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  • hive partition

    2015-06-23 22:25:09
    partitionhive提供的一种机制:用户通过指定一个或多个partition key,决定数据存放方式,进而优化数据的查询 一个表可以指定多个partition key,每个partitionhive中以文件夹的形式存在。 实例(static ...

    partition是hive提供的一种机制:用户通过指定一个或多个partition key,决定数据存放方式,进而优化数据的查询
    一个表可以指定多个partition key,每个partition在hive中以文件夹的形式存在。

    实例(static partition):
    编辑文件:/home/work/data/test3.txt; /home/work/data/test4.txt;
    $ cat /home/work/data/test3.txt
    1,zxm
    2,ljz
    3,cds
    4,mac
    5,android
    6,symbian
    7,wp

    $ cat /home/work/data/test4.txt
    8,zxm
    9,ljz
    10,cds
    11,mac
    12,android
    13,symbian
    14,wp

    建表:
    hive> create table student_tmp(id INT, name STRING)
          > partitioned by(academy STRING, class STRING)
          > row format delimited fields terminated by ',';
    OK
    Time taken: 6.505 seconds
    id,name是真实列,partition列academy和class是伪列

    load数据:(此处直接load数据进partition,在hive 0.6之前的版本,必须先创建好partition,数据才能导入)
    hive> load data local inpath '/home/work/data/test3.txt' into table student_tmp partition(academy='computer', class='034');
    Copying data from file:/home/work/data/test3.txt
    Copying file: file:/home/work/data/test3.txt
    Loading data to table default.student_tmp partition (academy=computer, class=034)
    OK
    Time taken: 0.898 seconds
    hive>  load data local inpath '/home/work/data/test3.txt' into table student_tmp partition(academy='physics', class='034'); 
    Copying data from file:/home/work/data/test3.txt
    Copying file: file:/home/work/data/test3.txt
    Loading data to table default.student_tmp partition (academy=physics, class=034)
    OK
    Time taken: 0.256 seconds

    查看hive文件结构:
    $ hadoop fs -ls  /user/hive/warehouse/student_tmp/
    Found 2 items
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 18:47 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:00 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=physics
    $ hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer
    Found 1 items
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 18:47 /user/hive/warehouse/student_tmp/academy=computer/class=034

    查询数据:
    hive> select * from student_tmp where academy='physics';
    OK
    1       zxm     physics 034
    2       ljz     physics 034
    3       cds     physics 034
    4       mac     physics 034
    5       android physics 034
    6       symbian physics 034
    7       wp      physics 034
    Time taken: 0.139 seconds

    以上是static partition的示例,static partition即由用户指定数据所在的partition,在load数据时,指定partition(academy='computer', class='034');
    static partition常适用于使用处理时间作为partition key的例子。
    但是,我们也常常会遇到需要向分区表中插入大量数据,并且插入前不清楚数据归宿的partition,此时,我们需要dynamic partition。
    使用动态分区需要设置hive.exec.dynamic.partition参数值为true。
    可以设置部分列为dynamic partition列,例如:partition(academy='computer', class);
    也可以设置所有列为dynamic partition列,例如partition(academy, class);
    设置所有列为dynamic partition列时,需要设置hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
    需要注意的是,主分区为dynamic partition列,而副分区为static partition列是不允许的,例如partition(academy, class=‘034’);是不允许的
    示例(dynamic partition):
    建表
    hive> create table student(id INT, name STRING)                                                                            
        > partitioned by(academy STRING, class STRING)
        > row format delimited fields terminated by ',';
    OK
    Time taken: 0.393 seconds

    设置参数
    hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 
    hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

    导入数据:
    hive> insert overwrite table student partition(academy, class)      
        > select id,name,academy,class from student_tmp                 
        > where class='034';                                      
    Total MapReduce jobs = 2
    .........
    OK
    Time taken: 29.616 seconds

    查询数据:

    hive> select * from student where academy='physics'; 
    OK
    1       zxm     physics 034
    2       ljz     physics 034
    3       cds     physics 034
    4       mac     physics 034
    5       android physics 034
    6       symbian physics 034
    7       wp      physics 034
    Time taken: 0.165 seconds

    查看文件:
    $ hadoop fs -ls  /user/hive/warehouse/student/
    Found 2 items
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:22 /user/hive/warehouse/student/academy=computer
    drwxr-xr-x   - work supergroup          0 2012-07-30 19:22 /user/hive/warehouse/student/academy=physics


    总结:
    hive partition是通过将数据拆分成不同的partition放入不同的文件,从而减少查询操作时数据处理规模的手段。
    例如,Hive Select查询中,如果没有建partition,则会扫描整个表内容,这样计算量巨大。如果我们在相应维度做了partition,则处理数据规模可能会大大减少。
    |
    附partition相关参数:
    hive.exec.dynamic.partition(缺省false): 设置为true允许使用dynamic partition
    hive.exec.dynamic.partition.mode(缺省strick):设置dynamic partition模式(nostrict允许所有partition列都为dynamic partition,strict不允许)
    hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode (缺省100):每一个mapreduce job允许创建的分区的最大数量,如果超过了这个数量就会报错
    hive.exec.max.dynamic.partitions (缺省1000):一个dml语句允许创建的所有分区的最大数量
    hive.exec.max.created.files (缺省100000):所有的mapreduce job允许创建的文件的最大数量


    reference:
    Dynamic Partitions

    展开全文
  • hive partition维护.pdf

    2021-09-13 14:27:24
    hive partition维护.pdf
  • Hive partition 分区表

    万次阅读 2019-05-01 08:21:38
    Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多。 需求 需要根据日志产生的日期对日志进行管理。 ...

    分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹,该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录,把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区,这样的查询效率会提高很多。

    需求

    需要根据日志产生的日期对日志进行管理。

    数据准备

    [root@hadoop102 stu_part]# pwd
    /opt/module/hive-1.2.1/datas/stu_part
    [root@hadoop102 stu_part]# ll 
    总用量 16
    -rw-r--r--. 1 root root 33 4月   3 17:54 20190429.txt
    -rw-r--r--. 1 root root 33 4月   3 17:53 20190430.txt
    -rw-r--r--. 1 root root 33 4月   3 17:54 20190501.txt
    -rw-r--r--. 1 root root 33 4月   3 17:54 20190502.txt
    

    创建分区表

    create table stu_part(id int,name string) partitioned by (month string) row format delimited  fields terminated  by '\t';
    

    -w1181

    加载数据到分区表中

    hive (ylj_db)> load data local inpath '/opt/module/hive-1.2.1/datas/stu_part/20190429.txt' overwrite into table stu_part partition(month='201904');
    Loading data to table ylj_db.stu_part partition (month=201904)
    Partition ylj_db.stu_part{month=201904} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=33, rawDataSize=0]
    OK
    Time taken: 0.765 seconds
    hive (ylj_db)> load data local inpath '/opt/module/hive-1.2.1/datas/stu_part/20190502.txt' overwrite into table stu_part partition(month='201905');
    Loading data to table ylj_db.stu_part partition (month=201905)
    Partition ylj_db.stu_part{month=201905} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=33, rawDataSize=0]
    OK
    Time taken: 0.806 seconds
    
    

    -w1164
    -w1152

    查询

    本次查询使用HiveJDBC查询,返回格式好看☺️

    全部查询

    0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select * from stu_part;
    +--------------+----------------+-----------------+--+
    | stu_part.id  | stu_part.name  | stu_part.month  |
    +--------------+----------------+-----------------+--+
    | 1            | zhangsan       | 201904          |
    | 2            | lisi           | 201904          |
    | 3            | houzi          | 201904          |
    | 4            | tuzi           | 201904          |
    | 1            | zhangsan       | 201905          |
    | 2            | lisi           | 201905          |
    | 3            | houzi          | 201905          |
    | 4            | tuzi           | 201905          |
    +--------------+----------------+-----------------+--+
    

    单分区查询

    0: jdbc:hive2://hadoop102:10000> select * from stu_part where month='201904';
    +--------------+----------------+-----------------+--+
    | stu_part.id  | stu_part.name  | stu_part.month  |
    +--------------+----------------+-----------------+--+
    | 1            | zhangsan       | 201904          |
    | 2            | lisi           | 201904          |
    | 3            | houzi          | 201904          |
    | 4            | tuzi           | 201904          |
    +--------------+----------------+-----------------+--+
    4 rows selected (0.503 seconds)
    

    多分区联合查询

    select * from stu_part where month='201904'
    union
    select * from stu_part where month='201905'
    union
    select * from stu_part where month='201906';
    
    select * from stu_part where month='201904' or month='201905';
    

    增加与删除分区

    创建单个分区

    alter table stu_part add partition(month='201906') ;
    

    同时创建多个分区

    alter table stu_part add partition(month='201907') partition(month='201908');
    

    -w1166

    删除单个分区

    alter table stu_part drop partition (month='201906');
    

    同时删除多个分区

    alter table stu_part drop partition (month='201907'),partition (month='201908');
    

    查看分区表有多少分区

    hive (ylj_db)> show partitions stu_part;
    OK
    partition
    month=201904
    month=201905
    Time taken: 0.124 seconds, Fetched: 2 row(s)
    

    二级分区表

    创建

    create table stu_part2(id int,name string) partitioned by (month string,day string) row format delimited  fields terminated  by '\t';
    

    正常的加载数据

    hive (ylj_db)> load data local inpath '/opt/module/hive-1.2.1/datas/stu_part/20190429.txt' overwrite into table stu_part2 partition(month='201904',day='29');
    Loading data to table ylj_db.stu_part2 partition (month=201904, day=29)
    Partition ylj_db.stu_part2{month=201904, day=29} stats: [numFiles=1, numRows=0, totalSize=33, rawDataSize=0]
    OK
    Time taken: 0.62 seconds
    

    -w1179

    -w1184

    查询数据

    hive (ylj_db)> select * from stu_part2 where month='201904' and day='29';
    OK
    stu_part2.id    stu_part2.name  stu_part2.month stu_part2.day
    1       zhangsan        201904  29
    2       lisi    201904  29
    3       houzi   201904  29
    4       tuzi    201904  29
    Time taken: 0.244 seconds, Fetched: 4 row(s)
    

    分区表和数据产生关联的三种方式

    上传数据后修复

    创建分区目录
    dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/ylj_db.db/stu_part/month=201906;
    

    -w1178

    上传数据
    dfs -put /opt/module/hive-1.2.1/datas/stu_part/20190601.txt /user/hive/warehouse/ylj_db.db/stu_part/month=201906;
    

    -w1176

    查询数据

    刚上传的数据查询不到,因为没有对应的元数据信息。

    hive (ylj_db)> select * from stu_part where month='201906';
    OK
    stu_part.id     stu_part.name   stu_part.month
    Time taken: 0.16 seconds
    

    执行修复命令

    hive (ylj_db)> msck repair table stu_part;
    OK
    Partitions not in metastore:    stu_part:month=201906
    Repair: Added partition to metastore stu_part:month=201906
    Time taken: 0.343 seconds, Fetched: 2 row(s)
    hive (ylj_db)> select * from stu_part where month='201906';
    OK
    stu_part.id     stu_part.name   stu_part.month
    1       zhangsan        201906
    2       lisi    201906
    3       houzi   201906
    4       tuzi    201906
    Time taken: 0.147 seconds, Fetched: 4 row(s)
    

    上传数据后添加分区

    上传数据
    hive (ylj_db)> dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/ylj_db.db/stu_part/month=201907;
    hive (ylj_db)> dfs -put /opt/module/hive-1.2.1/datas/stu_part/20190701.txt /user/hive/warehouse/ylj_db.db/stu_part/month=201907;
    

    -w1178

    执行添加分区
    alter table stu_part add partition(month='201907');
    
    查询数据
    hive (ylj_db)> select * from stu_part where month='201907';
    OK
    stu_part.id     stu_part.name   stu_part.month
    1       zhangsan        201907
    2       lisi    201907
    3       houzi   201907
    4       tuzi    201907
    Time taken: 0.128 seconds, Fetched: 4 row(s)
    

    创建文件夹后load数据到分区

    创建目录
    dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse/ylj_db.db/stu_part/month=201908;
    
    load上传数据
    load data local inpath '/opt/module/hive-1.2.1/datas/stu_part/20190801.txt' into table stu_part partition(month='201908');
    
    查询数据
    hive (ylj_db)> select * from stu_part where month='201908';
    OK
    stu_part.id     stu_part.name   stu_part.month
    1       zhangsan        201908
    2       lisi    201908
    3       houzi   201908
    4       tuzi    201908
    Time taken: 0.128 seconds, Fetched: 4 row(s)
    
    展开全文
  • hive partition insert时候设置动态分区

    千次阅读 2019-06-28 14:02:29
    set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; insert into table ts.dyy_test partition(dt) select a,b,date_sub(‘2019-03-23’,2) dt from asdf.sldfjkskdjfll...

    hive 种实现类似 这种 (hive中不支持)
    insert overwrite table ******** partition(dt = date_add(’{date}’,3))
    select

    1 第一种方法
    set hive.exec.dynamic.partition=true;
    set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
    insert into table ts.dyy_test partition(dt)
    select a,b,date_sub(‘2019-03-23’,2) dt from asdf.sldfjkskdjfllsjkkf
    where dt=‘2019-03-15’;

    2。第二种方法
    set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

    SET runmdt = date_sub(current_date,5);
    INSERT OVERWRITE TABLE amobe_tbl PARTITION (create_dt)
    SELECT
    cal_id,caller_name,location,
    h i v e c o n f : r u n m d t f r o m a m o b e t b l a W H E R E a . c r e a t e d t I N ( s e l e c t D I S T I N C T c r e a t e d t f r o m m t c a l l W H E R E c r e a t e d t b e t w e e n d a t e s u b ( c u r r e n t d a t e , 20 ) a n d c u r r e n t d a t e ) a n d a . c r e a t e d t = {hiveconf:runmdt} from amobe_tbl a WHERE a.create_dt IN ( select DISTINCT create_dt from mt_call WHERE create_dt between date_sub(current_date,20) and current_date) and a.create_dt= hiveconf:runmdtfromamobetblaWHEREa.createdtIN(selectDISTINCTcreatedtfrommtcallWHEREcreatedtbetweendatesub(currentdate,20)andcurrentdate)anda.createdt={hiveconf:runmdt};

    参考:https://stackoverflow.com/questions/44886583/parameter-passing-to-partition-is-not-working-in-hive
    和:https://www.cnblogs.com/amydi/p/10936204.html

    展开全文
  • hive partition简介

    2013-12-15 11:12:36
    1、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。 2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 3、...

    一、背景

    1、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。

    2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。

    3、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

    1、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。

    2、表和列名不区分大小写。

    3、分区是以字段的形式在表结构中存在,通过describe table命令可以查看到字段存在,但是该字段不存放实际的数据内容,仅仅是分区的表示。

    4、建表的语法(建分区可参见PARTITIONED BY参数):

    CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [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] [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] [LOCATION hdfs_path]

    5、分区建表分为2种,一种是单分区,也就是说在表文件夹目录下只有一级文件夹目录。另外一种是多分区,表文件夹下出现多文件夹嵌套模式。

    a、单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列。

    b、双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string);双分区表,按天和小时分区,在表结构中新增加了dt和hour两列。

     

    表文件夹目录示意图(多分区表):


    6、添加分区表语法(表已创建,在此基础上添加分区):

    ALTER TABLE table_name ADD partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ... partition_spec: : PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)

    用户可以用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来向一个表中增加分区。当分区名是字符串时加引号。例:

    ALTER TABLE day_table ADD PARTITION (dt='2008-08-08', hour='08') location '/path/pv1.txt' PARTITION (dt='2008-08-08', hour='09') location '/path/pv2.txt';

    7、删除分区语法:

    ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...

    用户可以用 ALTER TABLE DROP PARTITION 来删除分区。分区的元数据和数据将被一并删除。例:

    ALTER TABLE day_hour_table DROP PARTITION (dt='2008-08-08', hour='09');

    8、数据加载进分区表中语法:

    LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

    例:

    LOAD DATA INPATH '/user/pv.txt' INTO TABLE day_hour_table PARTITION(dt='2008-08- 08', hour='08'); LOAD DATA local INPATH '/user/hua/*' INTO TABLE day_hour partition(dt='2010-07- 07');

    当数据被加载至表中时,不会对数据进行任何转换。Load操作只是将数据复制至Hive表对应的位置。数据加载时在表下自动创建一个目录,文件存放在该分区下。

    9、基于分区的查询的语句:

    SELECT day_table.* FROM day_table WHERE day_table.dt>= '2008-08-08';

    10、查看分区语句:

    hive> show partitions day_hour_table; OK dt=2008-08-08/hour=08 dt=2008-08-08/hour=09 dt=2008-08-09/hour=09

    三、总结

    1、在 Hive 中,表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录,所有的 Partition 的数据都存储在最字集的目录中。

    2、总的说来partition就是辅助查询,缩小查询范围,加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。

    ——————————————————————————————————————

    hive中关于partition的操作:
    hive> create table mp (a string) partitioned by (b string, c string);
    OK
    Time taken: 0.044 seconds
    hive> alter table mp add partition (b='1', c='1');
    OK
    Time taken: 0.079 seconds
    hive> alter table mp add partition (b='1', c='2');
    OK
    Time taken: 0.052 seconds
    hive> alter table mp add partition (b='2', c='2');
    OK
    Time taken: 0.056 seconds
    hive> show partitions mp ;
    OK
    b=1/c=1
    b=1/c=2
    b=2/c=2
    Time taken: 0.046 seconds
    hive> explain extended alter table mp drop partition (b='1');
    OK
    ABSTRACT SYNTAX TREE:
      (TOK_ALTERTABLE_DROPPARTS mp (TOK_PARTSPEC (TOK_PARTVAL b '1')))

    STAGE DEPENDENCIES:
      Stage-0 is a root stage

    STAGE PLANS:
      Stage: Stage-0
          Drop Table Operator:
            Drop Table
              table: mp


    Time taken: 0.048 seconds
    hive> alter table mp drop partition (b='1');
    FAILED: Error in metadata: table is partitioned but partition spec is not specified or tab: {b=1}
    FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask
    hive> show partitions mp ;
    OK
    b=1/c=1
    b=1/c=2
    b=2/c=2
    Time taken: 0.044 seconds
    hive> alter table mp add   partition ( b='1', c = '3') partition ( b='1' , c='4');
    OK
    Time taken: 0.168 seconds
    hive> show partitions mp ;
    OK
    b=1/c=1
    b=1/c=2
    b=1/c=3
    b=1/c=4
    b=2/c=2
    b=2/c=3
    Time taken: 0.066 seconds
    hive>insert overwrite table mp partition (b='1', c='1') select cnt from tmp_et3 ;

    hive>alter table mp add columns (newcol string);

     

    location指定目录结构
    hive> alter table alter2 add partition (insertdate='2008-01-01') location '2008/01/01';

    hive> alter table alter2 add partition (insertdate='2008-01-02') location '2008/01/02';

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