将集群从CDH升级到CDP后，Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在差异，主要体现在计算结果精度缺失。本篇文章主要从Hive1和Hive3对Decimal类型的处理上进行分析，进而详细解释精度缺失的原因。
Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制，默认true。
了解Hive数据类型 ，是Hive编程的基础。使用hive建表，首先要明白hive常用的数据类型有哪些，可以存储哪些类型的数据。其实Hive支持关系型数据库中的大多数基本数据类型，且同时支持关系型数据库中少见的3种集合数类型（STRUCT,MAP,ARRAY）。然而学习技术最好的方式之一就是去查看官方文档。
Hive也有decimal类型，并且可以指定长度，最好指定长度吧。刚开始以为Hive的decimal类型和MySql一致。后来发现想错了，还是个大坑！
Hive在大数据中可能是数据工程师使用的最多的组件，常见的数据仓库一般都是基于Hive搭建的，在使用Hive时候，遇到了两个奇怪的现象，今天给大家聊一下，以后遇到此类问题知道如何避坑！
根据异常重现部分的步骤，S2字段的数据类型是decimal(13,2)。精度只有2位，但是我们原始数据小数点后都是有3位小数。Hive在这里进行查询的时候会损失精度，打印结果。但是Impala在查询的时候，校验decimal类型会更严格，当前的原始数据精度超过了S2字段设定的数据类型的精度，所以直接返回为空。
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储(HDFS)和处理(MapReduce或Spark)海量结构化数据，大多数公司都应用到Hive。
Fayson今天在Hive中插入字段类型为decimal的数据时发现，插入数据为1.0, 1.000等以 .0结尾的数据在hive中显示为1，即不显示末尾的.0 ，如下：
这篇文章主要介绍 Hive 的一些内置函数，其目的在于了解和知道大概有哪些内置函数，以及我们能够做哪些操作。
Hive引擎允许对HDFS Hive表执行 SELECT 查询。目前它支持如下输入格式:
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。
目前，线上反馈一个问题：同一张表，使用Hive查询正常，但是使用Impala查询，返回的数据中，部分字段值为NULL。 我们使用impala执行了invalidate metadata xxx，排查了元数据不一致的问题，同时查看源文件，也排除了数据本身的问题。最终，通过在Impalad的web页面上查看该SQL的profile发现，其中存在如下的Errors：
0.9.0版本的hudi在适配hive3时，其hudi/package/hudi-flink-bundle/pom.xml文件使用的flink-connector-hive版本有问题，所以需要修改pom文件。
Hive支持的表类型，或者称为存储格式有：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
它支持传统的UNIX时间戳可选纳秒的精度。它支持的java.sql.Timestamp格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fffffffff和格式YYYY-MM-DD HH:MM:ss.ffffffffff。
接着上一章我们讲的hive的连接策略，现在我们讲一下hive的数据存储。 下面是hive支持的数据存储格式，有我们常见的文本，JSON，XML，这里我们主要讲一下ORCFile。 Built-in Formats: – ORCFile – RCFile – Avro – Delimited Text – Regular Expression – S3 Logfile – Typed Bytes • 3
本篇来学习一下Hive中的数据类型，以及如何在Hive SQL中去处理这些数据类型。
1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3）创建分区表，防止后续的全表扫描，在企业开发中大量使用分区表。 4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。
使用Idea打开Hudi项目，更改packging/hudi-flink-bundle的pom.xml文件，修改flink-bundle-shade-hive2 profile下的hive-version为chd6.3.0的版本
之前关于用户画像项目部分的讲解大多停留在理论层面，本篇我们正式开始对该项目中所使用到的业务数据进行调研和ETL处理。
4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
Hive支持原始数据类型和复杂类型，原始类型包括数值型，Boolean，字符串，时间戳。复杂类型包括数组，map，struct。下面是Hive数据类型的一个总结：
1.建表 CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name – (Note: TEMPORARY available in Hive 0.14.0 and later) [(col_name data_type [COMMENT col_comment], … [constraint_specification])] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], …)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, …) [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], …)] INTO num_buckets BUCKETS] [SKEWED BY (col_name, col_name, …) – (Note: Available in Hive 0.10.0 and later)] ON ((col_value, col_value, …), (col_value, col_value, …), …) [STORED AS DIRECTORIES] [ [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] | STORED BY ‘storage.handler.class.name’ [WITH SERDEPROPERTIES (…)] – (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) ] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (property_name=property_value, …)] – (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) [AS select_statement]; – (Note: Available in Hive 0.5.0 and later; not supported for external tables)
我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。
虚拟私有集群(Virtual Private Cluster)使用Cloudera共享数据体验（Shared Data Experience，SDX）来简化on-premise和on-cloud的应用程序的部署，并使运行在不同集群中的工作负载能够安全，灵活地共享数据。
mysql和hive中的数据类型存在差异，在mysql集成数据到hive中这样的场景下，我们希望在hive中的数据是贴源的，所以在hive中希望创建和mysql结构一致的表。
以下介绍Hive的数据类型，Hive的数据类型分为四种类型，分别是： 列类型 文字 Null值 复杂类型
Hive 除了支持 STRUCT、ARRAY、MAP 这些原生集合类型，还支持集合的组合，不支持集合里再组合多个集合。
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异，本文整理出相应的映射关系，在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
五分钟学大数据，致力于大数据技术研究，如果你有任何问题或建议，可添加底部小编微信或直接后台留言
在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是 sql，其语法简洁明了，易于理解，目前大数据领域的几大主流框架全部都支持sql语法，包括 hive，spark，flink等，所以sql在大数据领域有着不可替代的作用，需要我们重点掌握。
因为数据仓库已经创建完成，所以直接基于已有的 DWS 层进行计算。计算 GMV 的 ADS 层具体操作下面会具体进行讲解。
在 Hive 中，可以使用 PRIMARY KEY 子句来定义主键约束，以确保表中的每行数据都具有唯一标识。主键约束要求表中的每个行都必须具有唯一的主键值，这可以通过在表中定义一个或多个列来实现。
摘要：本文由韩非老师介绍了 Dinky 实时计算平台基于 Flink SQL Connector 并结合 Catalog 来扩展 ClickHouse 的实践分享。内容包括：
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
在当前CDP的大部分的场景中，PART_COL_STATS和TAB_COL_STATS这两张Hive元数据表都会比较大。因为这两张表是分别存放分区表和非分区表的一些字段上的统计信息，而在CDP中Hive的CBO、Mapjoin和谓词下推等优化查询功能默认是开启的，而这些优化功能又需要基于这些统计信息来做优化，所以在一个已经稳定运行的生产环境中，对应的这两张表可能有非常庞大的数据量（上千万甚至于上亿）。
java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant com.alibaba.datax.plugin.writer.hdfswriter.SupportHiveDataType.DECIMAL(6,4)
Apache Hive 2.1已于几个月前发布，它引入了内存计算，这使得Hive计算性能得到极大提升，这将会影响SQL On Hadoop目前的竞争局面。据测试，其性能提高约26倍。 Apache Hive 2.1新引入了6大性能，包括： （1）LLAP。Apache Hive 2.0引入了LLAP（Live Long And Process），而2.1则对其进行了极大的优化，相比于Apache Hive 1，其性能提升约25倍； （2）更鲁邦的SQL ACID支持； （3）2X ETL性能提升。引入更智能
此时已经将数据从 MySQL 中导入到 HDFS 中了，接下来就需要将数据导入到数据仓库的 ODS 层中，完成原始数据的存储。
1.运行MR，得出HDFS路径下数据 2.创建 Hive 表 映射 HDFS下的数据 3.为数据创建分区，在hive下执行 source 分区表； TIPS：结果集的时间，必须在分区范围内； 可以理解一下：hive sql 是在创建表以及结果的时候分区； MR运行结果，必须额外分区；额外分区的话，就是mr，MR每天跑数据，自行插入到分区； 此外，Hive 对数据的定义类型 有很大关系，如果数据格式超出范围，则数据显示为null；例如： yield_rate decimal(10, 1
开源世界里的代码受社区推动和极客文化的影响，变化一直都很快。这点在 hadoop 生态圈里表现尤为突出，不过这也与 hadoop 得到业界的广泛应用以及各种需求推动密不可分（近几年大数据、云计算被炒烂
外部数据需要使用Flume进行数据采集操作，将采集到的数据映射到Hive中，首先创建Hive的表
注：本文来源于 Hortonworks 的 Adam Muise 在 July 23 2013 日的 Toronto Hadoop User Group 大会上的一次演讲， 本文只是稍作增删、整理
2017年11月1日课后作业 Hive 第二次课程 回顾上节课的内容 Hive是什么 SQL -> MapReduce 为什么会有Hive 给非Java编程者对HDFS上的数据做MapReduce查询使用 数据仓库 HIve架构 数据是存在HDFS上的 hive-site.xml 我们配置hive.metastore.warehouse.dir 元数据是存在RDBMS 包括，表的名字，字段的名称、类型 还需要存，数据放在HDFS哪个目录上了 计算是基于MapReduce 解释器、编译器、优化器 Oper
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
