hive中修改序列化格式分隔符

最新推荐文章于 2025-06-13 09:00:03 发布

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本文深入探讨了SerDe在大数据处理中的关键角色，包括其如何进行序列化和反序列化，以及如何通过设置属性来定制序列化分隔符。通过了解不同序列化方式如分隔符、Thrift协议等，读者可以更好地掌握如何优化数据存储和传输效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

SerDe

SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称，目的是用于序列化和反序列化。序列化的格式包括：

分隔符（tab、逗号、CTRL-A）
Thrift 协议

反序列化（内存内）：

Java Integer/String/ArrayList/HashMap
Hadoop Writable 类
用户自定义类

查看表结构方法有两种：

desc tableName
desc formatted tableName

修改表中的序列化分隔符：

hive> alter table store set SERDEPROPERTIES('field.delim'='\t');

参考资料：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL#LanguageManualDDL-AlterTableProperties

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【大数据Hive】hive 多字段分隔符使用详解

congge_study的博客

03-03

8279

hive 多字段分隔符使用详解

hive 分隔符

JustinMars的博客

09-05

883

在 Hive 中，分隔符是用于将文本文件中的数据字段分隔开的字符或字符串。Hive 支持多种分隔符，并且你可以在创建表时指定分隔符，以确保 Hive 正确地解析和处理你的数据文件。

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Hive 高级操作（五）之 HIVE 特殊分隔符处理

weixin_44387652的博客

03-09

1793

Hive 高级操作（五）之 HIVE 特殊分隔符处理1、hive 读取数据的机制2、使用 RegexSerDe 通过正则表达式来抽取字段3、通过自定义 InputFormat 解决特殊分隔符问题 1、hive 读取数据的机制 hive 读取数据的机制：（1）首先用 InputFormat <默认是：org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat > 的一个具体实现类读入文件数据，返回一条一条的记录（可以是行，或者是你逻辑中的“行”）。（2）然后利用 SerD

HIVE修改分隔符（解决历史分区修改不生效）

kelly18611的博客

05-20

4367

HIVE修改分隔符（解决历史分区修改不生效）修改分隔符语法非分区表分区表修改指定分区分隔符 修改分隔符语法 ALTER TABLE hi_yx_tempdb.int_ldapm_gu [partition(month_no_[='202103')]] SET SERDEPROPERTIES (‘field.delim’ = ‘,’ , ‘serialization.format’=’,’); 非分区表执行语法： ALTER TABLE hi_yx_tempdb.int_ldapm_gu SET SERDE

Hive 序列化与反序列化：数据的 “打包“ 与 “拆箱“ 艺术

最新发布

HENANwuyanzu66的博客

06-13

1469

想象一下：你要把一只活蹦乱跳的兔子从北京快递到上海，直接扔箱子里肯定不行 —— 对象在内存里是 "活物"，但要存硬盘、走网络就得先 "打包" 成字节流。这就是序列化的核心使命！

修改hive表分隔符

weixin_42616544的博客

05-22

299

【代码】修改hive表分隔符。

HIVE更改默认分隔符

weixin_39347555的博客

07-16

4657

大家都知道，hive是通过映射hdfs上的结构化文件的数据库表。默认的分割符如下 分隔符 描述 \n 行分隔符 ^A 字段分隔符 \001 ^B array、struct的元素间的分隔符，map的键值对与键值对间分隔符 \002 ^C map中键与值之间的 分隔符\003 一、建表时指定 CREATE EXTERNAL TABLE `dw_ads.ads_te...

hive的列分隔符和行分隔符的使用

Markble

10-25

1万+

目录一、Hive中默认的分割符如下二、分隔符的指定与使用三、建好表之后更改字段分隔符 一、Hive中默认的分割符如下 分隔符 描述 \n 行分隔符 ^A 字段分隔符 \001 ^B array、struct的元素间的分隔符，map的键值对与键值对间分隔符 \002 ^C map中键与值之间的 分隔符\003 二、分隔符的指定与使用 hive中在创建表时，一般会根据导入的数据格式来指定字段分隔符和列分隔符。一般导入的文本数据字段分隔...

Hive多字节分隔符解决方案

石榴姐yyds

05-29

5982

1 应用场景 1.1 Hive中的分隔符 Hive中默认使用单字节分隔符来加载文本数据，例如逗号、制表符、空格等等，默认的分隔符为\001。根据不同文件的不同分隔符，我们可以通过在创建表时使用 row format delimited fields terminated by ‘单字节分隔符’ 来指定文件中的分割符，确保正确将表中的每一列与文件中的每一列实现一一对应的关系。 1.2 特殊数据在实际工作中，我们遇到的数据往往不是非常规范化的数据，例如我们会遇到以下的两种情况情况一：每一.

Hive SerDe 序列化和反序列化数据框架介绍

weixin_63058507的博客

06-06

1589

除了上述常见的 SerDe 之外，Hive 还支持。

Hive 使用serde 处理分隔符

qq_33290422的博客

11-28

1810

一Hive用正则表达式处理稍复杂数据的导入文件 A正则解析器RegexSerDe regextserde用法使用该解析器来处理Apche Web日志数据的一个例子：这个例子好好读读处理web日志这个例子也说明了要想使用该解析器是需要导入相应的jar包的。关于output.format.string" = "%1s s %2ss %3s s %4ss %5s s %6ss %7s s %8s...

hive表分隔符修改实操(兼容sqoop)

zbz1006572352的博客

05-07

1万+

版本描述： hive1.1.0-cdh5.16.2 sqoop 1.4.7 结论：通过如下语句修改分隔符，(网上很多文章只修改了一处，无法识别sqoop过来的数据) #修改分隔符为逗号 , ALTER TABLE table_name SET SERDEPROPERTIES ('field.delim'=',' , 'serialization.format'=',');...

hive序列化

主要写大数据集群一线运维和学习工作经验

01-07

1681

Table of Contents AvroSerDe 概述使用需求 Avro 到 Hive 类型转换创建avro支持的Hive表 All Hive versions Hive 0.14 and later versions 将表写入Avro文件 All Hive versions Hive 0.14 and later Avro文件扩展名指定表的Avro模式 Us...

Hive 多字符分隔列或行

mc的博客

08-09

908

Hive 的默认分隔符为：字段：\001 行：\n 当数据中包含了例如 \001、\n 时，就需要自定义分隔符了。并且，自定义的分隔符要为多字符，单字符重复的概率太高了。 Hive 的 MultiDelimitSerDe 只支持字段的多字符分隔，行的换行符不支持自定义修改。这里重写 TextInputFormat ，用来支持行的多字符分隔。依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>

Hive之序列化与反序列化（SerDe）

LZW760907的博客

05-11

281

序列化与反序列化的作用 1，序列化是对象转化为字节序列的过程； 2，反序列化是字节码恢复为对象的过程； 序列化的作用主要有两个：（1），对象向的持久化；即把对象转换成字节码后保存文件；（2），对象数据的传输；反序列化的主要作用：对<key,value>反序列化成Hive table的每一列的值；Hive可以方便的将数据加载到表中而不需要对数据进行转换...

Hive-0.5中SerDe概述

热门推荐

dajuezhao的专栏

07-21

1万+

一、背景 1、当进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据，无论是什么类型的数据都会以二进制序列的形式在网络上传送。发送方需要把对象转化为字节序列才可在网络上传输，称为对象序列化；接收方则需要把字节序列恢复为对象，称为对象的反序列化。 2、Hive的反序列化是对key/value反序列化成hive table的每个列的值。 3、Hive可以方便的将数据加载到表中而不需要对数据进行转换，这样在处理海量数据时可以节省大量的时间。二、技术细节 1、SerDe是Seria

Hive中的自定义分隔符(包含Hadoop和Hive详细安装)

Yore - Home

04-04

3767

导出到 HDFS 或者本地的数据文件，需要直接导入 Hive 时，有时包含特殊字符，按照给定的字段单字符分隔符或者默认换行分隔符，插入到 Hive 的数据可能不是我们预期的，此时需要我们自定义 Hive 的分隔符。同时Hive默认只支持单字符，如果需要支持多字符作为分隔符，可以按照如下方式重写输入格式化类来自定义分割符，也可以进行一些设置，并在建表时声明出来分割方式。下面会分别介绍这两种方式。在介绍之前先准备环境，介绍一下Hadoop和Hive的安装。

修改hive表中字段分割符和序列化分割符

weixin_34381687的博客

03-06

5160

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

hivesql中使用的建表分隔符'-'与日期中的'-'符号相冲突怎么办

03-11

<think>好的，我现在需要解决用户在HiveSQL中建表时分隔符使用'-'与日期中的'-'符号冲突的问题。首先，我需要理解这个问题的具体情况。用户在Hive中创建外部表时，可能指定了字段分隔符为'-'，但数据中的日期字段（如'2023-10-05'）也包含'-'，这会导致Hive在解析数据时错误地分割字段，从而引发数据错位或解析错误。接下来，我需要回忆Hive如何处理分隔符。Hive默认使用控制字符作为分隔符，比如\001，但用户有时会自定义分隔符，比如逗号或短横线。当数据中的字段本身包含分隔符时，就会导致解析问题。例如，如果分隔符是'-'，而日期字段中有多个'-'，Hive会错误地将一个字段分割成多个部分。用户的问题在于如何避免这种冲突。解决方案可能有几种。首先，可以考虑更换分隔符，使用不常见于数据中的符号，比如控制字符或其他特殊符号。例如，使用'\t'或者'\001'作为分隔符，这些字符在数据中一般不会出现，可以避免冲突。如果用户必须使用'-'作为分隔符，可能需要预处理数据，比如将日期中的'-'替换为其他字符，或者在Hive中使用正则表达式解析数据。另外，Hive的SERDE（序列化/反序列化）属性允许更灵活的处理方式。比如，使用RegexSerDe可以通过正则表达式匹配字段，从而正确解析包含特殊字符的数据。例如，设置合适的正则表达式来区分分隔符和数据中的'-'，确保正确分割字段。还有一种方法是修改表的分隔符属性，如引用[4]中提到的使用ALTER TABLE命令修改分隔符。但如果数据已经使用'-'作为分隔符，而日期字段中也包含'-'，可能需要结合其他方法，比如多字符分隔符或转义字符。不过，Hive默认不支持多字符分隔符，可能需要自定义SerDe或预处理数据。此外，用户可能需要考虑数据导入前的处理，例如在生成数据文件时，使用不同的分隔符，或者在日期字段中使用其他格式，如'20231005'，避免使用'-'。但若数据源不可更改，则需在Hive层面解决。总结可能的解决方案： 1. 更换分隔符为不冲突的字符，如\001或\t。 2. 使用RegexSerDe通过正则表达式精确解析字段。 3. 预处理数据，替换日期中的'-'为其他字符。 4. 若必须使用'-'作为分隔符，可能需要自定义SerDe或处理数据中的转义。接下来需要验证这些方法的可行性。例如，更换分隔符是最直接的，但需要确保数据文件也使用新的分隔符。如果用户无法更改数据源的分隔符，则需要其他方法。使用RegexSerDe可能更灵活，但需要编写正确的正则表达式，确保每个字段被正确识别。例如，日期字段可能匹配为\d{4}-\d{2}-\d{2}，而其他字段不含'-'，从而在正则表达式中区分分隔符和数据内容。例如，建表语句可能如下： ```sql CREATE TABLE your_table ( col1 STRING, col2 STRING, date_col STRING ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( "input.regex" = "([^\-]+)\-([^\-]+)\-(\\d{4}-\\d{2}-\\d{2})" ) STORED AS TEXTFILE; ``` 这里正则表达式将前两个字段匹配为非'-'的字符，第三个字段匹配日期格式。但这种方法依赖于字段的结构是否固定，可能不够灵活。另外，引用[3]提到使用AvroSerDe，通过schema定义来处理数据格式，可能也是一种方法，但需要提前定义Avro schema，可能增加复杂度。最终，推荐用户更换分隔符为不冲突的字符，或者使用RegexSerDe来处理复杂情况。如果用户的数据源不可更改，可能需要结合正则表达式或自定义解析方法。</think>### HiveSQL建表分隔符'-'与日期冲突解决方案在Hive中，若建表时指定字段分隔符为`-`，而数据中包含日期字段（如`2023-10-05`），会导致字段解析错误。以下是解决方案： #### 1. **更换分隔符** **推荐方法**：使用Hive支持的**非可见字符**作为分隔符，例如`\001`（ASCII控制字符）或`\t`（制表符）。 ```sql CREATE TABLE your_table ( col1 STRING, col2 STRING, date_col DATE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\001' -- 使用控制字符替换'-' STORED AS TEXTFILE; ``` **优势**： - 完全避免与数据内容冲突[^4]。 - 高性能，无需复杂解析。 **注意事项**：需确保数据文件的分隔符同步修改。 --- #### 2. **使用正则表达式解析（RegexSerDe）** 若必须保留`-`作为分隔符，可通过`RegexSerDe`定义更精确的字段匹配规则。 ```sql CREATE TABLE your_table ( col1 STRING, col2 STRING, date_col STRING ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( "input.regex" = "^([^-]+)-([^-]+)-(\\d{4}-\\d{2}-\\d{2})$" -- 前两字段不含'-'，第三字段为日期 ) STORED AS TEXTFILE; ``` **优势**： - 灵活处理固定格式的数据。 - 明确区分分隔符与日期内容[^3]。 **限制**： - 需数据格式严格符合正则表达式。 - 正则编写复杂，维护成本较高。 --- #### 3. **预处理数据** 在数据导入前，将日期中的`-`替换为其他字符（如`/`），例如：原始数据：`value1-value2-2023-10-05` → 修改为：`value1-value2-2023/10/05` 建表时指定日期格式： ```sql CREATE TABLE your_table ( col1 STRING, col2 STRING, date_col DATE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '-' STORED AS TEXTFILE; ``` **优势**： - 简单直接，避免Hive解析问题。 **限制**： - 需额外处理数据源，可能不适用于不可修改的数据。 --- #### 4. **自定义SerDe或使用多字符分隔符** Hive默认不支持多字符分隔符，但可通过自定义`SerDe`实现。例如，使用`##`作为分隔符： ```sql ALTER TABLE your_table SET SERDEPROPERTIES ('field.delim' = '##'); ``` **优势**： - 彻底避免单字符冲突。 **限制**： - 需修改数据源和表定义，适用性有限[^4]。 --- ### 总结建议 - **最优方案**：更换分隔符为`\001`或`\t`（参考方案1）。 - **复杂场景**：若数据格式固定，使用`RegexSerDe`（参考方案2）。 - **不可改数据源**：预处理数据或结合正则表达式解析。