首先说一下，这里解决的问题应用场景： sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？...这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段，在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明。...如， sparkSession.read.format("parquet").load(s"${hive_path}")，hive_path为Hive分区表在HDFS上的存储路径。...，这里仅以示例的程序中涉及到的源码中的class、object和方法，绘制成xmind图如下，想细心研究的可以参考该图到spark源码中进行分析。...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db
欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...临时表 insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接写入。...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...创建分区表： hive分区表：是指在创建表时指定的partition的分区空间，若需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by。...注意： 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写 分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。...当我们删除一个管理表时，Hive 也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享数据。...分区表 分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。...PARTITIONED英文意思就是分区的，需要指定表中的其中一个字段，这个就是根据该字段的不同，划分不同的文件夹。...同时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的 HashPartitioner 的原理类似；分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive
mysql如何获取hive表的元数据信息 说明 1、通过hive的元数据库(通常为Msyql)获得，通过sql的关联即可。...2、获取表名称及表创建时间、库名及库注释，以S_ID作为关联关系获取C_ID，字段名称及字段注释在表中。 实例 SELECT t2....`TYPE_NAME` `column_data_type` -- 字段数据类型 FROM tbls t1 -- 获取表名称及表创建时间 JOIN dbs t2 -- 获取库名及库注释 ON ... t1.SD_ID = t4.SD_ID -- 以S_ID作为关联关系获取C_ID JOIN columns_v2 t5 -- 字段名称及字段注释都在此表中 ON t4.CD_ID = t5....CD_ID 以上就是mysql获取hive表的元数据信息，希望对大家有所帮助。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...spark-hive_2.10 1.6.0 provided...; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; import java.io.Serializable...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
数据样例：分区表 外部表 .parquet压缩 操作步骤 STEP 1 记下表所在华为A集群的HDFS位置，使用命令desc formatted 'tablename';获取，如'hdfs://hacluster...STEP 3 STEP 2条件满足，使用命令hdfs dfs -get '粘贴在STEP 1中复制的位置'，将表完整内容get到本地管理机local。...此时如果表存储过大，我们根据要迁移的表的分区进行get操作也可以，将对应分区名跟在位置后，如'hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/bigdata.db/tablename...STEP 4 在华为B集群中创建迁移的表，STEP 1中我们已经拿到了建表语句，需要修改位置：'hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/bigdata.db/tablename...STEP 5 将STEP 3 中的文件put到华为集群B的'hdfs://hacluster/user/hive/warehouse/bigdata.db/tablename/2023'目录下。
本文以Java API为例，介绍如何获取hive standalone metastore中的catalog、database、table等信息。...---获取catalog为hive，database名为hive_storage下的所有表--------------------"); client.getTables("hive",...，database名为hive_storage，表名为sample_table_1的描述信息-----"); System.out.println(client.getTable("hive...---获取catalog为hive，database名为hive_storage下的所有表--------------------"); client.getTables("hive",..._1 ------获取catalog为hive，database名为hive_storage，表名为sample_table_1的描述信息----- Table(tableName:sample_table
Hive中的分区表和非分区表有什么区别？请解释其作用和使用场景。 在Hive中，分区表和非分区表是两种不同的表类型，它们在数据的组织和查询性能上有一些区别。...分区列可以是任何数据类型，如字符串、整数等。分区表的定义中包含了分区列的名称和数据类型。...分区表的使用场景： 时间序列数据：例如日志数据、传感器数据等，可以根据时间戳将数据分区，以便按时间范围进行查询。 地理数据：例如地理位置信息，可以根据地理区域将数据分区，以便按地理位置进行查询。...非分区表（Non-partitioned Table）： 非分区表是将所有数据存储在一个目录中的表，不进行任何分区。非分区表的定义中只包含列的名称和数据类型。...; 在上述代码中，我们创建了一个名为customers的非分区表。
而在我们实际生产中，我们不仅可以通过如下的方式及时更新和获取Hive元数据库中相关表记录的指标信息，我们也可以参考下述相关SQL在Hive/Spark底层的执行过程，实现我们自己的一整套业务逻辑。...Hive元数据库中主要涉及的元数据表 DBS：存储Hive中所有数据库的基本信息，如库ID、表ID、创建时间、用户、表名、表的类型等。...PARTITIONS：存储Hive分区统计信息相关的元数据，如分区ID、表ID、创建时间、分区名（partCol=partVal）等信息。...1）分区表 Hive分区表元数据统计信息SQL语法需要指定到具体分区，如分区字段或者分区名=分区值 -- 1....Hive和Spark对Hive库表元数据信息统计的主要区别 对Hive表元数据信息统计的SQL语法支持不同 如Spark支持对Hive分区表进行表级别的统计，但Hive需要指定到具体分区 对Hive表元数据信息统计在
程序员都很懒，你懂的！...最近在项目开发中,由cs开发的exe的程序，需要自动升级，该exe程序放在linux下，自动升级时检测不到该exe程序的版本号信息，但是我们客户端的exe程序需要获取服务器上新程序的版本号信息。...最后由我用java实现linux上exe文件的版本号读取功能。...java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.RandomAccessFile; /** * @see 获取文件信息的工具类...15:01:26 * @version V1.0 * @since tomcat 6.0 , jdk 1.6 */ public class FileUtil { /** * @see 获取版本信息
♣ 题目部分 在Oracle中，怎样收集表的统计信息？怎样收集分区表的统计信息？...♣ 答案部分 主要采用DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS包进行统计信息的收集，如下所示： DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(USER,'TB_NAME...=>'PARTITION',CASCADE=>TRUE);--针对分区表的单个分区进行收集统计信息 除此之外，还有一些其它的用法，如下所示： l EXEC DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS...();--收集当前数据库下所有用户的统计信息 l EXEC DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(USER);--收集用户下所有对象的统计信息 当系统的分区表数据量很大时，如果每次都收集全部的分区必然会导致统计信息的收集非常慢...','TRUE');--只收集数据变动的分区 SELECT DBMS_STATS.GET_PREFS('INCREMENTAL',NULL,'TABLE_NAME') FROM DUAL;--查看分区表
相对的，HDFS读写小文件也会更加耗时，因为每次都需要从NameNode获取元信息，并与对应的DataNode建立连接。如果NameNode在宕机中恢复，也需要更多的时间从元数据文件中加载。...另一方面，也会给Spark SQL等查询引擎造成查询性能的损耗，大量的数据分片信息以及对应产生的Task元信息也会给Spark Driver的内存造成压力，带来单点问题。...（网易有数大数据平台 - 数据开发） 从左到右依次为 建表 - 按分区字段插入非空集合到分区表 - 按rand插入空集到分区表，并开启自Spark SQL适应； 建表 - 不shuffle 按原始分片直接插入分区表...在解决数据倾斜问题的基础上，也只比纯按照分区字段进行distibute by多了39个文件。 总结 本文讲述的是如何在纯写SQL的场景下，如何用Spark SQL做数据导入时候，控制小文件的数量。...彩蛋 资源获取 获取Flink面试题，Spark面试题，程序员必备软件，hive面试题，Hadoop面试题，Docker面试题，简历模板，优质的文章等资源请去 下方链接获取 GitHub自行下载 https
文件组织 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。...hudi & non-hudi datasets .load("/glob/path/pattern"); 实时表 {#spark-rt-view} 当前，实时表只能在Spark中作为Hive表进行查询...所有文件都以数据集的分区模式存储，这与Apache Hive表在DFS上的布局方式非常相似。 11. 如何写入Hudi数据集 通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 26.
1.谈谈你对Spark SQL的理解 Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark...即可操作hive中的库和表。...SQL与HiveSQL 7.说说Spark SQL解析查询parquet格式Hive表如何获取分区字段和查询条件 问题现象 sparksql加载指定Hive分区表路径，生成的DataSet没有分区字段...如，sparkSession.read.format("parquet").load(s"${hive_path}")，hive_path为Hive分区表在HDFS上的存储路径。...Hint 应用到Spark SQL 需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 3.小文件定期合并可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作
在存储访问层，通过文件（如Hudi，Iceberg等）或者RowGroup（如Parquet，ORC等）等级别的Min/Max/BloomFilter等信息结合过滤条件判断是否可以跳过相关文件或文件块。...Apache Iceberg Apache Iceberg是近两年兴起的数据湖存储引擎三剑客(Hudi，Delta Lake，Iceberg)之一，Iceberg提供了表级别的抽象接口，自己在文件中维护表的元数据信息...数据的组织方式 在大数据生态圈中，数据通常存储在HDFS分布式文件系统中，一个Hive表的数据一般会存储在对应的HDFS路径下的文件中。...在Hive/Spark/Presto等分布式SQL引擎中，给用户提供了多种手段用于控制数据的组织方式，比如下面的几个示例： 通过分区将不同分区的数据置于不同的子目录中，从而带有分区字段过滤的查询可以直接跳过不相干的分区目录...在Spark写数据任务中，一般最后一个Stage的每个Partition对应一个写出文件，所以我们通过控制最后一个Stage前的Shuffle Partitioner策略，就可以控制最终写出文件的个数以及数据如何在各个文件中分布
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...表分区是像 Hive 的这种系统常用的优化方法。...在一个分区的表中，数据往往存储在不同的目录，分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...表 Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据以及保存数据到 Hive 中。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。 在读取 Hadoop 文件系统数据或 Hive 表数据时，大数据应用程序开发人员遇到了一个普遍的问题。...在摄入的过程中，这些数据将以这些格式写入。如果你的应用程序是写入普通的 Hadoop 文件系统，那么建议提供这种格式。大多数摄入框架（如 Spark 或 Nifi）都有指定格式的方法。...在创建 Hive 表的过程中，你需要决定分区列什么样，以及是否需要排序或者使用什么压缩算法，比如Snappy或者Zlib。 Hive 表的设计是决定整体性能的一个关键方面。...提前掌握所有可用性方面的信息可以让你更好地设计适合自己需要的表。因此，对于上面的例子，一旦数据被摄取到这个表中，就应该按天和类别进行分区。...Hive 参数设置 当你通过 map-reduce 作业读取 Hive 表的数据时，有一些方便的调优参数。要了解更多关于这些调优参数的信息，请查阅 Hive调优参数。
（分区字段格式为yyyyMMdd） 4、抽取ds_db库中coupon_use的增量数据进入Hive的ods库中表coupon_use。...根据ods.coupon_use表中get_time、used_time、pay_time中的最大者作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变， 同时添加静态分区，分区字段为etl_date，...（分区字段格式为yyyyMMdd） 9、抽取ds_db库中order_cart的增量数据进入Hive的ods库中表order_cart。...中的表名与MySQL中的表名相同 val HiveTables = MysqlTables // TODO 获取当前日期（例如：20241122） val date = LocalDate.now...hive的coupon_use表中的最大时间（取get_time、pay_time、used_time中的最大值）（增量字段），并将结果转换为字符串 val maxTimeQuery
为简化起见，我们使用少量的数据来进行演示，示例数据如下图1所示。 图1 示例数据位于名为“表1”的表中，我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1：使用Power Query 在新工作簿中，单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令，找到“表1”所在的工作簿，单击“导入”，在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...单击功能区新出现的“查询”选项卡中的“编辑”命令，打开Power Query编辑器，在“产地”列中，选取“宜昌”，如下图2所示。 图2 单击“确定”。...然而，单击Power Query编辑器中的“关闭并上载”命令，结果如下图3所示。...图3 方法2：使用FILTER函数 新建一个工作表，在合适的位置输入公式： =FILTER(表1,表1[产地]="宜昌") 结果如下图4所示。
对于Spark来说，小文件也是类似的，在Spark中，每个“map”相当于Spark任务在执行器中每次读取和处理一个分区。每个分区默认情况下是一个block。...3.过度分区表 过度分区表是指每个分区的数据量很小（的Hive表。Hive Metastore Server (HMS) API 调用开销会随着表拥有的分区数量而增加。...在这种情况下，应该考虑表的分区设计并减少分区粒度。 4.Spark过度并行化 在Spark作业中，根据写任务中提到的分区数量，每个分区会写一个新文件。...3.Spark过度并行化 在Spark中向HDFS写入数据时，在向磁盘写入数据前要重新分区或聚合分区。这些语句中定义的分区数量将决定输出文件的数量。...5.使用Hive对数据进行压缩 如果你有一个现有的Hive表有大量的小文件，那么可以通过以下设置来重写这个表（parquet格式）。关于Hive压缩可以查阅其他文档获取更详细的信息。
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