创建hive表并关联数据

简介: 创建hive表并关联数据

1.数据格式(hdfs数据) \t

id+"\t"+name
 hdfs://ns1/user/traffic_etl/dt=2019-10-15/1.lzo
 hdfs://ns1/user/traffic_etl/dt=2019-10-16/2.lzo

2.创建表

 

CREATE EXTERNAL TABLE `app.app_ord_etl_bak`(
  `id` string, 
  `orderid` string, 
  `skuid` string, 
  `parentid` string, 
  `orderstatus` string, 
  `ordertype` string, 
  `yn` string, 
  `createdat` string, 
  `createattime` string, 
  `updatedat` string, 
  `cancelat` string, 
  `chuguanat` string, 
  `payedat` string, 
  `writeat` string, 
  `splitat` string, 
  `chuguan` string, 
  `payed` string, 
  `split` string, 
  `paymode` string, 
  `idpaymenttype` string, 
  `cont` string)
partitioned by(dt string)
row format delimited fields terminated by '\t' STORED AS TEXTFILE location 'hdfs://ns1/user/jrdw/rbdm.db/order-table-bak';

 

3.加载数据

alter table fdm_traffic_etl add partition (dt='2019-10-15');

后续会自动加载

 

分隔符一定要用 \t 不然会非常危险

其他分隔符

private static final char DORIS_FIELD_SPLIT = (char) 

id+DORIS_FIELD_SPLIT+name

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001'

修复分区

MSCK REPAIR TABLE table_name;

建表、内部表和外部表的区别:

https://www.cnblogs.com/EnzoDin/p/6951181.html

hadoop命令

https://www.cnblogs.com/ldsweely/p/9428459.html


相关文章
|
3月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
63 4
|
3月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-21 Sqoop 数据迁移工具 简介与环境配置 云服务器 ETL工具 MySQL与Hive数据互相迁移 导入导出
Hadoop-21 Sqoop 数据迁移工具 简介与环境配置 云服务器 ETL工具 MySQL与Hive数据互相迁移 导入导出
121 3
|
3月前
|
SQL
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
53 2
|
3月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
141 0
|
5月前
|
SQL 物联网 数据处理
"颠覆传统,Hive SQL与Flink激情碰撞!解锁流批一体数据处理新纪元,让数据决策力瞬间爆表,你准备好了吗?"
【8月更文挑战第9天】数据时代,实时性和准确性至关重要。传统上,批处理与流处理各司其职,但Apache Flink打破了这一界限,尤其Flink与Hive SQL的结合,开创了流批一体的数据处理新时代。这不仅简化了数据处理流程,还极大提升了效率和灵活性。例如,通过Flink SQL,可以轻松实现流数据与批数据的融合分析,无需在两者间切换。这种融合不仅降低了技术门槛,还为企业提供了更强大的数据支持,无论是在金融、电商还是物联网领域,都将发挥巨大作用。
71 6
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 HIVE
实时计算 Flink版产品使用问题之如何将PostgreSQL数据实时入库Hive并实现断点续传
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
5月前
|
SQL 分布式计算 数据处理
实时计算 Flink版产品使用问题之怎么将数据从Hive表中读取并写入到另一个Hive表中
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版操作报错合集之从mysql读数据写到hive报错,是什么原因
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
|
5月前
|
SQL 存储 分布式计算