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    0507-Hive查询json格式表执行MapReduce任务错误问题分析和解决

    作者:冉南阳 1 文档编写目的 本篇文章主要介绍hive里创建的json格式的表,全表查询时成功,当查询时需要提交mapreduce任务时失败问题描述和解决。...里创建的json格式的表全表时成功,当查询时需要提交mapreduce任务时失败。...2、问题原因 对json格式的表执行查询时,若需要对该表的json文件进行解析,则需要依赖类org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe;查询全表时,不需要对进行解析,...所以不会失败;当查询语句需要对json内容解析时,会提交任务到yarn,而yarn的环境缺少该类,所以造成任务失败。...3、上传数据到表的hdfs路径中 hdfs dfs -put json.txt /user/hive/warehouse/student ?

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    【Python】json 格式转换 ② ( Json 格式简介 | Json 概念 | Json 功能 | 对象 数组 格式 | 嵌套格式 | Json 特点 )

    一、Json 格式简介 1、Json 概念 Json 的英文全称为 " JavaScript Object Notation " , JavaScript 对象符号 ; Json 是 轻量级 数据交换格式..., 可以将 Java 数据转为 Json 字符串 , 然后传递给 Python 语言 ; 3、Json 格式 - 对象 / 数组 格式 Json 的 基本格式 主要有 对象 和 数组 两种形式 , Json...", "orange" ] Json 对象对应着 Python 中的字典 , Json 数组对应着 Python 中的列表 , 上述对应可无缝衔接转换 ; 4、Json 格式 - 对象 /...数组 嵌套格式 Json 对象中的 键 和 值 可以是 对象 或 数组 ; Json 数组中的元素 , 可以是 对象 或 数组 ; 下面的 Json 数据 是一个 Json 对象 , “hobbies”...、编程语言和平台之间进行数据交换,具有良好的跨平台兼容性 ; 不依赖特定编程语言 : JSON是一种独立于编程语言的格式,可以在不同的编程语言之间进行数据交换和通信 ; 易于处理 : JSON数据可以直接在

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    JSON 格式

    一:JSON 格式定义 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。 易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。...2001年由 Douglas Crockford 提出,目的是取代繁琐笨重的 XML 格式。 二、JSON 格式规则 复合类型的值只能是数组或对象,不能是函数、正则表达式对象、日期对象。...格式数据的方法 1、JSON.Stringify 1)用途 用于将一个值转为字符串。...JSON.stringify({ name: "张三" }) // "{"name":"张三"}" 4)总结 先写""转换为字符串格式,再把需要转换的内容按照json格式的规则转变一下,该加""的加""...这代表是用于表示值为字符串的引号,使用单双引号都可以,但表示内容为json格式的引号必须写双引号 ? 部分内容源于mdn文档 JSON.parse() JSON.stringify()

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    json格式

    不同的语言中,它被理解为对象(object),记录(record),结构(struct),字典(dictionary),哈希表(hash table),有键列表(keyed list),或者关联数组 (...JSON 是完全动态的,允许在 JSON 结构的中间改变表示数据的方式。   在处理 JSON 格式的数据时,没有需要遵守的预定义的约束。...所以,在同样的数据结构中,可以改变表示数据的方式,甚至可以以不同方式表示同一事物。 格式应用   掌握了 JSON 格式之后,在 JavaScript 中使用它就很简单了。...JSON 格式的数据。...如果使用 JSON,只需调用一个简单的函数,就可以获得经过格式化的数据,可以直接使用了。对于其他数据格式,需要在原始数据和格式化数据之间进行转换。

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    0537-5.15.0-查询Parquet格式表异常问题

    格式的表,由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作,导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。...表中dummy新增的列的值填充为NULL,Hive和Impala查询均符合预期。...Impala查询依然抛出异常,Hive查询符合预期,c3和dummy两列在Parquet文件的Schema中不存在返回NULL,c5列重命名为c4列后可以正常获取到c4列的值,与表原始数据一致。...Impala查询依然抛出异常,Hive查询符合预期,c3列在Parquet文件的Schema中不存在返回NULL,dummy列重命名为c5列后可以正常获取到c5列的值,与表原始数据一致。...4 总结 1.使用Hive查询Parquet格式表时,通过表的列名与Parquet文件中的列进行匹配返回数据,因此在表列顺序发生变化时并不会影响返回结果。

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    Spark SQL解析查询parquet格式Hive表获取分区字段和查询条件

    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。...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。...hive_path的几种指定方式会导致这种情况的发生(test_partition是一个Hive外部分区表,dt是它的分区字段,分区数据有dt为20200101和20200102): 1.hive_path

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    【Hive】从长格式表到宽格式表的转换

    前言 使用sql代码作分析的时候,几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据,一般使用left join或者case when实现,代码看起来冗长,探索一下,可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...长宽格式数据 举个栗子 ? 宽格式数据:每个变量单独成一列为宽格式数据,例如变量name、age等。 长格式数据:长数据中变量的ID没有单独列成一列,而是整合在同一列。...需求描述 某电商数据库中存在一张客户信息表user_info,记录着客户属性数据和消费数据,需要将左边长格式数据转化成右边宽格式数据。 ? 需求实现 做以下说明 ?...需求实现思路 步骤一:将客户信息转化成map格式的数据u001 {"age":"25","education":"master","first_buytime":"2018/1/3","name":"...总结 长格式数据转换成宽格式数据,首先将数据转化成map格式数据,然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然,也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。

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