【DolphinScheduler】datax读取hive分区表时,空分区、分区无数据任务报错问题解决

【DolphinScheduler】datax读取hive分区表时,空分区、分区无数据任务报错问题解决。最近在使用海豚调度DolphinScheduler的Datax组件时,遇到这么一个问题:之前给客户使用海豚做的离线数仓的分层搭建,一直都运行好好的,过了个元旦,这几天突然在数仓做任务时报错

Hive外表创建和加载数据

由于我们的源数据目录没有显示的指定分区字段,因此建表的时候没有指定 location,通过 load data inpath 命令来装载数据。1、load data 命令会移动数据2、load data inpath … overwrite 命令使用不当会导致数据被覆盖。3、通过 alter tab

Hive csv文件导入Hive

【代码】Hive csv文件导入Hive。

Hive-SQL语法大全

],表示可选,如上[LOCATION]表示可写、可不写,表示或,如上ASC | DESC,表示二选一…,表示序列,即未完结,如上表示在SELECT后可以跟多个,以逗号隔开(),表示必填,如上(A | B | C)表示此处必填,填入内容在A、B、C中三选一。

【Hive_03】单行函数、聚合函数、窗口函数、自定义函数、炸裂函数

Hive会将常用的逻辑封装成函数给用户进行使用,类似于Java中的函数。好处:避免用户反复写逻辑,可以直接拿来使用。重点:用户需要知道函数叫什么,能做什么。Hive提供了大量的内置函数,按照其特点可大致分为如下几类:单行函数、聚合函数、炸裂函数、窗口函数。以下命令可用于查询所有内置函数的相关信息。1

HiveSQL基础命令02

分区是针对文件夹(内部文件例如.txt也会被分),原理和SQL的group by类似,是将原表中一个或多个文件,通过给新字段对应原表字段分区,分成多个文件夹存放文件,存放到分区表中,这样在扫描特定文件(以分区字段来查询)的时候不需要全盘扫描。3. 分桶规则用的是: 哈希取模分桶法, 简单来说, 就是

任务15:使用Hive进行全国气象数据分析

任务描述任务指导。

Hive HWI 配置

1、下载安装好hive后,发现hive有hwi界面功能,研究下是否可以运行,于是使用hive –service hwi命令启动hwi界面报错。启动hwi功能2、访问192.168.126.110:9999/hwi,发现访问错误一、HWI介绍HWI)是Hive-2-1版本之前的源码中提供的网页控制台工

Hive表操作

external , 创建外部表partitioned by,分区表clustered by , 分桶表stored as , 存储格式location , 存储位置2.数据类型分类类型描述字面量示例原始类型TINYINT1字节的有符号整数 -128~1271YSMALLINT2字节的有符号整数 -

Hive行转列[一行拆分成多行/一列拆分成多列]

hive有张表armmttxn_tmp,其中有一个字段lot_number,该字段以逗号分隔开多个值,每个值又以冒号来分割料号和数量,如:A3220089:-40,A3220090:-40,A3220091:-40,A3220083:-40,A3220087:-40,A3220086:-40,A32

Hive窗口函数整理

Hive 中的窗口函数允许你在结果集的一个特定“窗口”内对行进行计算。这些窗口可以是物理的(基于行在数据中的实际位置)或逻辑的(基于行的一些排序标准)。窗口函数在处理排名、计算累计和或计算移动平均值等问题时特别有用。这只是 Hive 中窗口函数的一个简短列表。当与其他 SQL 功能(如分区、排序和子

Hive的四种排序方法

hive有四种排序方法: ORDER BY 、SORT BY 、DISTRIBUTE BY 、CLUSTER BY。hive排序方法,hive的排序方式。

【sentry 到 ranger 系列】一、Sentry 的 Hive 鉴权插件

代码走读 + 图文并茂,直击 Sentry 的 Hive 鉴权插件灵魂深处

大数据系统常用组件理解(Hadoop/hive/kafka/Flink/Spark/Hbase/ES)

Spark streaming接收kafka、Flume、HDFS、套接字等各种来源实时输入数据,进行处理,处理后结构数据可存储到文件系统、数据库,或显示在可视化图像中;Hive 是构建在Hadoop HDFS上的数据仓库,可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL查询功能,主要完成海

大数据数仓建模基础理论【维度表、事实表、数仓分层及示例】

数据仓库建模(Data Warehouse Modeling)是指在数据仓库(Data Warehouse)中组织和设计数据的过程,以便支持数据分析、报告和决策制定。数据仓库是一个集成的、主题导向的数据存储,用于存储来自不同来源的数据,经过清洗、转换和集成,以支持业务分析和决策。主要目标是创建一个能

大数据开发之Hive(企业级调优)

创建测试用例1、建大表、小表和JOIN后表的语句2、分别向大表和小表中导入数据。

网约车大数据综合项目——数据分析Hive

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Hive实战:分科汇总求月考平均分

在这个实战中,我们运用了Hive框架来处理学生的月考成绩数据。具体步骤如下:准备数据: 我们准备了三个文本文件,分别包含了语文、数学和英语的月考成绩数据,并将这些数据上传到HDFS的指定目录。启动Hive Metastore服务并连接Hive客户端: 我们启动了Hive Metastore服务,并通

使用Sqoop将Hive数据导出到TiDB

关系型数据库与大数据平台之间的数据传输之前写过一些。我发现一些大家可能会忽略但很重要的地方!所以,请继续看下去,你肯定会有收获的!!!

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