Hive DML1、插入数据1.1. Loading files into tables--加载本地数据到hive表load data local inpath '/root/data/data' into table psn;--(/root/data/data指的是本地 linux目录)--加载hdfs数据文件到hive表load data inpath '/data/data' into t
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2023-08-25 10:24:50
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通过hive-jdcv连接hive server，在应用服务端执行以下命令，报错：Hiver Server节点上找不到data.txt load data local inpath '/home/dw_hbkas/przhang/data.txt' overwrite into table ind0
原创
2022-01-10 14:33:46
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1.声明当前内容主要用于本人学习和复习，当前内容主要为使用LOAD方式将本地的文件导入导数据库中主要分为以下情况(struct、map、array)：创建表的时候指定分隔符本人准备的数据：1|admin|100,80,50|一等奖:2,二等奖:1|phone,watch
2|guest|60,50,90|一等奖:0,二等奖:1|switch,computer,mp32.创建表的时候指定分隔符删除存
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2023-09-01 09:59:08
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1 本地模式0.7版本后Hive开始支持任务执行选择本地模式(local mode)。大多数的Hadoop job是需要hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据的。不过，有时hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间会明显被缩短。&
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2023-11-29 09:13:31
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# 如何在Hive中加载本地数据
## 概述
在Hive中加载本地数据是很常见的操作，特别是对于新手来说。在本篇文章中，我将向你介绍如何在Hive中从本地加载数据，希望对你有所帮助。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据文件) --> B(创建Hive表)
B --> C(将数据加载到Hive表)
```
## 详细步骤
接下来，让
原创
2024-07-03 06:07:13
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# Hive Load Path 本地文件的使用指南
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个广泛应用的数据仓库工具，它能够为 Hadoop 提供数据查询和分析功能。Hive 通过简化 SQL 查询语言，使数据分析变得更加直观易懂。在使用 Hive 时，我们常常需要将本地文件加载到 Hive 表中，以便进行后续的数据处理和分析。本文将深入探讨 Hive 的加载路径以及如何将本地文件导入到
# Hive本地文件加载报错解决指南
## 简介
在使用Hive进行数据处理时，我们经常需要从本地文件系统（Local File System）中加载数据到Hive表中。然而，有时候我们可能会遇到一些报错信息，提示无法成功加载本地文件到Hive中。本文将针对Hive加载本地文件报错的问题进行详细分析，并给出解决方案。
## 报错信息
当尝试使用Hive的LOAD命令加载本地文件时，可能会遇
原创
2024-01-25 05:24:55
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在hive客户端建一张表比如bb条件bb与cc表结构相同，cc有数据，把cc的数据导到bb里hive -e是为了解决每次进入客户端的麻烦操作，使用了hive -e命令，可以在hive客户端外对客户端进行操作，例如hive -e "use aaa;select * from cc limit 100" > ./files数据导入到files文件之后方式一：进入hive客户端执行命令load d
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2023-06-27 07:46:12
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如题。
原创
2022-09-21 22:42:45
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Hive数据导入方法、数据导出方法总结一、Hive数据导入方法 ——六条1. 使用 load data 导入2.使用 Insert into / overwrite 导入3. 使用 As select 导入4. 使用Location导入5. 使用Import导入6. 使用Sqoop导入二、Hive数据导出方法——五条1. 使用 Insert overwrite 导出2. 使用 Hadoop 命令
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2023-09-13 21:16:01
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Hive Load语句不会在加载数据的时候做任何转换工作，而是纯粹的把数据文件复制/移动到Hive表对应的地址。语法LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)]描述如果命令中带有LOCAL，说明从本地文件系统加载数据
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2023-05-29 15:07:19
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目录数据导入load 加载数据**将hdfs中的文件load到表中****将本地文件load到表中**select加载数据动态分区**设置动态分区参数****创建原始表和分区表****开启自动分区****查询数据动态插入student_dyna表****查看分区目录：**数据导出将数据写入文件系统**将数据写入一个文件****将数据写入多个文件****从一张表中导出两个文件到不同的路径**、**通
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2023-07-27 18:57:33
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一、impala + kudu一些优化心得用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景，一路踏坑过来，这里分享踏坑经验一开始需要全量导入kudu，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这里默认hive的表都是txt格式；每次导完到临时表，需要做invalidat
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2024-01-26 20:26:57
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一、Hive数据操作---DML数据操作1、数据导入第一种方式：向表中装载数据（Load） //语法
hive> load data [local] inpath '/opt/module/datas/student.txt' overwrite | into table student [partition (partcol1=val1,…)]; load data:表示
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2023-08-18 22:43:11
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## 从本地文件夹加载数据到Hive
在大数据处理领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言来查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。有时候，我们需要将本地文件夹中的数据加载到Hive中进行进一步处理和分析。本文将介绍如何使用Hive从本地文件夹加载数据，并通过代码示例演示整个过程。
### Hive加载本地文件夹的步骤
加载本地文件夹到Hive可以分为以下几个
原创
2024-03-04 05:07:30
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# Hive中加载多个本地文件的方法
在大数据处理的世界里，Apache Hive 是一款非常受欢迎的数据仓库软件，它提供了一种将数据存储在 Hadoop 中的方式，并通过类 SQL 的查询语言（HiveQL）来进行查询与分析。Hive方便了对存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据进行存取操作。本文将讨论如何在 Hive 中加载多个本地文件，并提供相关的代码示例，以及状态
hive DML数据操作一、数据导入1.向表中装载数据（Load）语法： hive> load data [local] inpath ‘数据的path’ [overwrite] into table student [partition (partcol1=val1,…)];注： 1.中括号括起来的是可以选择的 2.关键字含义： （1）load data:表示加载数据 （2）local:表
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2023-09-13 21:14:45
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1.hive的安装
解压就完事了
配置/etc/profile环境变量
启动hdfs
启动hive
cp $HIVE_HOME/lib/jline.xxxxx $HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib
2.show databases;查看数据库
3.show tables;
4.create database xxxxx
5.desc tablename;
6.c
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2024-10-31 20:43:18
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N.1 通用的Load/Save函数N.1.1 什么是parquet文件？1）Parquet是列式存储格式的一种文件类型，列式存储有以下的核心：可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。(在hadoop讲过)压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码，进一步节约存储空间。只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。Parquet
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2023-10-04 00:03:28
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1. 内部表、外部表的数据导入1）load方式进行数据的导入local :加local代表是从本地（客户端所在本地）导入的，不加的话表示从hdfs导入数据。① 本地数据导入外部表不支持 overwriteload data local inpath '本地路径' [overwrite] into 表名；这种方式的本质相当于将数据文件上传到了hdfs的hive表的目录底下。（只要hive管理的目录下
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2023-09-04 16:56:23
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