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get_json_object数据样例：{"id": 1701439105,"ids": [2154137571,3889177061,1496915057,……,1663973284],"total_number": 493}建表导入数据CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp_json_test ( json string) STORED AS textfile ;load data local inpath '/opt/datas/weibo

hive查询orc格式分区表全量count(1)出现如下报错：原因及解决方法如下：这个表中途修改过字段信息，造成旧分区的信息和新分区的信息不一致。CDH5 中 hive1.1 版本，当修改表格的元数据信息后，使用ORC格式的文件与Hive的矢量化特性不兼容 ，需要先设置矢量化为falseset hive.vectorized.execution.enabled=false;set hive.vectorized.execution.reduce.enabled=false;...

1.hbase与hive哪些版本兼容？hive0.90与hbase0.92是兼容的，早期的hive版本与hbase0.89/0.90兼容，不需要自己编译。hive1.x与hbase0.98.x或则更低版本是兼容的，不需要自己编译。hive2.x与hbase1.x及比hbase1.x更高版本兼容，不需要自己编译。重点注意：hive 1.x 与 hbase 1.x整合时，需要自己编译2.连接和使用Hive：1.第一种方式：/usr/bin/hive 为连接打开Hive操作界面的快捷方式因此只需要

hive添加字段alter table ods_wsp_dw_fact_point add columns (ods_datecreated STRING COMMENT ‘ods数据创建时间’);客户端查询报错hue端查询报错Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask解决方案：执行sql前，

数据存储格式和压缩方式选择Hive数据存储和压缩参考如下测试参数：1.在压缩存储时间上，除Sequencefile外基本都相差无几。2.数据压缩比例上ORC最优，parquet压缩性能也较好。3.SQL查询速度而言，ORC与parquet性能较好，远超其余存储格式。综合上述各种性能指标,我们采用ORC+SNAPPY压缩格式，这也是目前主流的做法。参考链接https://blog.youkuaiyun.com/breakout_alex/article/details/103007514https:/