1.导入（从mysql导入hive）场景：从一个mysql数据库的表中导入数据到hive表中sqoop import \
--connect "jdbc:mysql://ip:3306/mysql库名" \
(指定连接jdbc端口和数据库名称)
--username "root" \
(数据库用户名)
--password "root123" \
(密码 若不适用明文指定数据库
转载
2023-12-01 09:00:05
44阅读
## 实现Hive字段映射MySQL的流程
为了实现Hive字段映射MySQL，你需要按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hive表] --> B[创建对应的MySQL表]
B --> C[导入Hive数据到MySQL表]
```
### 步骤说明
#### 1. 创建Hive表
在Hive中创建一个表，该表的结构和要导入到My
原创
2023-09-25 08:26:19
81阅读
# Hive MySQL 字段类型实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何在 Hive 中实现 MySQL 字段类型。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1(创建外部表)
Step2(创建管理表)
Step3(插入数据)
Step4(查询数据)
End(结束)
原创
2024-01-11 05:04:02
63阅读
最近，在开发过程中，建表的时候有个涉及到时间的字段。开始时，使用了not null，default值为0000-00-00 00:00:00。但是有个同事说，这个值很有可能不存在，只有部分情况下才会存在，应当使用null，节省空间。开始时，使用not null的原因也是因为之前的一位前辈说数据库建表时，所有字段尽量为not null，并且设默认值。然后通过代码保证。因此有重新查阅博客文档了解其原因
转载
2023-12-11 06:38:21
87阅读
Hive体系结构: 是建立在hadoop之上的数据仓库基础架构. 和数据库相似,只不过数据库侧重于一些事务性的一些操作,比如修改,删除,查询,在数据库这块发生的比较多.数据仓库主要侧重于查询.对于相同的数据量在数据库中查询就比较慢一些,在数据仓库中查询的效率就比较快. 数据仓库是面向于查询的,并且处理的数据量要远远高于数据库处理的数据量. 传统的数据仓库产品,依然有数据存
转载
2024-07-31 18:12:12
29阅读
MySQL是一种关系型数据库管理系统，它支持多种数据类型，包括整数、浮点数、定点数、字符串、二进制和日期/时间类型。在本文中，我们将列出MySQL中所有的字段类型，并解释每种类型的含义、所占用的字节、存储范围、最大存储值以及使用场景。整数类型包含(TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT)，适用于存储整数，如用户ID、年龄等。浮点数类型(FLOAT、DOUBLE)
转载
2023-08-20 20:14:30
360阅读
# 从MySQL和Hive中查询表字段详解
在数据分析和处理过程中，我们经常需要查询表的字段信息以便更好地了解数据结构和处理数据。在本文中，我们将介绍如何从MySQL和Hive中查询表字段，以及它们之间的一些区别和注意事项。
## MySQL中查询表字段
在MySQL中，我们可以使用`DESC`命令来查询表的字段信息。下面是一个示例：
```sql
DESC table_name;
```
原创
2024-06-24 05:39:54
74阅读
# MySQL字段类型与Hive的字段类型
在数据处理和分析中，MySQL和Hive是两个常用的数据库系统。它们在存储数据时有不同的字段类型。本文将介绍MySQL和Hive中常用的字段类型，并对比它们之间的差异。
## MySQL字段类型
MySQL是一种关系型数据库管理系统，支持多种数据类型。以下是MySQL中常见的字段类型：
- **INT**：用于存储整数，有不同的长度限制，如`IN
原创
2024-03-23 05:27:04
218阅读
本博文的主要内容有：.hive的常用语法.内部表.外部表.内部表，被drop掉，会发生什么？.外部表，被drop掉，会发生什么？.内部表和外部表的，保存的路径在哪？.用于创建一些临时表存储中间结果.用于向临时表中追加中间结果数据.分区表(分为，分区内部表和分区外部表).hive的结构和原理.hive的原理和架构设计hive的使用对于hive的使用，在hadoop集群里，先启动hadoop集群，再启
转载
2024-05-20 15:10:11
22阅读
欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类和汇总，及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；本篇概览作为《hive学习笔记》的第二篇，前面咱们了解了基本类型，本篇要学习的是复杂数据类型；复杂数据类型一共有四种：ARRAY：数组MAP：键值对STRUCT：命名字段集合UNIONTYPE：从
转载
2023-10-30 19:21:47
77阅读
# MySQL字段类型与Hive对应
## 引言
在数据存储和处理的过程中，数据库扮演了一个重要角色。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，而Hive是建立在Hadoop上的分布式数据仓库。在许多情况下，我们可能需要将数据从MySQL迁移到Hive中进行更大规模的分析和处理。在进行迁移的过程中，我们需要了解MySQL字段类型与Hive的对应关系，以确保数据的准确性和一致性。
本文将介绍
原创
2023-10-02 05:16:13
334阅读
# 实现Hive和MySQL字段类型映射
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hive表] --> B[连接MySQL数据库]
B --> C[查询表结构]
C --> D[根据字段类型映射关系创建Hive表]
```
## 表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 连
原创
2024-03-25 04:16:49
131阅读
Hive Tutorial 数据单元： 分区： 每一个表可以有一个或多个分区列，用来决定数据如何存储。分区不仅仅是存储单元，而且允许用户按照条件组织分类数据，分区键列中每一个不重复的值定义一个表的分区。分区可以极大的提高数据分析的速度。一个分区列就是一个伪列，所以分区列名可以自由设置，分区列的名称不可以和表中某一实际列的名称相同。 Buckets（Clust
本章介绍Hive不同的数据类型，用于创建表。Hive所有数据类型分为四种类型，给出如下：
列类型
文字
Null 值
复杂类型
列类型
列类型被用作Hive的列数据类型。它们如下：
整型
整型数据可以指定使用整型数据类型，INT。当数据范围超过INT的范围，需要使用BIGINT，如果数据范围比INT小，使用SMALLINT。 TINYINT比SMALLINT小。
下表描述了各种INT数据类型：
类
转载
2023-07-14 17:33:03
215阅读
DataType 数据类型hive支持以下数据类型：有符号整数： BIGINT(8 字节)，INT(4字节)，SMALLINT(2字节)、TINYINT(1字节)浮点数：FLOAT 、 DOUBLEBOOLEAN：FLASE、TRUESTRINGMAP：无序键值对。键的类型必须是原子的，值可以是任意类型，同一个映射的键的类型必须相同，值的类型也必须相同ARRAY: 有序列表，所有元素都必须是相同类
转载
2023-07-06 17:27:23
309阅读
hive数据库字段数据格式混合数值处理最近在工作期间，用hive处理数据库中的数据时，遇到了人工补录的数据质量不规范的情况。数据库字段展示的是机构名称和机构代码，但是在机构名称中混合着机构代码和机构名，中英文都有，这种情况给数据处理带来了很大的麻烦，没办法直接进行多表关联，直接关联将会导致数据关联不上，查询数据丢失甚至是查询失败，经过多次尝试，终于找到了办法将数据甄别出来。数据示例 如图可见，第二
转载
2023-07-12 11:46:13
126阅读
7 函数7.1 系统内置函数-- 查看系统自带的函数
hive> show functions;
-- 显示自带的函数的用法
hive> desc function upper;
-- 详细显示自带的函数的用法
hive> desc function extended upper;7.2 其他常用查询函数7.2.1 空字段赋值函数说明 NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是
转载
2024-04-16 15:08:34
85阅读
场景描述：公司埋点项目，数据从接口服务写入kafka集群，再从kafka集群消费写入HDFS文件系统，最后通过Hive进行查询输出。这其中存在一个问题就是：埋点接口中的数据字段是变化，后续会有少量字段添加进来。这导致Hive表结构也需要跟着变化，否则无法通过Hive查询到最新添加字段的数据。解决办法：为数据表添加字段，字段必须添加到已有字段的最后面。因为已经存在的数据是按照之前的表结构写入到HDF
转载
2023-08-14 14:42:47
127阅读
在一个几年的旧表，表最后面，新增字段alter table dwd.dwd_xxx_dtl_di
add columns(
`line_type` string COMMENT 'xx类型'
) cascade;插入语句，新增字段一定在select语句最后面。不然字段会错位insert select ... , line_type
转载
2023-06-16 15:22:06
497阅读
一、Hive分区1.引入： 在大数据中，最常见的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天或者每小时切分成一个个小的文件，这样去操作小的文件就会容易很多了。2.优点：避免全局搜索，减少数据扫描工作量，提高了
转载
2024-08-14 20:19:35
98阅读
