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[Hive]Hive使用指南四 客户端导入数据

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/52935649 根据导入的地方不一样,主要介绍下面几种方式: 从本地文件系统中导入数据到Hive表 从HDFS上导入数据到Hive表 从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中 1. 本地文件系统导入Hive表中 1.1 导入普通Hive表 1.1.1 创建Hive普通表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_uid_total( uid string, bucket_type string, file_name string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 1.1.2 导入数据 load data local inpath '/home/xiaosi/adv/order_uid_total.txt' into table order_uid_total; 1.1.3 查看数据 hive (test)> select * from order_uid_total where bucket_type = 'put' limit 10; OK 868 put uids.3_1 865 put uids.3_1 DC8 put uids.3_1 861 put uids.3_1 867 put uids.3_1 861 put uids.3_1 868 put uids.3_1 867 put uids.3_1 867 put uids.3_1 A00 put uids.3_1 1.2 导入Hive分区表 1.2.1 创建分区表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_uid_total_partition( uid string ) PARTITIONED BY(bucket_type string, file_name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 1.2.2 静态导入数据 load data local inpath '/home/xiaosi/adv/order_uid_total_partition.txt' into table order_uid_total_partition partition(bucket_type='put',file_name='uids_3_1'); 1.2.3 动态导入数据 如果表中有多个分区,按上面插入语句会要写很多的SQL,而且查询语句要对应上不同的分区,这样就插入语句用起来就会很繁琐。为了解决这个问题,Hive中提供了动态分区插入的功能,它能跟分区字段的内容自动创建分区,并在每个分区插入相应的内容: insert overwrite table order_uid_total_partition partition (bucket_type, file_name) select uid, bucket_type, file_name from order_uid_total; 如果直接运行上面代码,会报如下错误: FAILED: SemanticException [Error 10096]: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict 从上面错误提示中,我们知道我们需要设置分区动态导入模式: set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 默认值为strict,设置完毕之后,再次导入数据即可。 备注 SELECT语句中要包含分区字段 2. HDFS上导入数据到Hive表 从本地文件系统中将数据导入到Hive表的过程中,其实是先将数据临时复制到HDFS的一个目录下,然后再将数据从那个临时目录下移动到对应的Hive表的数据目录里面。因此,我们可以直接从HDFS上的一个目录移动到相应Hive表的数据目录下,假设HDFS上有下面这个文件data/order_uid_total.txt,具体的操作如下: load data inpath 'data/order_uid_total.txt' overwrite into table order_uid_total; 相对比于从本地文件导入Hive表中,唯一的区别就是少了一个local关键词。local表示文件位于本地文件系统上,如果没有local关键词,表示文件位于HDFS上。 3. 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 3.1 普通Hive表 创建普通Hive表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_uid_total( uid string, bucket_type string, file_name string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 查询数据导入Hive表中 insert overwrite table order_uid_total select uid, bucket_type, file_name from order_uid_total_partition; 3.2 分区Hive表 创建分区Hive表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_uid_total_partition( uid string ) PARTITIONED BY(bucket_type string, file_name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 查询数据导入Hive表中 insert overwrite table order_uid_total_partition partition (bucket_type, file_name) select uid, bucket_type, file_name from order_uid_total;

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[Hive]Hive使用指南五 客户端导出数据

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/52924452 根据导出的地方不一样,将这些方式分为三种: 导出到本地文件系统中 导出到HDFS中 导出到Hive的另一个表中 1. 导出到本地文件系统中 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/home/q/jifeng.si/data/client_behavior' SELECT * FROM client_behavior WHERE dt = '2017-08-16' LIMIT 2000; 这条HQL的执行需要启用Mapreduce作业,运行完这条语句之后,将会在本地文件系统/home/q/jifeng.si/data/client_behavior目录下生成文件名称为000000_2的文件,这是由Reduce产生的结果,我们可以看看这个文件的内容: ll /home/q/jifeng.si/data/client_behavior total 536 -rw-r--r-- 1 wirelessdev wirelessdev 546233 Aug 17 19:46 000000_2 在Hive0.11.0版本之前,当用户将Hive查询结果输出到文件中时,用户不能指定列的分割符,默认为\x01: cat /home/q/jifeng.si/data/client_behavior/000000_2 |awk -F"\x01" '{print $1}' | less 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 ... 在Hive0.11.0版本之后,引入了新特性,用户可以指定列和行的分隔符: INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/home/q/jifeng.si/data/client_behavior' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' SELECT * FROM client_behavior WHERE dt = '2017-08-16' LIMIT 2000; 查看数据: cat /home/q/jifeng.si/data/client_behavior/000000_2 | awk -F"\t" '{print $1}' | less 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 2017-08-16 ... 2. 导出到HDFS中 导出到HDFS中,与导出到本地文件系统中思路一致,只是少了一个LOCAL关键字: INSERT OVERWRITE DIRECTORY 'tmp/data_group/test/client_behavior' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' SELECT * FROM client_behavior WHERE dt = '2017-08-16' LIMIT 2000; 上面代码将会导出查询数据到HDFS的tmp/data_group/test/client_behavior目录下。 3. 导出到Hive的另一个表中 导出到Hive中的另一个表中,也是Hive的数据导入方式: INSERT INTO client_behavior_copy SELECT * FROM client_behavior WHERE dt = '2017-08-16' LIMIT 2000; 备注 如果想要导入数据到另一个表中,则这个表必须已经创建成功

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全新 v2 版本 BuildAdmin—TP8+VUE3.3+可视化 CRUD 重新生成代码时不再删表重建

新增 升级到tp8.0.0,升级其他所有后端依赖 升级到vue3.3,升级其他所有前端依赖 上传文件使用部分文件名作为前缀以便识别 多富文本编辑器共存支持 模糊搜索关键词可以含有百分号 表格,单元格和公共搜索自定义渲染支持slot方式 表格头组件增加多个插槽 使用Phinx管理项目数据表,增加数据表管理类 增加访问和操作文件系统的类 可视化CRUD,修改设计且数据表内有数据时,不再删表重建,而是根据设计调整表结构 可视化CRUD,单表多次关联支持、远程下拉字段名自动根据表名生成 可视化CRUD,修复生成的远程下拉pk属性可能错误的问题 可视化CRUD,实时的字段命名规则检查、字段名称重复检查 可视化CRUD,增加当前不在开发环境提醒 可视化CRUD,选择的表有成功生成的记录则建议从历史记录开始 其他细节 优化/修复 安装器优化 公共语言翻译key全面大写开头 内置font-awesome WEB终端执行日志显示样式优化,且输出支持换行 完善前端端类型定义 部分公共函数归纳为类 array输入组件可以设置数组项的标题 可视化CRUD,修复远程下拉多选字段的公共搜索失效的问题 云存储初始化时机优化 修改菜单规则默认图标 上传组件默认值为null时的处理 修复后台基类 del 方法的数据权限失效的问题 编程式删除系统配置分组时,该分组无配置项再删除 同类函数参数命名统一、字段命名规则统一、参数命名规则统一 默认折叠所有会员菜单规则 优化点选验证码汉字集 优化命令执行失败时的提示信息 去除不必要的 controllerUrls timeFormat函数归类到公共文件中 menu_rule表名改为admin_rule,因为会员规则表名为user_rule 修复远程下拉组件在无数据时无提醒的问题 修复热更新后鉴权按钮消失的问题 其他细节 此版本有一些不兼容更新,建议在更新前参考:v2.0.0不兼容更新

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TigerVNC 1.16.1 发布,VNC 客户端和服务器

TigerVNC 是一个高级的 VNC 远程访问的实现,允许你查看运行在网络上另一台计算机上的虚拟桌面环境并与之交互;它是基于 RealVNC 4 和 X.org 代码库的高速 VNC 版本。 TigerVNC 1.16.1 漏洞修复版本现已发布。此版本主要为安全更新,旨在修复 x0vncserver 中的一个漏洞,该漏洞允许其他用户查看和篡改屏幕内容。建议 x0vncserver 用户立即更新。 该版本还包含对新 w0vncserver 使用 Plain 安全类型的修复,以及一些翻译更新。 二进制文件可从 SourceForge 获取:https://sourceforge.net/projects/tigervnc/files/stable/1.16.1

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TigerVNC 1.16.0 发布,VNC 客户端和服务器

TigerVNC 1.16.0 版本现已发布。TigerVNC 是一个高级的 VNC 远程访问的实现,允许你查看运行在网络上另一台计算机上的虚拟桌面环境并与之交互;它是基于 RealVNC 4 和 X.org 代码库的高速 VNC 版本。 重点更新内容如下: native viewer 新增了键盘快捷键系统,方便用户控制查看器,例如切换全屏模式和重定向系统按键。 native viewer 现在即使在窗口模式下也支持发送系统键。 新增了一个名为 w0vncserver 的服务器,用于共享 Wayland 桌面。 Java viewer 对会话的缩放具有更精细的控制。 native viewer 在 macOS 上采用新方法拦截系统键盘输入,需用户明确授权 native viewer 改进了服务器字段,并增加了可搜索的历史记录。 native viewer 现在可以拦截并转发 Windows 上的所有系统键盘指令。(Ctrl+Alt+Delete 组合键除外,该组合键永远无法被拦截。) 现在,调整远程会话大小时,native viewer 的响应速度更快了。 Red Hat Enterprise Linux 10 软件包已添加,但缺少 libvnc.so。 Ubuntu 20.04 和 Red Hat Enterprise Linux 7 的软件包已被移除 详情可查看:https://github.com/TigerVNC/tigervnc/releases/tag/v1.16.0

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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