使用impala 查询parquet表异常

最新推荐文章于 2022-04-02 21:02:22 发布
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#impala #parquet

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参考链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1399918

Impala 查询时 列类型为String 但报错为Double （Column type: STRING, Parquet schema: optional double ZXS）
zholeiv5
09-03 1294
解决方案一: 在查询时 添加此 临时环境设置，检查schema 信息 set PARQUET_FALLBACK_SCHEMA_RESOLUTION=name; 解决方案二： 根据Parquet 字段顺序 重建Hive 表。 问题原因： Hive 回自动匹配 Parquet 的列与schema 是否与建表顺序相同，而 Impala 默认只会 根据顺序进行匹配，不会进行 字段名称匹配，导致数据类型不一致。 ...
【FAQ】Impala常见异常incompatible Parquet schema for column
loongshawn的博客
06-28 2682
需求来源 impala查询 问题描述 Impala查询表报如下异常 nested exception is java.sql.SQLException: File 'hdfs://nameservice/loongshawn/d/table/p_date=2018-01/part-xxxxxxxxxxxx' has an incompatible Parquet schema for column 'v.table.fileed'. Column type: DOUBLE, Parquet schema:
impala parquet实现分桶查询
syl_1264946104的博客
05-06 2209
由于impala是没有分桶表的，但是会遇同一个partition中数据量非常巨大，但是某些查询只需要取出个别记录，就需要从海量数据中查询出一两条数据，这样就会造成资源浪费。 于是就需要有一种机制，像hive表中可以实现分桶查询： create table teacher(id int,name string) clustered by (id) into 4 buckets 但是impala不支...
查询Parquet格式表异常问题
yangbosos的博客
03-22 4832
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 诡异现象 在Fayson的测试测试环境下有一张Parquet格式的表，由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作，导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。 Impala查询表时由于数据类型问题直接抛出异常： ...
Parquet_3. 在 Impala, Hive, Pig, MR中使用 Parquet File -- 待完善
Mike han
12-06 1209
本节将跟大家讨论一下如何在 Impala，Hive，Pig，MapReduce 中使用列式存储格式的文件 具体内容将会在后续进行完善，敬请期待
0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析
Hadoop_SC的博客
09-21 624
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 推荐关注微信公众号：“Hadoop实操”，ID：gh_c4c535955d0f 1 问题重现 测试环境： 1.RedHat7.4 2.CDH6.1.1 3.使用root进行操作 1.使用Impala创建Parquet表并插入数据 create table test_parquet(id ...
datax支持读取parquet格式文件，支持写入parquet格式文件，修复读取orc读取数据丢失问题
06-28
4. **跨平台兼容性**：Parquet是Apache Hadoop生态系统的一部分，能够被各种Hadoop生态系统中的工具（如Pig、Hive、Impala等）读取和写入。 新增的对Parquet格式的读取和写入支持意味着DataX现在可以更好地融入...
old-data-import:将基于 parquet 的文件写入 HDFS 文件系统（在 Cloudera 上）并使用 Impala 进行访问
06-28
创建外部 Impala 表的语句显示为日志消息。 它必须只执行一次。 如果您添加其他数据文件，请不要忘记使用刷新 refresh ; 查看 使用显示压缩的镶木地板文件。 问题及解决方案 异常：引起：org.apache.hadoop.ipc....
C++ 读写 parquet 文件 Demo
04-17
Parquet 是一种列式存储格式，被广泛用于大数据处理和分析场景，如 Apache Hadoop、Spark、Impala 等。它支持高效的读写操作，尤其适用于大规模数据处理，因为它的设计允许对数据进行快速的随机访问和压缩。C++ 是一...
impala更改表结构测试案例
weixin_37796929的博客
07-15 1174
drop table alter_table_test; CREATE TABLE db_test.alter_table_test ( id STRING COMMENT '主键', NAME STRING COMMENT '姓名', hight int COMMENT '身高', address STRING ) PARTITIONED BY ( ds STRING COMMENT '分区' ) COMMENT '测试demo' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI
和impala_Impala和parquet的一个大坑
weixin_39888943的博客
12-06 735
事情起因：一个底层表，存储格式为parquet。该表有一列为status，该列的注释需要修改，但是修改的时候误操作把字段类型由int改成了string。hive查询是没有问题的，但是impala同步元数据后，查询历史分区数据时，会报如下错误问题难点：由于hive的限制，无法将该列由string改为int由于规范性原因，新增字段再删掉这一列，可能会对下游有使用该表且为select * fr...
Impala 3.4 SQL查询之ScanRange详解（五）
skyyws的博客
04-28 1005
在上篇文章中，我们介绍了PerDiskState的unstarted_scan_ranges_这个队列的更新逻辑，本文我们将主要介绍in_flight_ranges_队列的更新。同时，还会涉及到Impala对于parquet的相关处理流程。
pyarrow.lib.ArrowInvalid: ‘utf-32-le‘ codec can‘t decode
fitzgerald0的博客
05-13 2492
使用pyspark的时候定义数据类型 通过@pandas_udf的形式进行装饰的时候发现这个错误 schema = StructType([ StructField("store_sku", StringType()), StructField("ds", StringType()), StructField("pro_pred", DoubleType()) ]) @pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP
impala查询parquet报错 hive查询没问题
张不帅
03-10 1059
需要在sql中加入参数 set PARQUET_FALLBACK_SCHEMA_RESOLUTION=1;
ORC和Parquet的一些简单对比
zhangs_123的博客
04-02 4241
目录一、简介1.1 ORC二、测试环境说明2.1.集群环境2.2 测试数据2.2.1 TPC-H使用1）tpch下载2）解压3)配置4）生成执行命令，生成dbgen2.2.2 建表、sql和数据准备1）建表语句见附件，分别建Textfile、ORC、Parquet表2）导入数据3）查询语句见附件三、Impala查询ORC和Parquet对比四、ORC和Parquet的压缩效率对比五、ORC和Parquet的简单查询效率对比六、总结 一、简介 目前我们Hive数仓建表存储格式主要是Parquet+默认压缩，因
spark save parquet in impala dir not support add columns
shengjk1的博客
03-28 282
1.问题： 项目中使用 spark save parquet 到 impala( impala 为分区表 ) 的目录下面，然后在 impala 中添加字段，报错. 例如：我将 spark 生成的 parquet 数据放到 impala 表 event_s_p186 相应的目录下，然后添加字段 aaa，字段顺序如下： 报错如下： 其中 day_id 为分区字段 2. 原因 impala( v3.2...
【数仓】数据存储格式的选择：Parquet与ORC
lsr40的博客
08-17 7192
大家好，我终于又出现了！ 这次要讲讲数据存储格式的选择！ 平时呢，我也会加一些有的没有的交流群，主要还是日常潜水看看里面有没有大佬！ 然后就遇到了一个问题：hadoop上存储的数据，要进行查询，用什么格式存储更好？ 我下意识的反应是ORC，因为ORC的压缩比更高（文件能压缩的更小），但是转念一想，ORC和Parquet都是列式存储的格式，两者之间有什么区别呢？或者说在最开始选择数据存储格式的时候，我们需要关注哪些点呢？ 这另我陷入了沉思，开始在网上收集相关信息！ 一、orc和parquet的区别
Impala 表使用 Parquet 文件格式
原创学无止尽
04-12 8159
目录[-] Impala 表使用 Parquet 文件格式 在 Impala 中创建 Parquet 表 加载数据到 Parquet 表 Impala Parquet 表的查询性能 Parquet 表的分区 Parquet 数据文件的 Snappy 和 GZip 压缩 使用 Snappy 压缩的 Parquet 表 使用 GZip 压缩的 Parquet 表 未压缩的 P
Impala SQL常见报错问题排查与解决记录
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lonelymanontheway的博客
03-11 1万+
CDH 7.1.7版本enable关键词导致语法失败；Invalid query handle；SQLException: Sender timed out waiting for receiver fragment instance:dest node；SQLException: Cancelled；Cancelled from Impala's debug web interface；
HDFS文件系统中Parquet文件的写入与Impala访问教程
资源摘要信息:"该文件描述了如何将基于Parquet格式的文件导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并通过Impala查询接口进行访问。此过程主要适用于在Cloudera环境下部署的Hadoop集群。" 知识点详细说明: 1. ...
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