首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在qubole上用avro文件创建hive外部表?

在Qubole上,您可以使用Avro文件创建Hive外部表。以下是创建Hive外部表的步骤:

步骤 1: 准备Avro文件

确保您的Avro文件已经上传到HDFS或者S3等存储系统中,并且您知道文件的路径。

步骤 2: 创建Hive外部表

在Qubole的Web界面中,您可以按照以下步骤创建Hive外部表:

  1. 登录到Qubole的控制台。
  2. 点击左侧菜单中的“Hive”选项。
  3. 在Hive页面,点击右上角的“Create Table”按钮。
  4. 在弹出的窗口中,选择“Create External Table”。
  5. 填写表的基本信息,如表名、数据库等。
  6. 在“Table Properties”部分,选择“Input Format”为org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat
  7. 设置“SerDe”为org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe
  8. 在“Location”栏中输入Avro文件的HDFS路径或者S3路径。
  9. 在“Columns”部分,定义表的列结构,这应该与Avro文件中的schema相匹配。
  10. 在“Partition Columns”部分,如果有分区,定义分区列。
  11. 点击“Create”按钮完成创建。

示例SQL

以下是一个创建Hive外部表的示例SQL语句:

代码语言:javascript
复制
CREATE EXTERNAL TABLE my_avro_table (
  id INT,
  name STRING,
  timestamp TIMESTAMP
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "avro.schema.url"="hdfs:///path/to/your/avro/schema.avsc"
)
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION 'hdfs:///path/to/your/avro/files/';

请确保将/path/to/your/avro/schema.avsc替换为您的Avro schema文件的实际路径,以及将/path/to/your/avro/files/替换为您的Avro文件的实际路径。

注意事项

  • 确保Avro schema文件是可访问的,并且路径正确。
  • 如果您的Avro文件是分区的,请确保在创建表时正确设置了分区列。
  • 如果您的Avro文件存储在S3上,请确保您的Qubole集群有权限访问S3桶。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

0767-Hive ACID vs. Delta Lake

Hive创建一个事务并插入一些数据 create table acidtbl (key int, value string) stored as orc...,你也可以直接使用Hive的create table语法直接创建事务,而无需进行任何数据格式转换。...如果已有的数据文件格式为Parquet,同样的方法你只能创建仅支持插入(insert-only)的。 深度分析 3.1 Why Hive ACID?...3.4 Spark实现 之前提到的,我们正在开发使用Spark读取Hive ACID事务表功能,并将这块功能开源,我们想选择一种易于开源的设计方法。...和delete; 2.与Hive Metastore通信以获取可以读取的事务的当前快照,并在RDD的整个生命周期中使用相同的快照; 3.不获取Hive的读取锁(read locks),因此依赖管理员不删除可能正在读取的数据

2K20

助力工业物联网,工业大数据之ODS层及DWD层建表语法【七】

/dw/ods/one_make/incr_imp step1:创建ODS层数据库:one_make_ods step2:根据在HDFS的数据目录来创建分区 step3:申明分区 DWD层 来自于...FORMAT:指定分隔符 列的分隔符:\001 行的分隔符:\n STORED AS:指定文件存储类型 ODS:avro DWD:orc LOCATION:指定对应的HDFS的地址.../Hive/AvroSerDe 指定文件类型 方式一:指定类型 stored as avro 方式二:指定解析类 --解析文件的时候,哪个类来解析 ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2....avro.AvroSerDe' --读取这张的数据哪个类来读取 STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat...' location '这张在HDFS的路径' TBLPROPERTIES ('这张的Schema文件在HDFS的路径') 小结 掌握HiveAvro方式及语法

61820
  • HAWQ技术解析(九) —— 外部数据

    查询外部HDFS数据         HAWQ通过外部的形式访问HDFS文件。下面是创建一个HDFS外部的语法。...可以创建HAWQ函数或使用应用程序抽取复杂数据类型子元素的数据。         下面是一些HAWQ访问Hive的例子。 4. 准备示例数据 (1)准备数据文件,添加如下记录,逗号分隔字段。...select * from sales_info; (5)确认sales_info在HDFS的位置,在创建HAWQ外部时需要用到该信息。...图2 HAWQ使用PXF从HCatalog查询的元数据。 HAWQ查询到的元数据创建一个内存目录。如果一个查询中多次引用了同一个,内存目录可以减少对外部HCatalog的调用次数。...为了使用HAWQ访问JSON数据,必须将JSON文件存储在HDFS,并从HDFS数据存储创建外部

    3.3K100

    CDP中的Hive3系列之Hive3

    外部Hive 3不支持以下功能: 查询缓存 物化视图,但以受限的方式除外 自动运行时过滤 插入后合并文件外部运行DROP TABLE时,默认情况下,Hive仅删除元数据(Schema)。...定位Hive并更改位置 您需要知道 Hive 在 HDFS 存储的位置以及安装服务后如何更改仓库位置。 您在 CDP 中创建的新存储在托管Hive 仓库或外部Hive 仓库中。...创建、使用和删除外部 使用外部(该不是Hive所管理的)将数据从文件系统文件导入Hive。...外部和托管(内部)之间的主要区别是:DROP TABLE语句后,数据在文件系统的持久性。 外部删除:Hive仅删除主要由Schema组成的元数据。...如果您希望DROP TABLE命令也删除外部中的实际数据,就像DROP TABLE在托管一样,则需要相应地配置属性。 创建一个要在Hive中查询的数据的CSV文件。 启动Hive

    2K60

    Hive类型(存储格式)一览

    Hive类型 Hive支持的类型,或者称为存储格式有:TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。 ?...所以它常见的适用场景是作为外部数据导入存储,或者导出到外部数据库的中转。...可以支持数据的多重嵌套(JSON的属性值可以是一个对象,且支持嵌套),但ORC在多重嵌套上的性能并不好。...所以,对于ORC和Parquet的选择要区分使用场景,如果只在Hive中处理时使用,追求更高效的处理性能,且单个文件不是很大,或者需要有事务的支持,则选用ORC。...所以,如果数据通过其他Hadoop组件使用AVRO方式传输而来,或者Hive中的数据需要便捷的传输到其他组件中,使用AVRO是一种不错的选择。

    2.7K21

    数据仓库Hive 基础知识(Hadoop)

    Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive...喜欢图形界面的用户,可采用几种典型的外部访问工具:Karmasphere、Hue、Qubole等。...三、Hive工作原理 3-1 SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理 3-1-1 MapReduce实现连接操作 假设连接(join)的两个分别是用户User(uid,name)和订单...执行器通常启动一个或多个MR任务,有时也不启动(SELECT * FROM tb1,全扫描,不存在投影和选择操作) 上图是Hive把HQL语句转化成MR任务进行执行的详细过程。...Hive要处理的数据文件常存储在HDFS,HDFS由名称节点(NameNode)来管理。

    2.2K90

    Hive编程指南》

    前言 Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,MapRFS...但是用户可以通过查询生成新或者将查询结果导入到文件中 因为Hadoop是一个面向批处理的系统,而MapReduce任务(job)的启动过程需要消耗较长的时间,所以Hive查询延时比较严重。...也因此,Pig常用于ETL(数据抽取,数据转换和数据装载)过程的一部分,也就是将外部数据装载到Hadoop集群中,然后转换成所期望的数据格式 如果用户需要Hive无法提供的数据库特性(行级别的更新,快速的查询响应时间...持久化文件将定期地使用附加日志更新进行更新等操作 1-2 没有使用MapReduce的分布式处理工具 第2章 基础操作 Hive提供了这样的功能,因为CLI可以接受e命令这种形式。...如果mytable具有一个字符串字段和一个整型字段,我们可以看到如下输出: Hive中可以使用–f文件名方式执行指定文件中的一个或者多个查询语句。

    1K30

    Hive创建表语法

    内部 -- 创建内部 create table user1( id int comment '用户id', username varchar(20) comment '账户名称', password...location '/hive/warehouse/testing.db/user1'; 外部 -- 创建外部 -- 删除外部对应hdfs源数据: hadoop fs -rm -r /hive/...location '/hive/warehouse/testing.db/user1'; 临时 -- 创建临时 create temporary table user1( id int comment...外部:重要数据,高容错,数据共享(删除不删除物理数据) 内部:数据清洗转换的中间结果(删除时元数据和物理数据都删除) 临时:测试使用,当前session有效,退出自动删除(不支持分区和索引)...注意事项 Hive的存储格式有六种:AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE Hive创建不指定数据格式时,默认是 TEXTFILE 格式 语法详情参考

    1.4K60

    「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

    简而言之,映射的文件组包含一组记录的所有版本。 存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动(即如何写入数据)。...在运行启发式方法以确定如何最好地将这些记录放到存储优化文件大小之类后,这些记录最终会被写入。对于诸如数据库更改捕获之类的例,建议该操作,因为输入几乎肯定包含更新。...实际,正确执行此操作非常关键,因为文件组一旦创建后就不能删除,只能如前所述对其进行扩展。...数据集同步到Hive Metastore后,它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部。...如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建文件,并且始终写入适当大小的文件,其会在摄取/写入花费更多时间以保持查询的高效。

    6.4K42

    助力工业物联网,工业大数据之ODS层构建:需求分析【八】

    ' location '这张在HDFS的路径' TBLPROPERTIES ('这张的Schema文件在HDFS的路径') 名、的注释、在HDFS的路径、Schema文件在HDFS的路径...Schema文件:每个Avro格式的数据都对应一个Schema文件 统一存储在HDFS ​ 需求:加载Sqoop生成的Avro的Schema文件,实现自动化建 分析 step1:代码中构建一个...Hive/SparkSQL的连接 step2:创建ODS层数据库 create database if not exists one_make_ods; step3:创建ODS层全量表:44张 create...:的信息 从Oracle中获取的注释 获取文件:HDFSAVRO文件的地址 /data/dw/ods/one_make/full_imp 获取的Schema:HDFSAvro文件的Schema...获取文件:HDFSAVRO文件的地址 /data/dw/ods/one_make/incr_imp 获取的Schema:HDFSAvro文件的Schema文件地址 /data/dw/ods

    58340

    Hive 3的ACID

    当您想使用Hive以外的其他工具直接在文件级别访问数据时,通常使用外部。您还可以使用存储处理程序(例如Druid或HBase)来创建位于Hive元存储之外的。...Hive 3不支持以下外部表功能: • 查询缓存 • 物化视图,但以受限的方式除外 • 默认的统计信息收集 • 使用统计信息计算查询 • 自动运行时过滤 • 插入后合并文件外部运行DROP TABLE...仅插入的存储格式不限于ORC。 • 创建,使用和删除外部 您可以使用外部(该Hive不能管理的)将数据从文件系统文件导入Hive。...• 删除外部和数据 在外部 运行DROP TABLE时,默认情况下,Hive仅删除元数据(模式)。...代替就地更新,Hive行ID装饰每一行。

    3.9K10

    【干货】基于Apache Spark的深度学习

    由其创建者开发的Spark是用于大规模数据处理的快速且通用的工具。 快速意味着它比之前使用大数据(经典MapReduce)的方法更快。...通用意味着它可以用于多种用途,运行分布式SQL,创建数据管道,将数据存入数据库,运行机器学习算法,处理图形、数据流等等。 RDD(弹性分布式数据集) ?...您可以创建它们来并行化驱动程序中的现有集合,或者在外部存储系统中引用数据集。(例如共享文件系统,HDFS,HBase,或提供Hadoop InputFormat的任何数据源) ?...DataFrame可以由各种来源构建而成,例如:结构化数据文件Hive中的外部数据库或现有的RDD。 ? 简而言之,Dataframes API是Spark创建者在框架中轻松处理数据的方式。...此外,我还将在Deep Cognition Platform创建一个环境,从而可以在笔记本使用此库工作,以便测试所有内容。

    3.1K30

    写入 Hudi 数据集

    在运行启发式方法以确定如何最好地将这些记录放到存储优化文件大小之类后,这些记录最终会被写入。 对于诸如数据库更改捕获之类的例,建议该操作,因为输入几乎肯定包含更新。...DFS或Confluent schema注册Avro模式。...例如:当您让Confluent Kafka、Schema注册启动并运行后,可以这个命令产生一些测试数据(impressions.avro,由schema-registry代码库提供) [confluent...Hudi中的小文件处理功能,可以分析传入的工作负载并将插入内容分配到现有文件组中, 而不是创建文件组。新文件组会生成小文件。...实际,正确执行此操作非常关键,因为文件组一旦创建后就不能删除,只能如前所述对其进行扩展。

    1.5K40

    ApacheHudi常见问题汇总

    读时合并(Merge On Read):此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行(avro)的数据格式。...如果满足以下条件,则选择写时复制(COW)存储: 寻找一种简单的替换现有的parquet的方法,而无需实时数据。 当前的工作流是重写整个/分区以处理更新,而每个分区中实际只有几个文件发生更改。...当查询/读取数据时,Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次,每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....Hudi如何在数据集中实际存储数据 从更高层次讲,Hudi基于MVCC设计,将数据写入parquet/基本文件以及包含对基本文件所做更改的日志文件的不同版本。...所有文件都以数据集的分区模式存储,这与Apache Hive在DFS的布局方式非常相似。请参考这里了解更多详情。

    1.8K20

    适用于大数据环境的面向 OLAP 的数据库

    重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎,探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。...通过Hive,用户可以将这些维度模型转换为易于查询和分析的表格模型。 转换过程涉及将维度模型映射到适合 Hive 的表格结构。此映射通常涉及创建 Hive 并定义它们之间的必要关系。...Avro 文件 Avro 文件Hive 中紧凑且高效的二进制文件格式。Avro 文件以自描述格式存储数据,其中包括架构定义和数据。...这种自描述性质使 Avro 文件具有高度可移植性,并支持数据验证和模式演化。 要使用 Avro 文件作为存储格式创建,您需要定义数据的架构。...这允许在 Hive 中进行高效的分布式处理,因为可以在不同的行组同时执行多个任务。 与 Hive 集成: RCFile 与 Hive 紧密集成,是 Hive 使用的默认文件格式。

    37620

    存储格式&数据类型

    存储格式&数据类型 Hive的存储格式 Hive支持的类型,或者称为存储格式有:TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。...可以很容易的将数据导入到Hive中来,所以它常见的适用场景是作为外部数据导入存储,或者导出到外部数据库的中转。...(JSON的属性值可以是一个对象,且支持嵌套),但ORC在多重嵌套上的性能并不好。...AVRO 最后AVRO,它主要为 Hadoop 提供数据序列化和数据交换服务,支持二进制序列化方式,它与Thrift功能类似。...所以,如果数据通过其他Hadoop组件使用AVRO方式传输而来,或者Hive中的数据需要便捷的传输到其他组件中,使用AVRO是一种不错的选择。

    1.7K20

    大数据组件:Hive优化之配置参数的优化

    [PARTITION partition_spec] SET FILEFORMAT :修改具体表的文件格式 如果要改变创建的默认文件格式,可以使用set hive.default.fileformat...同时也可以使用set hive.default.fileformat.managed = 进行配置,仅适用于内部外部。...扩展:不同存储方式的情况 TEXT, SEQUENCE和 AVRO文件是面向行的文件存储格式,不是最佳的文件格式,因为即便只查询一列数据,使用这些存储格式的也需要读取完整的一行数据。...关于每种文件格式的说明,如下: (1)TEXTFILE 创建时的默认文件格式,数据被存储成文本格式。文本文件可以被分割和并行处理,也可以使用压缩,比如GZip、LZO或者Snappy。...(2)地理位置,比如国家、省份、城市等 (3)业务逻辑,比如部门、销售区域、客户等等 与分区类似,分桶的组织方式是将HDFS的一张大文件分割成多个文件

    93530

    Hive介绍与核心知识点

    Hive是一种类SQL语句来协助读写、管理那些存储在分布式存储系统大数据集的数据仓库软件。...Hive重要概念 外部和内部 内部(managed table) 默认创建的是内部(managed table),存储位置在hive.metastore.warehouse.dir设置,默认位置是...导入数据的时候是将文件剪切(移动)到指定位置,即原有路径下文件不再存在 删除的时候,数据和元数据都将被删除 默认创建的就是内部create table xxx (xx xxx) 外部(external...table) 外部文件可以在外部系统,只要有访问权限就可以 外部导入文件时不移动文件,仅仅是添加一个metadata 删除外部时原数据不会被删除 分辨外部内部可以使用DESCRIBE FORMATTED...取模结果相同的数据记录存放到一个文件。 桶也是一种用于优化查询而设计的类型。创建时,指定桶的个数、分桶的依据字段,hive就可以自动将数据分桶存储。

    1.1K40

    Flink集成Iceberg小小实战

    hive建立一个iceberg格式的flink或者spark写入iceberg,然后再通过其他方式来读取这个,比如spark、flink、presto等。 ?...Iceberg的架构和实现并未绑定于某一特定引擎,它实现了通用的数据组织格式,利用此格式可以方便地与不同引擎(Flink、Hive、Spark)对接。 2....bb641961-162a-49a8-b567-885430d4e799-m0.avro记录本次提交的文件以及文件级别元数据。...即使有一天,想要把HDFS迁移到S3上去,也是可以办到的,大家想想,无论是HadoopCatalog还是HiveCatalog,数据文件和元数据文件本身都是相同的,只是标记当前最新的snapshot...创建hive外部来实时查询iceberg hive> add jar /tmp/iceberg-hive-runtime-0.10.0.jar; hive> CREATE EXTERNAL TABLE

    5.8K60

    Yotpo构建零延迟数据湖实践

    使用CDC跟踪数据库变更 在本文中,我将逐步介绍如何在Yotpo[2]生态系统中实施Change Data Capture架构。...在开始使用CDC之前,我们维护了将数据库全量加载到数据湖中的工作流,该工作流包括扫描全并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展,会导致数据库过载,而且很费时间。...你可以在我们的端到端CDC测试[11]中找到完整的docker化示例,将其运行在docker环境时你可以参考Docker compose文件(Yotpo使用Hashicorp在AWS提供的Nomad[...使用Metorikku,我们还可以监视实际数据,例如,为每个CDC统计每种类型(创建/更新/删除)的事件数。一个Metorikku作业可以利用Kafka主题模式[16]来消费多个CDC主题。 4....展望未来,基础架构的功能将被扩展并支持更多数据库(Mongo,Cassandra,PostgreSQL等)。所有工具已经存在,面临的挑战是如何将它们很好地集成在一起。

    1.7K30
    领券