注意在偶数情况下,中位数会存在小数,特别注意! hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p).percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B

date: 2018-11-16 19:03:08 updated: 2018-11-16 19:03:08 Hive sql函数 一.关系运算 等值比较: = select 1 from dual where 1 = 2; 等值比较:<=> a <=> b 不等值比较: <>和!= a != b || a <> b 小于比较: < a < b 小于等于比较: <= a <= b 大于比较: > a > b 大于等于比较:

本文整体分为两部分,第一部分是简写,如果能看懂会用,就直接从此部分查,方便快捷,如果不是很理解此SQL的用法,则查看第二部分,是详细说明,当然第二部分语句也会更全一些! 第一部分: hive模糊搜索表:show tables like '*name*'; 查看表结构信息:desc table_name; 查看分区信息:show partitions table_name; 加载本地文件:load data local inpath '/xxx/test.txt' overwrite into t

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题:   (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么?   通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素:   (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式:   也就是说,我们需要将

需求 在推荐系统场景中,假设基础行为数据太少,或者过于稀疏,通过推荐算法计算得出的推荐结果非常可能达不到要求的数量. 比方,希望针对每一个item或user推荐20个item,可是通过计算仅仅得到8个.剩下的12个就须要补全. 欢迎转载,请注明出处: http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/39674047 策略 数据补全的详细策略是: 补全时机:在挖掘计算结束后,挖掘结果导入HBase(终于web系统从HBase取数据)前.进行数据补全,

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

1.认识hive:  Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和redu

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了

转自:https://www.cnblogs.com/zhzhang/p/5691997.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在 几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为 MapReduce的过程有了

一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行

date: 2019-08-30 11:02:37 updated: 2019-08-30 14:40:00 Hive Sql的窗口函数 1. count.sum.avg.max.min 以 sum 为例 # 按照 year 来分组,统计每一年的总和 # 结果:每个月的值都是本年的总和 sum(val) over(partition by year) # 按照 year 来分组,按照 month 来排序 # 结果:n 月的值是本年 1 - n 月的累计值 sum(val) over(partit

date: 2019-03-22 17:02:37 updated: 2020-04-08 16:00:00 Hive Sql的日常使用笔记 1. distinct 和 group by distinct 只能返回去重的列 group by 理论上是需要在 select 后面配合聚合函数(sum, avg, max, min, count)来使用的 select 后面没有在聚合函数中的列都需要写在 group by 的后面,eg: select A1, A2, A3, max(B) from t

本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理.第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理. Hive Hive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据. Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件,通过

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

1.概述 在开发工作当中,提交 Hadoop 任务,任务的运行详情,这是我们所关心的,当业务并不复杂的时候,我们可以使用 Hadoop 提供的命令工具去管理 YARN 中的任务.在编写 Hive SQL 的时候,需要在 Hive 终端,编写 SQL 语句,来观察 MapReduce 的运行情况,长此以往,感觉非常的不便.另外随着业务的复杂化,任务的数量增加,此时我们在使用这套流程,已预感到力不从心,这时候 Hive 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察 Hive SQL 的 MapRedu

SQL计算列,可以解决一般标量计算(数学计算,如ColumnA*ColumnB)的问题,而子查询计算(如select sum(salary) from tableOther where id=’ABC’)则没有相应的支持,可以使用触发器的方式来进行实时运算,但是需要增加维护成本. 在<数据库重构>一书中,这属于结构重构的内容. 以下应用内容来自网络,稍稍排版之后就搬家到这里了,感谢各位大神的贡献: Eg1:身份证号的生日 表中有“身份证”字段 ,如何利用计算所得的列规范 根据“身份证”字段生成

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件