# Python写数据到Hive表
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Python将数据写入Hive表。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类SQL的查询语言，用于处理大规模数据集。Python是一种流行的编程语言，它提供了许多用于数据处理和分析的库和工具。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要确保以下几点：
- 已经安装好Python和Hive。
- 已经
原创
2023-08-26 14:42:02
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一：简介分区表就是根据指定字段的值进行分类、分组，字段值相同的分为一类然后存储在一个单独的HDFS文件中，多个类就存储在多个文件中。原本存储在一个文件中的数据现在存储在多个文件中，查询数据时只需要知道数据在哪个类别中然后直接去对应类对应的文件中去查询就好，这样只需扫描这一个类别的文件而不需要扫描所有文件，这样提高了查询效率。分区表就是对文件进行水平分割，对数据分门别类的分开存储。分区表有两种：静态
## MapReduce写Hive表的流程
### 1. 理解MapReduce和Hive
在开始之前，我们先来了解一下MapReduce和Hive的基本概念。
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将任务分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据切分成若干个独立的片段并进行处理，Reduce阶段负责对Map阶段输出的结果进行汇总和整理。
Hiv
直接set命令可以看到所有变量值。set单个参数，可以看见这个参数的值。常用hiveconfHive相关的配置属性总结set hive.cli.print.current.db=true; 在cli hive提示符后显示当前数据库。set hive.cli.print.header=true; 显示表头。select时会显示对应字段。set hive.mapred.mode=s
一、HIVE结构
1.1 架构HIVE的结构分为以下几部分：用户接口：包括 CLI, Client, WUI 元数据存储。通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 解释器、编译器、优化器、执行器 Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时
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2023-07-12 22:23:28
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# 使用Python中的subprocess库操作Hive表
在数据处理过程中，Hive是一个非常常用的工具，可以方便地进行数据查询和处理。而在Python中，subprocess库可以用来执行系统命令，通过结合这两者，我们可以方便地操作Hive表。本文将介绍如何使用Python中的subprocess库来创建、删除和查询Hive表，并通过一个实际的例子来演示。
## 1. 准备工作
首先，
# 如何使用FlinkCDC和FlinkSQL写Hive表
## 简介
在本文中，我将向您介绍如何使用FlinkCDC和FlinkSQL来实现将数据写入Hive表的过程。FlinkCDC是一个用于捕获和提取数据库变更数据的工具，而FlinkSQL则是Flink中用于处理数据的SQL接口。
## 流程概述
下面是实现“FlinkCDC FlinkSQL写Hive表”的整个流程的概要：
| 步骤
原创
2023-07-14 16:32:04
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# Hive写表数据很慢的原因及优化方法
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个常用的数据仓库工具，但许多初学者在使用过程中常常会遇到写表数据慢的问题。本文将为你揭示整个流程，并提供优化的方法。
## 完整流程概述
下面是完成数据写入的流程步骤：
| 步骤 | 具体内容 | 说明
经常听到有人讲：spark写hive 分区表时，原本想覆盖一个分区的数据，但因为错误的编码导致整个表的分区被覆盖。本文针对此问题进行测试。1. 测试结论蓝色字体表示推荐方式需要指定如下参数："spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic" "hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstric
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2023-07-12 15:30:03
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1 从调度系统对 HIVE 作业的调度策略聊起大家知道，依托 HIVE 构建数据仓库时，我们一般会通过调度系统精心编排 HIVE SQL 作业，以避免多个作业并发写同一张表或同一个表分区；同时 AD HOC 的数据查询操作，在时间上一般也会尽量避开常规的 ETL 数据写操作，以避免对同一张表或同一个表分区的并发读写操作。调度系统之所以对 HIVE SQL 作业采取上述调度策略，究其原因，是因为多作
一、hive为我们提供的函数hive给我们提供了一些内置函数，比如截取字符串，大小写转换此处距离substr1、首先模仿sql建立一个伪表dualcreate table dual(id string);2、准备数据在本地创建一个文档，dual.txt，内容为一个空格或者空行3、加载数据到表格load data local inpath '/root/dual.txt' into table du
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2023-08-16 17:55:01
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文章目录修改hive配置案例讲解引入相关的pom构造hive catalog创建hive表将流数据插入hive，遇到的坑问题详解修改方案 修改hive配置上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统，这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表，则至少需要添加以下两个属性. 写入hive底层还是和写入文件系统一样的，所以对于其他具体的配置参考上一篇 .flin
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2023-07-26 19:24:06
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import xlwt
MY_EXCEL = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建MY_EXCEL对象
excelsheet = MY_EXCEL.add_sheet('sheet1') # 创建工作表（创建excel里面的工作表）
excelsheet.write(7, 6, 123) # 在第8行第7列写入123
MY_EXCEL.save('name.x
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2023-06-08 20:06:22
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脚本：drop_all_table.sqldrop table to_client_song_play_operate_req_d;drop table to_song_info_d;dr
原创
2022-07-02 00:00:15
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在Hive中，如果要将小表放在内存中进行处理，可以使用Hive的内存表和临时表的特性。下面将详细介绍如何在Hive中实现这个过程。
### 创建内存表
首先，我们需要在Hive中创建一个内存表。内存表是将数据存储在内存中的表，可以提高查询性能。在Hive中，我们可以使用`CREATE TABLE`语句创建内存表，并使用`STORED AS MEMORY`选项指定表存储在内存中。
```sql
原创
2023-09-28 22:45:48
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# Python写表：使用pandas库操作数据表格
随着数据分析和机器学习的不断发展，处理数据表格已经成为数据科学工作中的一项基本任务。Python中的pandas库为我们提供了强大的工具，能够轻松地对数据表格进行操作和分析。
## pandas库简介
pandas是Python中一个用于数据操作和分析的库，提供了类似于Excel的数据结构DataFrame，能够处理各种格式的数据表格。使
一、分桶及抽样查询1、分桶表创建---------------------------------------
hive (db_test)> create table stu_buck(id int,name string)
> clustered by(id)
> into 4 buckets
> row format delimited fields termi
Flink1.14学习测试:将数据写入到Hive&Hdfs(二)参考Kafka SQL 连接器 : https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/connectors/table/kafka/
标量函数(udf) : https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-mas
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2023-07-14 17:07:32
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是利用两者本
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2023-08-04 22:28:04
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# Python Hive 建表指南
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了类似于 SQL 的查询语言，使得用户可以方便地进行数据查询、分析和处理。在 Python 中，我们可以通过 `pyhive` 库来与 Hive 进行交互，实现数据的导入、导出和建表等操作。
## 安装 pyhive
首先，我们需要安装 `pyhive` 库。可以通过 pip 命令进行安装：
`
