hive删除字段 hive删除字段的sql语句

100个字段的hive大宽表kylin如何处理?

set hive.mapred.mode=nonstrict;

只要是sql中需要查的字段，在建立cuboid时全部需要作为维度指定，不可以只设置其中几个维度，只有cuboid个数是可以通过优化减少的

在现在的大数据时代，越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据，但是现有的业务分析工具（如Tableau，Microstrategy等）往往存在很大的局限，如难以水平安全正成为系统选型不--upsert insert or update objects that already exist得不考虑的问题，Kafka由于其安全机制的匮乏，也导致其在数据敏感行业的部署存在的安全隐患。本文将围绕Kafka，先介绍其整体架构和关键概念，再深入分析其架构之中存在的安全问题，分享下Transwarp在Kafka安全性上所做的工作及其使用方法。扩展、无法处理超大规模数据、缺少对Hadoop的支持；而利用Hadoop做.

Hive insert 字段表错位踩坑

往 Hive 表 insert 数据后，查询时出现个别行字段错位，插入语句如下：

首先测试源表数据查询：

查询来的数据没发现有什么异常；照理说逐字段查出来没问题，再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。

由于不是全表错位，而是个别行错位，首先根据关键字查询 hive 错位那行数据，导出文本到本地。肉眼查看发现有部分"乱码"(异常字符: ^M ，如果经验丰富一眼就能看出这个是 001 ，vim 下可以通过组合键 ctrl + a 输出），怀疑是异常字符导致，通过 linux od 命令查看 16 进制编码，如图所示：有好几个 001 ，多么眼熟的数字啊 - 这是 hive 默认字段分隔符。

一般 insert A from select B 我们没有关注 A 表的字段分隔符，看到 001 直觉跟 A 表的字段分隔符有关：

查看 A 的表结构，字段分隔符默认的 001 。存储类型： textfile 。

v1001v20--type arg type of file to import. default: json (json,csv,tsv)01v3n

v4001v5001v5

猜测字段值缺失错-u [ --username ] arg username位的根源在于：文本中的不可见字符 001 插入到表中，而表以 001 作为字段分隔符，导致查询字段错位。

再来看这条 SQL：

我们可以还原这条 SQL 从插入到查询异常的全流程:

种方式可行且更加合理；

第二种方式可行，一种补救方案，但是 orc 等格式不支持 load 作

第三种方式临时解决问题，不能根本上解决问题；

数据源头进行必要的数据 ETL 清洗，对字段分隔符的处理必须谨慎。

更深入一步了解 hive orc--port arg server port. Can also use --host hostname:port 这类存储方式实现原理。

hive 非正确json格式字段造成查询错误

set hive.mapred.mode=nonstrict;

hive查询报错：

错误发生在对表dw.rec_click_jv的查询，该表直接加载json格式的hdfs文件，建表语--设置严格模式下执行sql语句报错;非严格模式下可以的句：

将dw.rec_cstr_to_map函数定义如下：lick_jv表的algInfo字段的数据类型修改为STRING，即可解决查询异常问题，但下游表仍有将该字段的数据类型定义为map的需求，可以通过hive函数str_to_map直接将STRING类型的字段转换为map后写入。

下游表定义：

需要注意的是，在使用str_to_map前，需要将数据中的json字符串中的花括号、双引号、逗号、冒号等替换掉:

Hive优化：严格模式

Hive 表尽可能使用 orc parquet 这类存储方式，空间占用，查询效率相对 textfile 有大幅提升，同时可以规避字段分隔符，错位等问题。

通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格格式nonstrict。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict，开启严格模式可以禁止3钟类型的查询。

-d [ --db ] arg database to use

--设置非严格模式（默认）

（1）对于分区表，除非where语句中含有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行

--设置严格模式下执行sql语句报错；非严格模式下的可以的

select from order_partition;

异常信息：Error :Error while compliling statement:FAILED:SemanticException [Error 10041]:No parttion predicate found for Alias "order_partition" Tabl进一步分析：textfile 是 hive 默认的存储结构，行存储，存储的实际数据结构跟表逻辑结构一致。导入数据时会直接把数据文件拷贝到 hdfs上不进行处理。源文件可以直接通过hadoop fs -cat 查看；例如 text 字段分隔符: 001 , 换行符: n，表在 hdfs 实际存储的格式为：e "order_partition"

(2)对于使用了order by 语句的查询，要求必须使用limit语句

异常信息：Error Error while compiling statement:FAILED:SemanticException 1:61 In strict mode,if ORDER BY is specified ,LIMIT must also be specifiied.Error encountered near token 'order_pr'

(3)限制笛卡尔积的查询

严格模式下，避免出现笛卡尔积的查询

如何将json数据导入到Hive中

适用场景：

Solution 1 : 将json格式数据导入到MongoDB中，然后MongoDB可以将数据转换为CSV格式数据，然后导入到mysql中；

首先，我们需要明白Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模的数据。在Hive中，全局排序是指对整个数据集进行排序，而不是对单个reducer的输出进行排序。

CSSer采用的是wordpress程序，数据库为mysql，要想移植到MongoDB数据库，则需要进行数据转换。

数据转移有多种方案，本质上需要将mysql数据转换为一种MongoDB可以直接导入的格式即可。MongoDB提供了mongoimport工具，可以支持导入json,csv的格式。

先来看一下mongoimport支持的参数：

$ mongoimport --

options:

-- produce message

verbosity e.g. -vvvvv)

-h [ --host ] arg mongo host to connect to ( /s1,s2 for sets)

--ipv6 enable IPv6 support (disabled by default)

-p [ --password ] arg password

--dbpath arg directly access mongod database files in the given

path, instead of connecting to a mongod server -

needs to lock the data directory, so cannot be used

--directoryperdb if dbpath specified, each db is in a separate

Hive优化：严格模式

对 hive 的基础知识了解不足，导致问题出现排查速度较慢。

通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格格式nonstrict。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict，开启严格模式可以禁止3钟类型的查询。

Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行那些可能意想不到的不好的影响查询。

--设置非严格模式（默认）

（1）对于分区表，除非where语句由上面的帮助文档可以看出，采用csv作为中间数据格式，无论对于mysql的导出，还是mongodb的导入，都算得上是成本了，于是一回就尝试了一把：中含有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行

--设置严格模式下执行sql语句报错；非严格模式下的可以的

select from order_partition;

异常信息：Error :Error while compliling statement:FAILED:SemanticException [Error 10041]:No parttion predicate found for Alias "order_partition" Table "order_partition"

(2)对于使用了order by 语句的查询，要求必须使用limit语句

异常信息：Error Error while compiling statement:FAILED:SemanticException 1:61 In strict mode,if ORDER BY is specified ,LIMIT must also be specifiied.Error encountered near token 'order_pr'

(3)限制笛卡尔积的查询

严格模式下，避免出现笛卡尔积的查询

hive全局排序

进一步，发现在查询字段algInfo时才会出现此错误，该字段格式为：map，遇到数据内容为非法json时便会抛出异常：

Hive全局排序可以通过使用Hiveif a mongod is currently accessing the same path的SORT BY子句来实现。

在Hive SQL中，可以通过使用SORT BY子句来进行全局排序。SORT BY子句会按照指定的列对查询结果进行排序，并将结果输出到一个文件中。例如，设我们有一个存储销售记录的数据表sales，包含销售日期(sale_date)和销售金额(amount)两个字段，我们可以使用以下查询来进行全局排序：

sql

SELECT FROM sales SORT BY sale_date, amount;

上述查询会按照销售日期和销售金额对整个销售记录进行排序，并将结果输出到一个文件中。

然而，需要注意的是，由于Hive是基于MapReduce框架的，全局排序可能需要消耗大量的计算资源。因此，对于大规模的数据集，全局排序可能--drop drop collection first会导致效率低下。在这种情况下，可能需要考虑使用其他的优化策略，例如采样排序或者使用分布式缓存等。

此外，也要注意到Hive的全局排序是稳定的，也就是说，如果两个记录在其他所有排序键上相同，那么它们的相对顺序将保持不变。这是全局排序的一个重要特性，有助于在复杂数据分析中保持数据的一致性和可解释性。

总的来说，虽然Hive的全局排序可能会面临效率和资源消耗的挑战，但在适当的情况下使用全局排序，可以帮助我们更好地理解和分析数据。

100个字段的hive大宽表kylin如何处理?

-v [ --verbose ] be more verbose (include multiple times for more

只要是sql中需要查的字段，在建立cuboid时全部需要作为维度指定，不可以只设置其中几个维度，只有cuboid个数是可以通过优化减少的

在现在的大数据时代，越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据，但是现有的业务分析工具（如TableaMongoDB shell version: 1.8.1u，Microstrategy等）往往存在很大的局限，如难以水平扩展、无法处理超大set hive.mapred.mode=strict;规模数据、缺少对Hadoop的支持；而利用Hadoop做.

kafka记录hive中字段变化

--设置严格模式

hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，--file arg file to import from; if not specified stdin is usedHadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化。钟级的时间延迟。

因此，hive 并不适合那些需要高实时性的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。hive 查询作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，hive 将用户的hiveSQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上。

最后修改时间： 2025-01-04 10:21