/hivesql_exec.sh string_type.sql命令，生成Parquet表 2.在beeline中查看数据总数 执行select count(*) from hive_table_parquet2...） 2.在impala中查看数据总数 执行select count(*) from impala_table_parquet;命令 ?...3.在impala中查看数据总数 执行select count(*) from impala_view;命令 ?...3.额外测试三种问题解决方案在50个并发查询情况下的返回结果 “TIMESTAMP转STRING类型”的方式基本在7秒左右返回查询结果 ? ? ?...“Impala重新生成Parquet文件”的方式基本在6秒左右返回查询结果 ? ? ? “构建Impala视图”的方式基本在5-6秒返回查询结果 ? ? ?
通过在Impala Daemon配置中增加-convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps，可以解决该问题。...5.在Hive中验证，在beeline中查看数据总数 执行select count(*) from hive_table_test;命令，可以看到测试表数据总数与导入数据条数一致。 ?...2.在Impala中查看数据总数 执行select count(*) from hive_table_parquet;命令，与生成Parquet表的源表数据总数一致。 ?...3.总结 ---- 如果Parquet表是由Hive/Spark产生的，包含TIMESTAMP字段类型，并且Impala高级配置包含--convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps...表时，如果表包含TIMESTAMP字段类型，并且Impala高级配置包含--convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps=true启用选项。
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...与registerTempTable方法不同的是，saveAsTable将DataFrame中的内容持久化到表中，并在HiveMetastore中存储元数据。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...需要注意的是： NaN = NaN 返回 true 可以对NaN值进行聚合操作 在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同 NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后
行组（Row Group）：数据在水平方向上按行拆分为多个单元，每个单元就是所谓的 Row Group，即行组。这是一般列式存储都会有的结构设计。...这是离线数仓中的常规操作，假设已经准备好了一张 TextFile 表 catalog_sales，在 hive shell 命令行中演示如下操作： -- 创建parquet表（不压缩） > drop...table if exists catalog_sales_par; > create table catalog_sales_par stored as parquet as select * from...stored as parquet as select * from catalog_sales; -- 设置parquet块大小 > set parquet.block.size=268435456...; > create table catalog_sales_par_snappy2 stored as parquet as select * from catalog_sales; 2、查看 Parquet
向表中插入一条测试数据 2.向d1表中添加一个新的列 alter table d1 add columns (dummy int); select * from d1; ? ?...3 问题分析及解决 因为Impala对Parquet文件中列的顺序很敏感，所以在表的列定义与Parquet文件的列定义顺序不一致时，会导致Impala查询返回的结果与预期不一致。...2.在Impala查询的每个会话中执行如下语句 set PARQUET_FALLBACK_SCHEMA_RESOLUTION=name; select * from d1; ?...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。...3.Hive表的字段名、类型必须和Parquet文件中的列和类型一致，否则会因为列名不匹配或数据类型不一致而导致无法返回预期的结果。
只出现在 Parquet schema 中的任何字段将被 dropped （删除）在 reconciled schema 中....Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。 但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...user=fred&password=secret dbtable 应该读取的 JDBC 表。请注意，可以使用在SQL查询的 FROM 子句中有效的任何内容。...使用 INFER_AND_SAVE 配置的 value, 在第一次访问 Spark 将对其尚未保存推测 schema（模式）的任何 Hive metastore 表执行 schema inference...在 join key 中 NaN 可以当做一个普通的值. NaN 值在升序排序中排到最后，比任何其他数值都大.
如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。 这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。...，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）： 参数 默认值 阶段 建议 io.compression.codecs （在core-site.xml中配置） org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec...上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，...除了文件中每一个行组的元数据，每一页的开始都会存储该页的元数据，在Parquet中，有三种类型的页：数据页、字典页和索引页。...select * from emp; 2、Hive建表优化 分区表 分桶表 合适的文件格式 3、HQL语法优化 3.1 列裁剪和分区裁剪 在生产环境中，会面临列很多或者数据量很大时，如果使用select
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...spark.sql("SELECT * FROM parquet....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。...在该模式下，终端用户或 Application 可以直接执行 SQL 查询，而不用写任何代码。
Hive表压缩功能 除了直接配置MapReduce压缩功能外，Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。 ?...Parquet表支持Uncompress、Snappy、Gzip、Lzo压缩，默认不压缩Uncompressed。其中Lzo压缩是支持切分的，所以在表的单个文件较大的场景会选择Lzo格式。...TERMINATED BY '\t' STORED AS parquet as select * from compress_2; ?...全局压缩配置 除了在建表时手动指定ORC、Parquet表的压缩格式的属性之外，也可以在执行建表语句前，使用set命令进行指定。...当然，这意味着，在生产环境中，可以将参数直接全局配置到hive-site.xml文件中，来规定表的压缩格式。
如果参与关联的表的统计信息不可用，使用impala自动的连接顺序效率很低，可以在select关键字后使用straight_join关键字手动指定连接顺序，指定了该关键字之后，impala会使用表在查询中出现的先后顺序作为关联顺序进行处理...3.案例 [localhost:21000] > create table big stored as parquet as select * from raw_data; +-------------...5使用alter table手动设置表和列的统计信息 --创建表 create table analysis_data stored as parquet as select * from raw_data...如果在数据处理过程中产生了上千个小文件，需要使用insert…select来讲数据复制到另外一张表，在复制的过程中也解决了小文件过多的问题。 3.选择合适的分区粒度。...版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
除了通过上面thriftserver jdbc连接hive的方式，也可以通过下面这种方式： 首先，配置 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml，增加如下内容： ...在parquet里有独特的意义 由于上面的原因，在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时，需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema，即需要对二者的结构进行一致化...），Spark SQL在处理Parquet表时，同样为了更好的性能，会缓存Parquet的元数据信息。...它的工作方式是循环从一张表（outer table）中读取数据，然后访问另一张表（inner table，通常有索引），将outer表中的每一条数据与inner表中的数据进行join，类似一个嵌套的循环并且在循环的过程中进行数据的比对校验是否满足一定条件...Spark SQL是否产生了笛卡尔积 以join语句不指定on条件产生笛卡尔积的SQL为例: -- test_partition1和test_partition2是Hive分区表 select * from
由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。...之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。...2.2 Hive 内部表 Hive中的内部表和传统数据库中的表在概念上是类似的，Hive的每个表都有自己的存储目录，除了外部表外，所有的表数据都存放在配置在hive-site.xml文件的${hive.metastore.warehouse.dir...上图展示了一个Parquet文件的内容，一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的Magic Code，用于校验它是否是一个Parquet文件，Footer length记录了文件元数据的大小，...; 2）向表中加载数据 insert into table log_parquet select * from log_text ; 3）查看表中数据大小 dfs -du -h /user/
3.使用Hive分别基于这个表生成文本和parquet文件的另外一张表 create table p1 stored as parquet as select x from t1; create table...4.在Impala中再进行查询 invalidate metadata; select * from t1; select * from p1; select * from p1_text; （可左右滑动...3.解决办法 ---- 1.在Impala Daemon的命令行高级配置中增加以下配置 -convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps （可左右滑动） ?...4.如果碰到第3点的问题，你可以在Impala Daemon配置中增加-convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps，可以解决Impala的时区问题，让Impala...在查询Hive的parquet表时，强制使用本地时区。
什么是 Parquet 文件 Apache Parquet 文件是一种列式存储格式，适用于 Hadoop 生态系统中的任何项目，无论选择何种数据处理框架、数据模型或编程语言。...salary >= 4000 ") 在 Parquet 文件上创建表 现在来看看在 Parquet 文件上执行 SQL 查询。...为了执行 sql 查询，我们不从 DataFrame 中创建，而是直接在 parquet 文件上创建一个临时视图或表。...分区文件 当我们对 PERSON 表执行特定查询时，它会扫描所有行并返回结果。...Parquet 文件上创建表 在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。
Spark，这会在我们的 Spark Session 中配置一个 Iceberg 目录。...子句，因此数据将存储在 Apache Parquet 文件中（数据必须在 Parquet、ORC 或 AVRO 中才能进行就地迁移）。...现有的 Hive 表必须将数据存储在 Parquet、ORC 或 AVRO 中才能使其工作，这就是为什么 USING parquet 子句之前很重要。...spark.sql("SELECT * FROM iceberg.db.people").show() 我们也查询一下是否文件也已经归属在我们 Iceberg 表中。...数据损坏问题不太可能发生，因为可以在迁移过程中对数进行审计、验证和计数。因此，你可以清除旧表中存在的任何不完善的数据，并添加检查以确保所有记录都已正确添加到你的验证中。
这些功能中包括附加的特性，可以编写查询，使用更完全的HiveQL解析器，访问Hive UDFs，能够从Hive表中读取数据。...它概念上相当于关系型数据库中的表，或者R/Python中的数据帧，但是具有更丰富的优化。...一个DataFrame可以如同一个标准的RDDs那样进行操作，还可以注册成临时的表。将一个DataFrame注册成临时表允许你在它的数据上运行SQL查询。...通用的加载/保存功能(Generic Load/Save Functions) 在最简单的形式中，默认的数据源(parquet除非通过spark.sql.sources.default另外进行配置)将被用于所有的操作...意识到这些保存模式没有利用任何锁，也不是原子的，这很重要。因此，如果有多个写入者试图往同一个地方写入，这是不安全的。此外，当执行一个Overwrite，在写入新的数据之前会将原来的数据进行删除。
，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...返回DataFrame的表结构为： root|-- name: string (nullable = true)|-- age: long (nullable = true)|-- gender...2.在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true. // This is used to implicitly convert an RDD...由于上面的原因，在将hive metastore parquet转化为spark parquet表的时候，需要处理兼容一下hive的schema和parquet的schema。...兼容处理的schema应直接包含在hive元数据里的schema信息： 任何仅仅出现在parquet schema的字段将会被删除 任何仅仅出现在hive 元数据里的字段将会被视为nullable。
，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...返回DataFrame的表结构为： root|-- name: string (nullable = true)|-- age: long (nullable = true)|-- gender:...在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true.// This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.import...由于上面的原因，在将hive metastore parquet转化为spark parquet表的时候，需要处理兼容一下hive的schema和parquet的schema。...兼容处理的schema应直接包含在hive元数据里的schema信息： 任何仅仅出现在parquet schema的字段将会被删除 任何仅仅出现在hive 元数据里的字段将会被视为nullable。
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