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  • cdh hive版本:2.1.1 报错信息: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter$Builder.<init>(Lorg/apache/parquet/io/OutputFile;)V at org.apache.flink.formats.parquet.row....

    版本:cdh6.3.2
    flink版本:1.13.2
    cdh hive版本:2.1.1

    报错信息:

    java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter$Builder.<init>(Lorg/apache/parquet/io/OutputFile;)V
    	at org.apache.flink.formats.parquet.row.ParquetRowDataBuilder.<init>(ParquetRowDataBuilder.java:55) ~[flink-parquet_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.formats.parquet.row.ParquetRowDataBuilder$FlinkParquetBuilder.createWriter(ParquetRowDataBuilder.java:124) ~[flink-parquet_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.formats.parquet.ParquetWriterFactory.create(ParquetWriterFactory.java:56) ~[flink-parquet_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.table.filesystem.FileSystemTableSink$ProjectionBulkFactory.create(FileSystemTableSink.java:624) ~[flink-table-blink_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.BulkBucketWriter.openNew(BulkBucketWriter.java:75) ~[flink-table-blink_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.OutputStreamBasedPartFileWriter$OutputStreamBasedBucketWriter.openNewInProgressFile(OutputStreamBasedPartFileWriter.java:90) ~[flink-table-blink_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.BulkBucketWriter.openNewInProgressFile(BulkBucketWriter.java:36) ~[flink-table-blink_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.Bucket.rollPartFile(Bucket.java:243) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.Bucket.write(Bucket.java:220) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.Buckets.onElement(Buckets.java:305) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.filesystem.StreamingFileSinkHelper.onElement(StreamingFileSinkHelper.java:103) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.table.filesystem.stream.AbstractStreamingWriter.processElement(AbstractStreamingWriter.java:140) ~[flink-table-blink_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.pushToOperator(CopyingChainingOutput.java:71) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:46) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:26) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.CountingOutput.collect(CountingOutput.java:50) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.CountingOutput.collect(CountingOutput.java:28) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at StreamExecCalc$35.processElement(Unknown Source) ~[?:?]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.pushToOperator(CopyingChainingOutput.java:71) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:46) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:26) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.CountingOutput.collect(CountingOutput.java:50) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.CountingOutput.collect(CountingOutput.java:28) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.table.runtime.operators.source.InputConversionOperator.processElement(InputConversionOperator.java:128) ~[flink-table-blink_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.pushToOperator(CopyingChainingOutput.java:71) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:46) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.CopyingChainingOutput.collect(CopyingChainingOutput.java:26) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.CountingOutput.collect(CountingOutput.java:50) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.CountingOutput.collect(CountingOutput.java:28) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSourceContexts$ManualWatermarkContext.processAndCollectWithTimestamp(StreamSourceContexts.java:322) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSourceContexts$WatermarkContext.collectWithTimestamp(StreamSourceContexts.java:426) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.AbstractFetcher.emitRecordsWithTimestamps(AbstractFetcher.java:365) ~[flink-connector-kafka_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaFetcher.partitionConsumerRecordsHandler(KafkaFetcher.java:183) ~[flink-connector-kafka_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaFetcher.runFetchLoop(KafkaFetcher.java:142) ~[flink-connector-kafka_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerBase.run(FlinkKafkaConsumerBase.java:826) ~[flink-connector-kafka_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:110) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.api.operators.StreamSource.run(StreamSource.java:66) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    	at org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.SourceStreamTask$LegacySourceFunctionThread.run(SourceStreamTask.java:269) ~[flink-dist_2.11-1.13.2.jar:1.13.2]
    2021-08-15 10:45:37,863 INFO  org.apache.flink.runtime.resourcemanager.slotmanager.DeclarativeSlotManager [] - Clearing resource requirements of job e8f0af4bb984507ec9f69f07fa2df3d5
    2021-08-15 10:45:37,865 INFO  org.apache.flink.runtime.executiongraph.failover.flip1.RestartPipelinedRegionFailoverStrategy [] - Calculating tasks to restart to recover the failed task cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2_0.
    2021-08-15 10:45:37,866 INFO  org.apache.flink.runtime.executiongraph.failover.flip1.RestartPipelinedRegionFailoverStrategy [] - 1 tasks should be restarted to recover the failed task cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2_0. 
    2021-08-15 10:45:37,867 INFO  org.apache.flink.runtime.executiongraph.ExecutionGraph 
    

    根据flink官网给出的指南:
    添加flink-parquet依赖包,以及parquet-hadoop-1.11.1.jar,parquet-common-1.11.1.jar包,依然包如上错误找不到指定的构造方法。

    原因:

    cdh-hive版本中:parquet-hadoop-bundle.jar 中版本与flink-parquet中的版本不一致。

    **

    解决方法:

    **
    1.由于flink自身已经提供了flink-parquet包并且包含的对应的依赖,只要保证flink任务执行时优先加载到flink提供的依赖即可。 可以将flink-parquet随代码一起打包发布。
    2.由于是因为包的版本不一致,可以考虑提升对应的组件版本,注意不能单纯的调整parquet-hadoop-bundle.jar 的版本,并且从maven仓库中查看了,并无可用的包可以使用。 及:提升hive的版本或者降低flink的版本。

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  • parquet是一个列式存储格式,由一个header,四个block,一个footer组成。 header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式 文件中所有的metadata都存在于footer中 footer中的metadata包含了...

    parquet是一个列式存储格式,对于大型查询、指定列查询都是高效的,内部由一个header,四个block,一个footer组成。

    • header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式

    • 文件中所有的metadata都存在于footer中

    • footer中的metadata包含了格式的版本信息,schema信息、key-value paris以及所有block中的metadata信息

    • footer中最后两个字段为一个以4个字节长度的footer的metadata,以及同header中包含的一样的PAR1

    • 每一个block都具有一组Row group,她们是由一组Column chunk组成的列数据

    • 每一个column chunk中又包含了它具有的pages

    • 每个page就包含了来自于相同列的值.Parquet同时使用更紧凑形式的编码,当写入Parquet文件时,它会自动基于column的类型适配一个合适的编码

    • 在这里插入图片描述

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  • 一.使用Parquet存储数据 ...下面具体讲parquet存储数据的代码以及加载数据的格式。 数据库代码: create table if not exists db_yhd.track_log_parquet( id STRING, url STRING, referer STRING, keyword.

    一.使用Parquet存储数据
    数据使用列存储之前是普通的行存储,下面是行存储的的文件大小,这个HDFS上的数据

    这里写图片描述
    使用parquet列存储,可以将文件的大小减小化。下面具体讲parquet存储数据的代码以及加载数据的格式。
    数据库代码: 

    create table if not exists db_yhd.track_log_parquet(
    id              STRING,
    url             STRING,
    referer         STRING,
    keyword         STRING,
    type            STRING,
    guid            STRING,
    pageId          STRING,
    moduleId        STRING,
    linkId          STRING,
    attachedInfo    STRING,
    sessionId       STRING,
    trackerU        STRING,
    trackerType     STRING,
    ip              STRING,
    trackerSrc      STRING,
    cookie          STRING,
    orderCode       STRING,
    trackTime       STRING,
    endUserId       STRING,
    firstLink       STRING,
    sessionViewNo   STRING,
    productId       STRING,
    curMerchantId   STRING,
    provinceId      STRING,
    cityId          STRING,
    fee             STRING,
    edmActivity     STRING,
    edmEmail        STRING,
    edmJobId        STRING,
    ieVersion       STRING,
    platform        STRING,
    internalKeyword STRING,
    resultSum       STRING,
    currentPage     STRING,
    linkPosition    STRING,
    buttonPosition  STRING
    )
    PARTITIONED BY(date_str String,hour_str STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"
    STORED AS Parquet
    
    

    加载数据

    INSERT OVERWRITE TABLE db_yhd.track_log_parquet PARTITION (date_str="20150828",hour_str="18") IF NOT EXISTS
    SELECT id,url,referer,keyword,type,guid,pageId,moduleId,linkId,attachedInfo,sessionId,trackerU,trackerType,ip,trackerSrc,cookie,orderCode,trackTime,endUserId,firstLink,sessionViewNo ,productId,curMerchantId ,provinceId,cityId,fee,edmActivity,edmEmail,edmJobId,ieVersion,platform,internalKeyword,resultSum,currentPage,linkPosition,buttonPosition
    FROM
    db_yhd.track_log
    WHERE
    date_str="20150828" and hour_str="18"
    
    

    测试结果截图:
    这里写图片描述
    二.使用Parquet格式+snappy压缩
    也可以使用parquet格式+snappy压缩格式实现文件的压缩,减少数据的大小,增加数据的加载速度。
    压缩代码:

     

    set parquet.compression=snappy;
    create table if not exists db_yhd.track_log_parquet_snappy(
    id              STRING,
    url             STRING,
    referer         STRING,
    keyword         STRING,
    type            STRING,
    guid            STRING,
    pageId          STRING,
    moduleId        STRING,
    linkId          STRING,
    attachedInfo    STRING,
    sessionId       STRING,
    trackerU        STRING,
    trackerType     STRING,
    ip              STRING,
    trackerSrc      STRING,
    cookie          STRING,
    orderCode       STRING,
    trackTime       STRING,
    endUserId       STRING,
    firstLink       STRING,
    sessionViewNo   STRING,
    productId       STRING,
    curMerchantId   STRING,
    provinceId      STRING,
    cityId          STRING,
    fee             STRING,
    edmActivity     STRING,
    edmEmail        STRING,
    edmJobId        STRING,
    ieVersion       STRING,
    platform        STRING,
    internalKeyword STRING,
    resultSum       STRING,
    currentPage     STRING,
    linkPosition    STRING,
    buttonPosition  STRING
    )
    PARTITIONED BY(date_str String,hour_str STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"
    STORED AS Parquet
    
    

    加载数据

    INSERT OVERWRITE TABLE db_yhd.track_log_parquet_snappy PARTITION (date_str="20150828", hour_str="18" ) IF NOT EXISTS 
    
    SELECT id,url,referer,keyword,type,guid,pageId,moduleId,linkId,attachedInfo,sessionId,trackerU,trackerType,ip,trackerSrc,cookie,orderCode,trackTime,endUserId,firstLink,sessionViewNo ,productId,curMerchantId ,provinceId,cityId,fee,edmActivity,edmEmail,edmJobId,ieVersion,platform,internalKeyword,resultSum,currentPage,linkPosition,buttonPosition
    FROM
       db_yhd.track_log
    WHERE
       date_str="20150828" and  hour_str="18"
    
    

    测试结果截图:
    这里写图片描述

    三.使用ORC格式存储 + snappy压缩
    可以使用orc文本格式+snappy压缩格式下面是它的具体实现方法:
    SQL语句:

     create table if not exists db_yhd.track_log_orc_snappy(
    id              STRING  ,
    url             STRING,
    referer         STRING,
    keyword         STRING,
    type            STRING,
    guid            STRING,
    pageId          STRING,
    moduleId        STRING,
    linkId          STRING,
    attachedInfo    STRING,
    sessionId       STRING,
    trackerU        STRING,
    trackerType     STRING,
    ip              STRING,
    trackerSrc      STRING,
    cookie          STRING,
    orderCode       STRING,
    trackTime       STRING,
    endUserId       STRING,
    firstLink       STRING,
    sessionViewNo   STRING,
    productId       STRING,
    curMerchantId   STRING,
    provinceId      STRING,
    cityId          STRING,
    fee             STRING,
    edmActivity     STRING,
    edmEmail        STRING,
    edmJobId        STRING,
    ieVersion       STRING,
    platform        STRING,
    internalKeyword STRING,
    resultSum       STRING,
    currentPage     STRING,
    linkPosition    STRING,
    buttonPosition  STRING
    )
    PARTITIONED BY(date_str String,hour_str STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t"
    STORED AS ORC
    TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY")
    
    

     加载数据:

    INSERT OVERWRITE TABLE db_yhd.track_log_orc_snappy PARTITION (date_str="20150828", hour_str="18" ) IF NOT EXISTS 
    SELECT id,url,referer,keyword,type,guid,pageId,moduleId,linkId,attachedInfo,sessionId,trackerU,trackerType,ip,trackerSrc,cookie,orderCode,trackTime,endUserId,firstLink,sessionViewNo ,productId,curMerchantId ,provinceId,cityId,fee,edmActivity,edmEmail,edmJobId,ieVersion,platform,internalKeyword,resultSum,currentPage,linkPosition,buttonPosition
    FROM
       db_yhd.track_log
    WHERE
       date_str="20150828" and  hour_str="18"
    
    

    测试结果截图:
    这里写图片描述
    4.总结
    以上这三种方式虽然对数据进行了大幅度的压缩,但是还是没有改变元数据的分割性,原来的值没有改变。虽然文件的大小压缩越小越好,但是,在压缩中不能改变数据的分割性以及原文件的数据内容需保持不变。以上是比较常见的组合压缩方式。

     

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  • hive存储格式parquet

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    创建存储格式parquethive表: CREATE TABLE parquet_test ( id int, str string, mp MAP<STRING,STRING>, lst ARRAY<STRING>, strct STRUCT<A:STRING,B:STRING>) PARTITIONED BY...

    Hive0.13以后的版本

    创建存储格式为parquet的hive表:

    CREATE TABLE parquet_test (
     id int,
     str string,
     mp MAP<STRING,STRING>,
     lst ARRAY<STRING>,
     strct STRUCT<A:STRING,B:STRING>) 
    PARTITIONED BY (part string)
    STORED AS PARQUET;

    指定parquet写文件的压缩编码方式:

    支持类型:uncompressed", "snappy", "gzip", "lzo"。
    Snappy压缩具有更好的性能,Gzip压缩具有更好的压缩比。

    hive中支持对parquet的配置,主要有:

    parquet.compression
    parquet.block.size
    parquet.page.size

    可以在Hive中直接set:

    hive> set parquet.compression=snappy

    可以修改Hive属性:

    ALTER TABLE parquet_test SET TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='snappy');

    控制Hive的block大小的参数:

    parquet.block.size
    dfs.blocksize
    mapred.max.split.size

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    千次阅读 2017-10-26 10:26:52
    parquet的配置主要包括: parquet.compression parquet.block.size parquet.page.size 等,详见: ...
  • hive表的源文件存储格式有以下几类:text 、sequence、parquet、rc、orc。下面试着从写入时间、压缩比、查询速度、表结构修改几个方面对上述存储方式进行对比说明。 由于orc是对rc格式的改进,各方面相对于rc都有很...
  • 1、导入sqoop import \--connect jdbc:mysql://10.10.0.1:3306/test \--username root \--password 123456 \--table session_detail \--hive-import \--hive-overwrite \--hive-databbase xiet \--fields-terminated...
  • hive表存储为parquet格式

    万次阅读 2018-09-04 11:49:00
    创建存储格式parquethive表: CREATE TABLE parquet_test ( id int, str string, mp MAP&lt;STRING,STRING&gt;, lst ARRAY&lt;STRING&gt;, strct STRUCT&lt;A:STRING,B:STRING&...
  • 问题sqoop1从oracle数据库中向hive拉取parquet表后,原本oracle中 "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff" 格式的时间,在hive parquet表中成了13位的“时间戳”,其中后三位是常规10位秒级时间戳后的毫秒示例oracle的字段:...
  • Hive无法读取Parquet

    千次阅读 2019-08-02 10:01:50
    查询Hive表,报错:Failed with exception java.io.IOException:parquet.io.ParquetDecodingException: Can not read value at 0 in block -1 in file hdfs://xxx:8020/user/hive/warehouse/tmp.db/table1/part-...
  • parquet为存储类型的表,在hive里修改表字段类型,会造成impala中对于该表无法进行查询.强制加入cascade 也是无效操作 只有在impala中修改字段类型才可有效操作 对于已在hive中修改的操作,需要备份数据重新灌入原表,...
  • 在使用Sqoop抽取Hive Parquet表,脚本如下 sqoop export --connect jdbc:mysql://10.0.15.23:3306/test \ --driver com.mysql.jdbc.Driver \ --table ads_nshop_flowpu_stat \ -m 1 \ --username root --password ...
  • Hive parquet 表查询报错

    千次阅读 2017-09-12 16:23:05
    把数据存成parquet 格式后,建立对应的表,但是查询的时候会报下面的错误:Hive Runtime Error while processing row [Error getting row data with exception java.lang.UnsupportedOperationException: Cannot ...
  • 结论1:sqoop导出parquet格式的表,必须指定hive的数据库与表名 遇到的问题1: ERROR sqoop.Sqoop: Got exception running Sqoop: org.kitesdk.data.DatasetNotFoundException: Descriptor location does not exist:...
  • 阿里DataX的HDFSWriter原生不支持写parquet文件,但是业务需要写parquet格式并采用snappy压缩。 阿里DataX项目git地址:https://github.com/alibaba/DataX 在网上又找不到有教程支持parquet文件写入,于是对...

空空如也

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