目录下。下面提供一种参考!
select * from tableName where 分区字段=分区 limit 10;
在“集群”标签，勾选“使用集群”，然后定义三个分区。这里的分区实际指的是数据库实例，需要指定自定义的分区ID，数据库实例的主机名（IP）、端口、数据库名、用户名和密码。定义分区的目的是为了从某一个分区甚至某一个物理数据库读取和写入数据。一旦在数据库连接里面定义了数据库分区，就可以基于这个信息创建了一个分区schema。
在工作中有时候碰到一些分区表，业务数据量很大，可能几百G，上T的规模，而且做数据的导入导出的时候，会感觉到exp/expdp的时候生成的dump文件太大了，做导入的时候也是很重的负担。比如500G的dump，你在使用imp做导入的时候，别无选择，只能看着日志里partition里的数据一个一个被导入。impdp可能稍微好点，还能指定个并行，但是问题又来了，一个500G的dump。impdp是在最后才做commit。对于数据空间和Undo，cpu资源都是挑战。 分区表有一个地方和普通表不同，对于每个分区可以单
有赞是国内领先的电商 SaaS 服务商，目前拥有社交电商、新零售、美业、教育及有赞国际化五大业务体系，通过旗下的社交电商、门店管理、解决方案以及其他新零售 SaaS 软件产品，全面帮助商家解决在移动互联网时代遇到的推广获客、成交转化、客户留存、复购增长、分享裂变等问题，帮助每一位重视产品和服务的商家实现顾客资产私有化、互联网客群拓展、经营效率提升，最终助力商家成功。
在工作中，dump文件对于dba而言是再平常不过的文件了。 不过在导入dump文件的时候还是有很多的细节可以注意，可以避免一些不必要的问题。 exp/imp是比较经典的数据导出导入工具，不过自expdp/impdp推出以来，exp/imp还是受到了不少的冷落，在新的版本中，支持力度都集中在了expdp/impdp上面。不过不管怎样，exp/imp还是一种比较轻巧的工具。对于小表的处理还是相当不错的。 -->查看dump文件的一些基本信息。 当你拿到一个dump文件的时候，不能盲目导入，我们可以基于当前的du
随着小米互联网业务的发展，各个产品线利用用户行为数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。显然，让每个业务产品线都自己搭建一套增长分析系统，不仅成本高昂，也会导致效率低下。我们希望能有一款产品能够帮助他们屏蔽底层复杂的技术细节，让相关业务人员能够专注于自己的技术领域，从而提高工作效率。通过分析调查发现，小米已有的统计平台无法支持灵活的维度交叉查询，数据查询分析效率较低，复杂查询需要依赖于研发人员，同时缺乏根据用户行为高效的分群工具，对于用户的运营策略囿于设施薄弱而较为粗放，运营效率较低和效果不佳。
在之前的博文中，讨论过一个根据分区键值发现性能问题的案例。90%以上的数据都分布在了一个分区上，其它的分区要么没有数据要么数据很少，这是很明显的分区问题。当然这个过程中也发现了分区的划分从开发角度和数据角度还是存在很大的差别，导致了分区的问题。 通过分区键值发现性能问题 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1263068/ 发现了问题，以点带面，发现一些相关的分区表也有类似的问题，最后确认和分析后，发现收到影响的表有20多个，而且数据量都不小。 看来又得是一个
分析：为了支持数据更新，表根据sid列的值分布到8桶，数据的存储格式是orc，表的属性值transactional设为true
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分，每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询，这样可以提高数据处理的效率，尤其是在处理大量数据时。
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
自 TiDB 5.0 发布以来，陆续在金融、互联网 & 新经济、物流等行业用户的生产环境得到应用，收获不少用户的积极评价：
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