hive动态分区insert hive动态分区和静态分区

如何按照分区补数

以上就是这节课的全部内容了。做完整个练习，真的半条命都没了。窗口函数果然很难，不过掌握方法、多多练习，学会拆解需求，一步一步来做，就能明显降低难度。希望以后有机会能用到这么复杂的技能，哈哈~！

你好，这个分区补数要进行以下的步骤，那么就来看看怎么作吧：

hive动态分区insert hive动态分区和静态分区

hive动态分区insert hive动态分区和静态分区

hive动态分区insert hive动态分区和静态分区

：制造空间窗口list，打出以下代码：import datetime

end = datetime.date(2020, 7, 30)

d = begin

delta = datetime.timedelta(days=1)

date_list = []

while d <= end:

print(str(d.strftime("%Y-%m-%d")))

date_list.append(str(d.strftime("%Y-%m-%d")))

d += delta

print(date_list)，通过上面的代码就可以创造出一个空间来了。

第二就是要输入一个代码去创造一个分区系统。'2020-07-13', '2020-07-14', '2020-0，输入这个代码就可以创建出分区补数的系统了。

第三个就是，再输入一串代码来启动分区步数的系统。from pyspark.sql import SparkSession

import datetime

if __name__ == "__main__":

spark = SparkSession.builder

.appNalead(exp_str,offset,defval) over(partion by ……order by ……)me("pyspark")

.("yarn")

.config("spark.sql.hive.convertMetastoreParquet","false")

.config("", "false")

.config("spark.submit.deployMode","client")

.config("mapred.input.dir.recursive","true")

.config("hive.mapred.supports.subdirectories","true")

.config("spark.kryoserializer.buffer.max", "1024m")

.config("spark.dynamicAllocation.enabled", "true")

.config("spark.shuffle.serv.enabled", "true")

.config("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "10")

.config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")

.config("hive.exec.dynamic.partition", "true")

.config("spark.num.executors","10")

.config("spark.executor.cores","1")

.config("","4g")

.config("spark.driver.cores","1")

.config("","1")

.config("spark.default.paralleli", "100")

.enableHiveSupport()

.getOrCreate()

end = datetime.date(2020, 7, 30)

d = begin

delta = datetime.timedelta(days=1)

date_list = []

while d <= end:

print(str(d.strftime("%Y-%m-%d")))

date_list.append(str(d.strftime("%Y-%m-%d")))

d += delta

print(date_list)

// 动态分区补数据

for fill_date in date_list:

select userid,id,biz_date from tmp_1 where biz_date = '{0}' """.format(fill_date)

table_1 = spark.sql(insert，通过输入上面代码就可以启动分区步数的系统来进行分区步数了。

以上就是如何按照分区来分区补数，以及对其的一些作的方法，我的回答，希望能对你！

hive获取多个分区表的数据与其他数据库有什么异同？

.config("spark.sql.auto.repartition","true")

1.

3、会看到文件news.sql自动生成到bin文件下

查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。

2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库

则可以将数据保存在本地文件系统中。

3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三

个属性：列分隔符（通常为空格、”t”、”x001″）、行分隔符（”n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。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，而只是将数据内容或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。

4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不

支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ...

SET 修改数据。

5. 索引。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，

6. 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的（类似 select from tbl

的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎。

7. 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外

一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。

8. 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是

一致的（世界上的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。

9. 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的

数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

分区和分桶区别

我们知道在传统的DBMs系统中，一般都具有表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高了查询效率，当然我们还可以通过进一步在分区上建立索引，进一步提高查询效率。

在Hive中的数据仓库中，也有分区分桶的概念，在逻辑上，分区表与未分区表没有区别，在物理上分区表会将数据按照分区间的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是分区键的列值存储在表目录的子目录中，目录名=“分区键=键值”。其中需要注意的是分区键的值不一定要基于表的某一列（字段），它可以指定任意值，只要查询的时候指定相应的分区键来查询即可。我们可以对分区进行添加、删除、重命名、清空等作。

分桶则是指定分桶表的某一列，让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀的分发到各个桶文件中。因为分桶作需要根据某一列具体数据来进行哈希取模作，故指定的分桶列必须基于表中的某一列（字段）。分桶改变了数据的存储方式，它会把哈希取模相同或者在某一个区间的数据行放在同一个桶文件中。如此一来便可以提高查询效率。如果我们需要对两张在同一个列上进行了分桶作的表进行JOIN作的时候，只需要对保存相同列值的通进行JOIN作即可。

还有一点需要点一下：在hive中的数据是存储在hdfs中的，我们知道hdfs中的数据是不允许修改只能追加的，那么在hive中执行数据修改的命令时，就只能先找到对应的文件，读取后执行修改作，然后重新写一份文件。如果文件比较大，就需要大量的IO读写。在hive中采用了分桶的策略，只需要找到文件存放对应的桶，然后读取再修改写入即可。

分区：

hive中分区分为 ： 单值分区、范围分区。

单值分区： 静态分区 动态分区

如下所示，现在有一张persionrank表，记录每个人的评级，有id、name、score字段。我们可以创建分区rank（rank不是表中的列，我们可以把它当做虚拟列），并将相应的数据导入指定分区（将数据插入指定目录）。

单值分区：

单值静态分区：导入数据时需要 手动指定分区

1.静态分区创建：

直接在PARTITI1ONED BY后面跟上分区键、类型即可（指定的分区键不能出现在定义列名中）

2.静态分区写入：

3.添加分区：

4.删TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "student");除分区：

5.修复分区：

6.动态分区创建：

7.动态分区写入：

根据表中的某一个列值来确定hdfs存储的目录：

动态可变，不需要人为控制。如设定的是日期，那么每一天的数据会单独存储在一个文件夹中

缺点：

静态分区键要用 = 指定分区值；动态分区只需要给出分出分区键名称 。

范围分区：

单值分区每个分区对应于分区键的一个取值，而 每个范围分区则对应分区键的一个区间 ，只要落在指定区间内的记录都被存储在对应的分区下。 分区范围需要手动指定，分区的范围为前闭后开区间 [最小值, 值) 。出现的分区可以使用 MAXVALUE 作为上限，MAXVALUE 代表该分区键的数据类型所允许的值。

多个范围分区键的情况：

分桶：

对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键的哈希值分散进多个文件中，这些小文件称为桶。

1.创建分桶表：

分桶表的建表有三种方式：直接建表，CREATE TABLE LIKE 和 CREATE TABLE AS SELECT ， 单值分区表不能用 CREATE TABLE AS SELECT 建表 。这里以直接建表为例：

分桶键只能有一个即。表可以同时分区和分桶， 当表分区时，每个分区下都会有 个桶 。我们也可以选择使用 SORTED BY … 在桶内排序，排序键和分桶键无需相同。ASC 为升序选项，DESC 为降序选项， 默认排序方式是升序 。 指定分桶个数 ，也就是表目录下小文件的个数。

2.向分桶表中写数据：

因为分桶表在创建的时候只会定义Scheme，且写入数据的时候不会自动进行分桶、排序，需要人工先进行分桶创建方式与静态分区表完全一样，一张表可同时被静态分区和动态分区键分区，只是动态分区键需要放在静态分区键的后面（HDFS上的动态分区目录下不能包含静态分区的子目录），如下spk即static partition key（静态分区键），dpk为dynamic partition key（动态分区键）、排序后再写入数据。确保目标表中的数据和它定义的分布一致。

目前有两种方式往分桶表中插入数据：

方法一：打开enforce bucketing开关。

如果分桶表创建时定义了排序键，那么数据不仅要分桶，还要排序

如果分桶键和排序键不同，且按降序排列，使用Distribute by … Sort by分桶排序

如果分桶键和排序键相同，且按升序排列（默认），使用 Cluster by 分桶排序，即如下：

抽样语句 ：tablesample（bucket x out of y）

tablesample是抽样语句，语法：tablesample(bucket x out of y)，y必须是table总共bucket数的倍数或者因子。Hive根据y的大小，决定抽样的比例。例如：table总共分了64份，当y=32时，抽取2(64/32)个bucket的数据，当y=128时，抽取1/2(64/128)个bucket的数据。x表示从哪个bucket开始抽取。例如：table总共bucket数为32，tablesample(bucket 3 out of 16)表示总共抽取2(32/16)个bucket的数据，分别为第三个bucket和第19(3+16)个bucket的数据。

hive 添加分区15分钟至一小时

用法：这三个函数的作用都是返回相应规则的排序序号

Hive只能每15分钟到1小时添加。

许多用户都dense_rank() over(partition by …A… order by …B… )有ApacheFlume、ApacheStorm或ApacheKafka这样的工具，他们使用这些工具将数据流传输到Hadoop集群中。虽然这些工具可以以每秒数百行或更多行的速度写入数据，但Hive只能每15分钟到1小时添加一次分区。

如何用Hive 往HBase里面插入大量的数据

print(insert_sql)

利用选项2, 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析作在新表中完成。

说干就干， 让我们试一个简单的例子。

首先在HBase里面建一个表， 名为 student， 包含 id 和 name 两个column.

hbase shell

create 'student', 'id', 'name'

向表中插入两行数据

put 'student', 'row1', 'id:val', '1'

put 'student', 'row1', 'name:val', 'Tony'

put 'student', 'row2', 'id:val', '2'

put 'student', 'row2', 'name:val', 'Mike'

注意：在插入数据的时候一定要指定column (如id:val, name:value) 直接使用column family (如 id, name) 去存数据会导致后面Hive 建表的时候有问题。

扫描此表， 确定数据已经插入

scan 'student'

ROW begin = datetime.date(2020, 7, 13) COLUMN+CELL

row1 column=id:val, timestamp=1384939342989, value=1

row1 column=name:val, timestamp=1384939365511, value=Tony

row2 column=id:val, timestamp=1384939351444, value=2

row2 column=name:val, timestamp=1384939379245, value=Mike

建立Hive 对HBase的访问

参考：

这里我们使用的是Pivotal 公司的Pivotal Hadoop,

hive --auxpath /usr/lib/gphd/hive/lib/hive-hbase-handler-0.11.0-gphd-2.1.1.0.jar,/usr/lib/gphd/hbase/hbase.jar,/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar,/usr/lib/gphd/hbase/lib/gua-11.0.2.jar -hiveconf hbase.zookeeper.quorum=centos62-3,centos62-4,centos62-5

解释一下参数：

后面三个jar 包主要是Hive 访问时需要用到的，

hhbase.zookeeper.quorum=centos62-3,centos62-4,centos62-5

是指hbase使用的是这三个zookeeper, 这样就不用指定hbase 了。

这个命令运行完以后会打开Hive 的输入终端。

从Hive建立可以访问HBase的外部表

CREATE EXTERNAL TABLE student(key string, id int, name string)

STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = "id:val,name:val")

扫描student表， 确认访问成功：

hive> select from student;

OK

row1 1 Tony

row2 2 Mike

但是此时这个表实际上是一个虚拟表， 实际的数据还在HBase中。 下面需要在Hive中另建一个结构一样的空表， 再把数据导出来。

Hive中建立一个新的空表

CREATE TABLE new_student (

key string,

id INT,

name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY 't'

STORED AS TEXTFILE;

将数据从HBase中导入到新的Hive表中

hive> INSERT OVERWRITE TABLE new_student SELECT FROM student;

确认新表中数据正确：

hive> select from new_student;

OK

row1 1 Tony

row2 2 Mike

hive同时insert会不会锁表

insert_sql ="""insert overwrite table tmp partition(biz_date)会。

在oracle中insert是会锁表的，保证在插入没有完成之前，表结构不能有变动，数据库自己会锁表，当.config("","4g")数据量很小时，会感觉是同时插入，当数据量大，可以明显看到先后顺序的。

hive读取orc文件行数

hive读取orc文件行数：避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据，并同时将数据Load到目标表中。现在定有一个已有数据的表staged_employees（雇员信息全量表），所属cnty和所属州st是该表的两个属性，我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employe。

ENT因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。：按ENTER键一下：

{}：代表按下键于是，我又建了一个表，只含有两个 int 类型变量。盘上功能键，之于要什么功能键就在{}中写，如要按F1键：{F1}；向下的箭头键：{DOWN};（其他如此类推）。

^{F4}：代表按下Ctrl+F4键。

ML(684,120)：代表按下鼠标左键，括号中的数字代表鼠标在屏幕上的坐标；（注：我们可以在主窗口把鼠标的位置放好，然后通过ALT+TAB键的作切换到DATALOAD的窗口按下+M+L就可以比较地定位鼠标）。

hive用insert方式导出数据如何指定文件名称？

步 ：这个需求同样要用到两张表 user_refund 和 user_。我们先把每个退款用户的退款金额和手机品牌取出来，并用窗口函数进行切片排序，25%就是分成4片：

MySQL命令行导出数据库：

1，进入MySQL目录下的bin文件夹：cd MySQL中到bin文件夹的目录

如我输入的命令行：cd C:Program FilesMySQLMySQL 4.1bin

(或者直接将windows的环境变量path中添加该目录)

2，导出数据库：mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名

如我输入的命令行:mysqldump -oot -p news > news.sql (输入后会让你输入进入MySQL的密码)

（如果导出单张表的话在数据库名后面输入表名即可）

命令行导入数据库：

1，将要导入的.sql文件移至bin文件下，这样的路径比较方便

2，同上面导出的第1步

3，进入MySQL：mysql -u 用户名 -p

如我输入的命令行:mysql -oot -p (输入同样后会让你输入MySQL的密码)

关于窗口函数的几点说明：4，在MySQL-Front中新建你要建的数据库，这时是空数据库，如新建一个名为news的目标数据库

5，输入：mysql>use 目标数据库名

如我输入的命令行:mysql>use news;

6，导入文件：mysql>source 导入的文件名;

如我输入的命令行：mysql>source news.sql;

Hive命令-分区篇

1、累计计算窗口函数

语法：

设我们有一个表叫employee ，拥有如 Id, Name, Salary, Designation, Dept, 和 yoj (即加盟年份)字段。

但是，如果用年份分区雇员数据并将其存储在一个单独的文件，它减少了查询处理时间。

例如：/employee/employeedata/2017/file2017

语法：

例%：代表ALT键，如要按组合键如ALT+F：%F；（其他如此类推）。如：

语法：

例如：

语法：

例如：