Load数据到Hive表失败 问题背景与现象 用户在建表成功后，通过Load命令往此表导入数据，但导入操作中遇到如下问题： ....... > LOAD DATA INPATH '/user/tester1/hive-data/data.txt' INTO TABLE employees_info;

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OVERWRITE：如果使用了这个关键字，目标表（或分区）的数据将被删除，并使用文件中读取的数据来替代。 限制 如果要加载数据到指定分区，用户必须在partition子句中列出表的所有字段。 不支持复杂类型数据，比如Array，Map等。 不支持外部表（external）。 数据文件的格式应当与目标表的文件格式一样。

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原因分析 当使用load导入数据到Hive表的时候，属于需要跨文件系统的情况（例如原数据在HDFS上，而Hive表数据存放在OBS上），并且文件长度大于阈值（默认32 MB），则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Sp

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能一致。 LOAD DATA语法权限相关guc参数与COPY FROM语法注意事项一致。 LOAD DATA语法需要表的INSERT和DELETE权限。 执行LOAD DATA语法写入表中的数据若无法转换为表中数据类型格式时将导致导入失败。 LOAD DATA只能用于表，不能用于视图。

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可选的待复制字段列表。 取值范围：如果没有声明字段列表，将使用所有字段。 指定列参数不支持重复指定列。 LOAD DATA语法指定列时，col_name_or_user_var仅支持指定为表中存在列，不支持指定为用户变量。 SET 指定列值，可以指定为表达式或DEFAULT。 表达式中不支持列名。

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创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE TABLE person(name STRING, gender STRING

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RANGE_COLUMN合并默认使用LOCAL_SORT。 LOCAL_SORT与分区表的DDL操作存在冲突，不能同时使用，且对分区表性能提升不明显，不建议在分区表上启用该特性。 使用场景 可使用下列语句从 CS V文件加载CarbonData table。 LOAD DATA INPATH 'folder path'

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力，因此自增值会重复。 如果主键或者唯一索引值经过路由后不在同一张物理表，REPLACE不生效。 如果主键或者唯一索引值经过路由后不在同一张物理表，IGNORE不生效。 不支持对含有全局二级索引的表执行LOAD DATA的操作。 父主题： 实用SQL语句

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..); 参数描述 表1 LOAD DATA参数描述 参数 描述 folder_path 原始CSV数据文件夹或者文件的路径。 db_name Database名称。如果未指定，则使用当前database。 table_name 所提供的database中的表的名称。 注意事项 以下是可以在加载数据时使用的配置选项：

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load导入结果参数如下表。 表3 参数说明 参数 说明 TxnId 导入的事务ID。用户可不感知。 Label 导入Label。由用户指定或系统自动生成。 Status 导入完成状态。 Success：表示导入成功。 Publish Timeout：该状态也表示导入已经完成，只是数据可能会延迟可见，无需重试。

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id='12005000201'; 删除用户信息表。 drop table user_info; 执行以下命令退出Hive客户端。 !q 外部分区表操作 可使用insert语句直接向外部表中插入数据，也可以使用load data命令导入HDFS中的文件数据到外部表中。如果需要使用load data命令导入文件数据，需执行以下操作：

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执行以下命令退出HBase客户端。 quit 创建Hive表并载入数据。 使用以下命令进入Hive客户端。 cd Hive客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 beeline 执行以下命令在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime。

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read (blocks) 表或者索引文件的逻辑读（块数）。 Physical read (blocks) 表或者索引的物理读（块数）。 Physical write (blocks) 表或者索引的物理写（块数）。 Read IO requests 表或者索引的读次数。 Write

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} [, incr] ) 对列进行处理，生成对应的序列值。 COUNT：表示根据表中数据的行数开始计算。 MAX：表示根据表中这一列的最大值开始计算。 integer：表示从用户指定的值开始计算。 incr：表示每次递增多少。 NULLIF 对列进行处理，在多行导入场景中，若列名后

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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'1', 'cf:cid', '123'。 执行命令quit退出。 创建Hive表并载入数据。 在Linux系统Hive客户端使用命令beeline。 在Hive beeline交互窗口创建数据表person，该表有3个字段：name/gender/stayTime，使用命令CREATE

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COLUMN 是表table_a的所有者。 ALTER TABLE table_a RENAME 是表table_a的所有者。 ALTER TABLE table_a SET SERDE 是表table_a的所有者。 ALTER TABLE table_a CLUSTER BY 是表table_a的所有者。

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STREAMING模式下从Hive读取数据。当作为BATCH应用程序运行时，Flink将在执行查询的时间点对表的状态执行查询。STREAMING读取将持续监控表，并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下，Flink会读取有界的表。 STREAMING读取支持同时使用分区表和非分区表。对于分

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Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。

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