hive读取postgresql，hive读取json文件

如何把mysql的表导入hive外部表的分区中

Sqoop从本地MySQL导入到Hive为什么要求Sqoop一定要在HDFS中 sqoop导入mysql中表不需要手动创建。连接到hive的默认数据库后会自动创建的。

进入Vi：Shell代码收藏代码$visupply-2011010txt在Vi命令模式下，键入：setlist，设置控制字符可见，成功后Vi会立即显示一个行结束标志$。

由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mysql会导致一下问题： 字符长度太小的异常。

只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

导出纯数据格式 登录db2 执行 load data infile d：/fromtable .txt into table fromtable； 需要先建一张和原表结构一样的空表。建一个odbc连接，先导出到access中，再导出到另一个库中。

相关问答

Q1: Hive优化

1、直接将hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles都设为true即可，前者表示将map-only任务的输出合并，后者表示将map-reduce任务的输出合并，Hive会额外启动一个mr作业将输出的小文件合并成大文件。

2、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。

3、分区裁剪就是在查询时只读需要的分区。Hive中与分区裁剪优化相关的则是 hive.optimize.pruner ，默认是 true 。

4、通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格格式nonstrict。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict，开启严格模式可以禁止3钟类型的查询。

5、可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。

Q2: 什么是数据库

数据库，可视为电子化的文件柜，即存储电子文件的处所。所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。

数据库专业的来说，其实就是一种电子的仓库，是专门储存数据和管理管理数据的一种处所，用户可以对数据库中的数据进行新增和更新或者删除等操作。

数据库，顾名思义，是存入数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上的，而且数据是按一定格式存放的。当人们收集了大量的数据后，应该把它们保存起来进入近一步的处理，进一步的抽取有用的信息。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

Q3: hive获取多个分区表的数据与其他数据库有什么异同?

在Hive中的数据仓库中，也有分区分桶的概念，在逻辑上，分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区间的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。

没有索引时，类似WHERE tabcol1 = 10 的查询，Hive会加载整张表或分区，然后处理所有的rows，但是如果在字段col1上面存在索引时，那么只会加载和处理文件的一部分。

Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。

目前，在利用hive建设数据仓库的过程中，总会遇见分区分桶的，跟传统的DBMS系统一样，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高查询效率。

Q4: hive表怎么只读取一部分数据

1、Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据，并同时将数据Load到目标表中。

2、Hive 中的 Join 只支持等值 Join，也就是说 Join on 中的 on 里面表之间连接条件只能是 = ，不能是 ， 等符号。此外，on中的等值连接之间只能是 and，不能是or。

3、列裁剪就是在查询时只读取需要的列。当列很多或者数据量很大时，如果select 所有的列或者不指定分区，导致的全表扫描和全分区扫描效率都很低。Hive中与列裁剪优化相关的配置项是 hive.optimize.cp ，默认是 true 。

4、hive分区表 ，其真实的表现其实就是在 存储hive表的文件夹的下面，创建新的文件夹，文件夹的名字是 分区字段=字段取值 这种格式的。分区的优点：当分区表的数据很大的时候，可以指定查询表格之中的部分数据。

5、function my_lower as com.example.hive.udf.Lower；上面主要描述了实现一个udf的过程，首先自然是实现一个UDF函数，然后编译为jar并加入到hive的classpath中，最后创建一个临时变量名字让hive中调用。转载，仅供参考。

6、Web界面是通过浏览器访问 Hive的。Hive 将元数据存储在数据库中，如 MySQL、Derby中。Hive 中的元数据包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表等）、表数据所在的目录等。

Q5: impala怎么判断从hive里刷新那部分元数据

在某个节点的impala-shell运行DDL语句，可能会出现其他节点查看不到的情况，因为impala的所有元数据都是用catalogd来管理的。

目前我知道的方法是把你希望添加的数据写入到文本中，然后从文本导入到你的表格中。但是，hive不知道oracle的insert into ， update。

我从谷歌上找到的说明是，atlas没有支持到hive内部表（managed table）的lineage，只有External修饰的表才能生成血缘。但是解决方案我也没找到啊。。

Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作（insert除外）。Hive：在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。

Impala Impala是Cloudera 公司推出，提供对 HDFS、Hbase 数据的高性能、低延迟的交互式 SQL 查询功能。Impala 使用 Hive的元数据， 完全在内存中计算。是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎。

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