hdfshive特殊字符处理（hdfs常用操作命令）

今天给各位分享hdfshive特殊字符处理的知识，其中也会对hdfs常用操作命令进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、「Hive进阶篇」详解存储格式及压缩方式
• 2、hive客户端表字段查询中文乱码该怎么解决?
• 3、hive怎样取出字段包含的所有特殊字符
• 4、一招教你使用Hive处理文本数据
• 5、spark、hive、impala、hdfs的常用命令

「Hive进阶篇」详解存储格式及压缩方式

hive支持的存储格式包括file、SequenceFile、RCFile、Avro Files、ORC Files、Parquet。TextFile：Hive默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。

数据存储及压缩优化 针对hive中表的存储格式通常有textfile和orc，压缩格式一般使用snappy。相比于 textfile格式存储，orc占有更少的存储。

parquet格式的表在生产环境中经常被使用到，具有列式存储和压缩等特点，我们怎么在hive中存储parquet格式的表呢。

首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为 Hive ，它可以对存储在 HDFS 的文件数据进行 查询、分析 。

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hive客户端表字段查询中文乱码该怎么解决?

将dw.rec_click_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mapSTRING，STRING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。

执行计划中加粗的一行表明这一个reduce阶段是以向量化查询的方式执行（Vectorized Query Execution）。

在CSV中是用 “，”分割。你字段里面有逗号说明这个单元格的值是一个字符串，所以要加引号。

hive怎样取出字段包含的所有特殊字符

1、用替换（Ctrl+H)，查找字为固定字符，替换为不输入任何值，点击全部替换。 示例，把下表中的百度批量删除。

2、在这个查询中，我们使用RLIKE操作符来匹配包含至少5个连续数字的字段。你可以根据需要修改查询以满足你的需求。请注意，这只适用于Hive 0.13及更高版本。

3、如果数据中包含hive指定的列分隔符，如\001 或\t，那么在Hive中就会导致数据错位；如果数据中包含换行符\n，那么就会导致原先的一行数据，在Hive中变成了两行。

4、在CSV中是用 “，”分割。你字段里面有逗号说明这个单元格的值是一个字符串，所以要加引号。

5、说明：将字符串subject按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符。

一招教你使用Hive处理文本数据

常用的的有三种：从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

pattern， int index)，第一个参数是待处理的字符串，第二个参数是写好的正则，第三个表达式一般用不上可以忽略掉。来看例子：有了以上函数，相信应该能满足大家对于hive进行字符串提取的一切要求了。

使用两个分隔符将文本拆分为键值对：str_to_map(text[， delimiter1， delimiter2])返回：map Delimiter1将文本分成K-V对，Delimiter2分割每个K-V对。

spark、hive、impala、hdfs的常用命令

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的sql查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

输入命令： [hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs namenode –format (2)关闭node1，node2 ，node3，系统防火墙并重启虚拟机。

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