如何快速把hdfs数据动态导入到hive表？

一、如何快速把hdfs数据动态导入到hive表？

（1）、从本地文件系统中导入数据到 Hive 表；

（2）、从 HDFS 上导入数据到 Hive 表；

（3）、从别的表中查询出相应的数据并导入到 Hive 表中；

（4）、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。

二、hdfs存储的数据如何与hive或hbase交互？

HDFS是Hadoop分布式文件系统，可以存储大量的数据。Hive和HBase都是建立在Hadoop之上的数据存储和处理系统，它们可以与HDFS进行交互，实现对HDFS中数据的查询和操作。具体地说，Hive可以通过HiveQL语言来查询和操作HDFS中的数据。HiveQL语言类似于SQL语言，可以直接访问HDFS中的数据，将其作为关系型数据库中的表进行操作。Hive会将HiveQL语句转换为MapReduce作业，在Hadoop集群上运行，最终将结果返回给用户。

而HBase则是一个分布式的NoSQL数据库，它可以直接在HDFS上存储数据，并提供快速的读写访问。HBase使用HDFS作为其底层存储系统，并提供了一些列API和工具，使得用户可以直接访问HDFS中的数据。用户可以通过HBase的API来查询和操作HDFS中的数据，也可以通过HBase Shell来进行交互式的查询和操作。

综上所述，Hive和HBase都可以与HDFS进行交互，用户可以通过它们来查询和操作HDFS中的数据。具体使用哪种方式，需要根据实际情况和需求来选择。

三、hive字段中文乱码

解决 Hive 数据库中字段中文乱码的问题

在处理数据的过程中，往往会遇到在 Hive 数据库中存储的数据出现中文乱码的情况。这不仅影响数据的可读性，也会给数据分析和挖掘造成困扰。本文将针对 Hive 数据库中字段中文乱码的问题展开讨论，并提供解决方案。

首先，我们需要明确造成 Hive 数据库中字段中文乱码的原因。一般来说，这种问题主要有两个方面的原因：数据本身的编码方式与 Hive 数据库不匹配，以及数据在读取和写入过程中的编码转换问题。

数据本身编码方式与 Hive 数据库不匹配

在 Hive 数据库中创建表时，需要指定字段的数据类型和编码方式。如果数据本身的编码方式与数据库指定的编码方式不匹配，就会导致数据显示出现乱码。因此，在创建表时，需要确保指定的编码方式与数据本身的编码方式一致。

数据读取和写入过程中的编码转换问题

另一个常见的问题是在数据读取和写入过程中出现的编码转换问题。当数据从一个系统或文件中读取到 Hive 数据库中时，可能会出现编码转换不正确的情况，导致数据显示乱码。

为解决以上问题，我们可以采取以下几种方法来处理 Hive 数据库中字段中文乱码的情况：

• 确保数据源的编码方式正确：在从数据源读取数据到 Hive 数据库时，需要确保数据源的编码方式与数据库的编码方式一致。
• 使用 CAST 函数进行数据转换：可以使用 Hive 中的 CAST 函数将数据转换成正确的编码方式，从而避免乱码问题。
• 检查数据导入时的参数设置：在使用 Sqoop 等工具将数据导入到 Hive 数据库时，需要检查参数设置是否正确，包括编码方式等。
• 编写 UDF 函数进行数据处理：如果以上方法无法解决问题，可以考虑编写自定义的 UDF 函数来处理数据，确保数据在读取和写入时进行正确的编码转换。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来解决 Hive 数据库中字段中文乱码的问题。同时，也需要定期检查数据，在发现乱码问题时及时进行处理，确保数据的质量和可靠性。

总的来说，解决 Hive 数据库中字段中文乱码的问题并不复杂，关键在于理解问题产生的原因，并采取相应的措施进行处理。通过合理设置数据的编码方式，进行正确的编码转换，可以有效避免数据的乱码问题，保证数据的质量和准确性。

四、hdfs和文件存储关系？

HDFS是建立在本地文件系统之上的，HDFS是通过操作本地文件系统来存储数据的。

hadoop是在现有的文件系统上抽象了一层，但不全是本地文件系统。为提供对不同数据访问的一致接口，hadoop借鉴了Linux的虚拟文件系统概念，引入了Hadoop抽象文件系统，并在此基础上，提供了大量的具体实现。HDFS是其中的一个实现。Amazon S3系统、FTP（网络）、webhdfs（网络）、ramfs（内存）、har等，都是这个抽象文件系统的实现。

hdfs是更高层次的文件系统的抽象，将多台机器组成的文件系统看成一个逻辑上的整体。

五、hdfs查询文件是目录还是文件？

根据文件的编号或文号到目录中查找

六、hdfs和文件存储区别？

存储方式与传统的文件

唯一的区别就是

对传统的文件实现分布式或者切块处理的时候很麻烦

很容易出错，用了hadoop

就会省去N多的时间

1、存储文件的时候需要指定存储的路径，这个路径是hdfs的路径。而不是哪个节点的某个目录。比如./hadoop fs -put localfile hdfspat一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoop fs -ls .实际上就相当于./hadoop fs -ls /user/hadoop2、hdfs本身就是一个文件系统，在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的。如果需要查询可以通过页面来查看，也可以通过api来实现查询。

七、定时离线分析hdfs+mapreduce和hadoop+hive+hbase的区别？

HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心，除此之外Hbase、Hive这两个核心工具也随着Hadoop发展变得越来越重要。

八、hive parquet表删除不掉？

在我实际的开发经验中，可以这样做。

1、如果hive表在hdfs上有多个part，可以删除部分part。

2、如果hive表有多个分区，可以删除分区文件夹。

3、可以根据where条件删除符合条件的。

4、骚操作： drop table if exists tmp_srcTable; create table tmp_srcTable as SELECT * from srcTable limit 120000; insert overwrite table srcTable select * from tmp_srcTable; drop table tmp_srcTable;

九、hdfs适合视频文件吗？

HDFS适用场景

海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别或更高级别的数据存储。

高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。

商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设计运行在商用硬件（廉价商业硬件）的集群上的。

大文件存储：HDFS采用数据块的方式存储数据，将数据物理切分成多个小的数据块。所以再大的数据，切分后，大数据变成了很多小数据。用户读取时，重新将多个小数据块拼接起来。

一次写入多次读取。HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。

正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做.网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。

HDFS不适用场景

不能做到低延迟数据访问：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟访问数据的业务需求不适合HDFS。

不适合大量的小文件存储 ：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。因此，如果有一百万个小文件，每个小文件都会占一个数据块，那至少需要300MB内存。如果是上亿级别的，就会超出当前硬件的能力。

修改文件：。HDFS适合一次写入，多次读取的场景。对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0虽然支持了文件的追加功能，但不建议对HDFS上的文件进行修改。因为效率低下.

不支持用户的并行写：同一时间内，只能有一个用户执行写操作。

十、json文件 乱码

当使用JSON格式存储数据时，我们经常会遇到一些常见问题，比如json文件中出现乱码的情况。由于JSON是一种轻量级的数据交换格式，被广泛用于前后端数据传输和存储，因此解决JSON文件乱码问题至关重要。

什么是JSON文件乱码？

简而言之，JSON文件乱码指的是JSON文件中包含了无法被正常解析的字符或编码错误，导致数据无法被正确读取或处理。这可能是因为编码格式不一致，特殊字符未被转义，缺少必要的字符编码声明等原因导致的。

如何识别JSON文件乱码？

在处理JSON文件时，如果遇到了乱码情况，通常会表现为数据解析出错，无法正常读取或显示。适当的乱码识别对于排查问题和解决错误至关重要。

常见解决方案

• 1. 检查JSON文件编码格式是否统一，通常应使用UTF-8编码。
• 2. 确保JSON文件中的特殊字符被正确转义，如引号、斜杠等。
• 3. 在读取或解析JSON数据时，指定正确的字符编码格式。
• 4. 使用专业的JSON工具或库处理JSON数据，减少出错几率。

如何避免JSON文件乱码？

为了避免json文件中出现乱码问题，建议在以下方面加强注意：

• 1. 统一使用UTF-8编码格式，确保所有数据都按照同一编码规范存储和传输。
• 2. 进行数据输入时，对特殊字符进行转义处理，避免引起解析错误。
• 3. 使用合适的JSON解析器或工具，如JSON.parse()函数等，在读取数据时明确指定字符编码。

结语

解决json文件乱码问题需要我们在数据处理和存储过程中更加细心和谨慎，遵循标准的编码规范和使用专业的工具可以有效降低乱码风险。只有保持数据完整性和正确性，我们才能更好地利用JSON这一重要的数据格式。