设备树 (DT, Device Tree) 是用于描述 non-discoverable(google这样写的，意思应该就是硬件信息看不到) 硬件的命名节点和属性构成的一种数据结构。操作系统（例如在 Android 中使用的 Linux 内核）会使用 DT 来支持 Android 设备使用的各种硬件配置。硬件供应商会提供自己的 DT 源文件，接下来 Linux 会将这些文件编译成引导加载程序使用的DTB（Device Tree BLOB）文件。
问题现象：在hive的分区表中删除了分区，命令执行返回成功，但是hdfs上对应的分区目录却没有删除。
一、背景 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。 分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 如果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，详见表创建的语法结构。 二、技术细节 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。 表和列名不区分大小写。 分区是以字段的形式在表结构中存在，通过des
您可以使用设备树编译器 (DTC) 编译设备树源文件。不过，在将叠加层 DT 应用于目标主 DT 之前，您还应该通过模拟 DTO 的行为来验证结果。
场景 订单数据之类的业务表，因为有状态要更新，比如订单状态，物流状态之类的，需要同步很久之前的数据到Hive. 如何同步时在Hive中进行操作一次更新多个分区内的数据? Hive 操作 设置Hive动
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？
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，即是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。传统数据仓库一般采用拉链的方式保留主数据（例如客户信息）的变化数据，采用这种设计方式的主要原因是减少数据冗余。这个需求在Hadoop中主要是有以下两种实现方式选择：
根据常理判断，简单的 select * limit 不会造成内存溢出的。因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。
文章目录 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 1.2 添加分区 1.3 删除分区 1.4 修改分区 2.列操作 2.1 添加列 2.2 修改列 3. 表操作 3.1 创建外部表 3.2 修改表属性 3.3 表的重命名 4. Ref 1. 分区操作 1.1 查询分区信息 show partitions t_test; describe formatted t_test partition (sample_date="20190723", partition_name="7"); show ta
前面通过 一文了解ClickHouse 介绍过ClickHouse，特性，结构，使用场景。自己并未完全深入学习clickhouse，因为公司打算小范围使用ClickHouse，所以有必要深入学习之。本文了解 Clickhouse 的分区感念 和 分区合并规则。
2020-06-02首页和商详页又产生了2条访问数据，该两条即为2020-06-02新增的数据，表更新后，dt分区2020-06-02新增2条数据（标红），此时数据表如下：
本文主要是测试Doris动态分区相关功能； 关于动态分区相关理论部分请参考官方文档： http://doris.incubator.apache.org/master/zh-CN/administrator-guide/dynamic-partition.html
在前面的几篇文章当中一直有一个概念bucketing不清楚到底是怎么回事。 网友南京-李先森给了他收集的一些资料，如下： Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。如将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为
当前业界在做物化视图增量更新时，物化视图一般会存储在一张分区表中，以分区为粒度进行增量、刷新、删除；不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据，成本是巨大的。上述物化视图的增量为基础表数据append增加新分区，刷新为先删除后增加，删除即删除对应的分区；当前的物化视图分区表不允许有空洞，否则会导致物化视图无法命中；其他一致性问题见物化视图一致性问题。
在 hdfs 绝对路径：/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001，建表语句如下：
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据，数据以时间分区。测试两种导入场景，一种是将数据全量导入，即包含所有时间分区；另一种是每天运行调度，仅导入当天时间分区中的用户数据。
1.3 优化思路：既然将要执行的查询是按照 dt, strategy, ab_group, source 这4个字段分组， 那么在建表的时候，就按这四个字段中的N个（1 或 2 或 3 或4）个字段组合分区，直接让 count(distinct xx) 之类的查询定位到“更少的数据子集”，其执行效率就应该更高了（不需要每个子任务均从 7.7亿+ 的数据中(去重)统计)。
错误： Java Heap Space。或者GC overhead limit exceeded。 原因： Parquet和ORC是列式批处理文件格式。这些格式要求在写入文件之前将批次的行（batches of rows）缓存在内存中。在执行INSERT语句时，动态分区目前的实现是：至少为每个动态分区目录打开一个文件写入器（file writer）。由于这些缓冲区是按分区维护的，因此在运行时所需的内存量随着分区数量的增加而增加。所以经常会导致mappers或reducers的OOM，具体取决于打开的文件写入器（file writer）的数量。
①保证环境变量中有JAVA_HOME ②基于HADOOP工作，保证环境变量中有HADOOP_HOME ③在环境变量中配置HIVE_HOME，默认hive在启动时，会读取HIVE_HOME/conf中的配置文件
当Sorted Run数量较少时，Paimon writer 将在单独的线程中异步执行压缩，因此记录可以连续写入表中。然而，为了避免Sorted Runs的无限增长，当Sorted Run的数量达到阈值时，writer将不得不暂停写入。下表属性确定阈值。
step4：Oracle字段类型与Hive/SparkSQL字段类型不一致怎么办？
缺点：在数据量较大且资源有限的情况下对数据的合并耗时且表的设计有一定的要求(分区)
有一张ori_table,想新建一张表new_table,保持跟ori_table一样的表结构，但是不复制ori_table的数据。
默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置，可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询，此外，整合时有几个需要注意的点，如下:
create table tableName(time INT,userid BIGINT,url STRING,ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the tableName table' PARTITIONED BY (dt STRING,country String) CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(time) INTO 32 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '001' MAP KEYS TERMINATED BY '\003' STORED as SEQUENCEFILE;
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/m4NPnZaKJMXKrTwtZoOQeQ
这里重点说一下严格模式和非严格模式：Hive在严格模式下查询时，需指定分区（查询分区表时），排序后需增加limit限制，不支持笛卡尔积查询。防止误操作等造成的资源浪费。
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
需要注意的是：动态添加分区的时候，查询的分区字段必须放在最后面(order_dow)，否则结果不是你想要的；
在上一讲的基础上，我们来做来一个实际的例子来展示如何在实操中进行高效的hive查询作业。 （1）首先我们建立一个表 CREATE EXTERNAL TABLE pos_staging( txnid STRING, txntime STRING, givenname STRING, lastname STRING, postalcode STRING, storeid STRING, indl
告知MySQL5.7.18的使用者分区表使用中存在的陷阱，避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的讲解，升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因，向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。
Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。
通过 Explain 分析 SQL 语句，尽量不要使用到临时表。GROUP BY （Explain具体详解，可以看这篇博客）
本文介绍hive的数据类型，数据模型以及文件存储格式。这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识。
作者简介 姜宇祥，2012年加入携程，10年数据库核心代码开发经验，相关开发涉及达梦，MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发，为特殊问题定位和处理提供技术支持。 前言：希望通过本文，使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱，避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的分享，升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因，向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。 问题描述 MySQL 5.7版本中，性能相关的改进非常多。包括临时表相关的性能改进，连接建立速度的优化和
拉链表(存放用户历史信息) 拉链表不是分区表:多了两个字段start_date,end_date
全局限制，最多返回 limitExpr 对应条 records。总是通过 IntegerLiteral#unapply(limitExpr: Expression): Option[Int] 将 limitExpr 转换为 Int。
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，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。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，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。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法写入数据，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。
在上一篇文章《6.1.0-如何将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表》中主要介绍了非分区表的转换方式，本篇文章Fayson主要针对分区表进行介绍。
关系数据库里有表（table），分区，hive里也有这些东西，这些东西在hive技术里称为hive的数据模型。今天本文介绍hive的数据类型，数据模型以及文件存储格式。这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识。
进入大数据测试领域已有近1年时间，今天特意梳理了在项目实践中针对大数据测试方面的一些有效流程和方法，希望与君共勉~
按天划分表就是一种模式，每天一张表的方式在数据库领域是反模式的一种方式，按天划分的表建议使用分区表，hive通过where子句中的表达式来选择查询所需要的指定的分区，这样查询执行效率高。
这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章，你最好收藏一波。
LOCATION 是指定外部表的存储路径，MANAGEDLOCATION 是指定管理表的存储路径（hive 4.0.0 才支持），官方建议默认就行，让所有的表都在一个根目录下。
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
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