问题:hive查询表,返回结果都是null hive> create table testTable(id int, name string); hive> load data local inpath '/home/test.txt' into table testTable; 其中“/home/test.txt”的内容为下面所示,每一行的(id,name)之间使用一个空格分割. 1 tom2 lili hive> select * from users;OKNULL NULLNULL

概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

使用hive时,我们偶尔会遇到这样的问题,当你将结果输出到屏幕时,查出的数据往往显示为null,但是当你将结果输出到文本时,却显示为空(即未填充),这是为什么呢? 在hive中有一种假NULL,它看起来和NULL一样,但是实际却不是NULL. 比如下面这样: [hdfs@dsdc04 ~]$ cat /data6/chenye/baidu_djzs_sessionid/test\NNULL Krisnull 本地的test文件内有五行数据,分别为\N.NULL.   .Kris.null 我们建

hive的join查询 语法 join_table: table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CR

6.1   SELECT ... FROM 语句    hive> SELECT name,salary FROM employees;    --普通查询 hive>SELECT e.name, e.salary FROM employees e;  --也支持别名查询   当用户选择的列是集合数据类型时,Hive会使用 JSON 语法应用于输出: hive> SELECT name,subordinates FROM employees;   显示  John Doe ["

Hive之数据查询 发布于:2013 年 10 月 11 日 由 Aaron发布于: Hive 一,排序和聚合 对于排序有两种方式,一种是order by 一种是sort by order by 会对所有的数据进行排序,所以最后会只有一个reducer来处理,如果数据量非常大,效率会非常差劲 sort by是部分排序,只是对一个reducer的数据进行排序 FROM records2 SELECT year, temperature DISTRIBUTE BY year SORT BY year

Hive中有种假NULL,它看起来和NULL一摸一样,但是实际却不是NULL. 例如如下这个查询: hive> desc ljn004; OK a       string Time taken: 0.237 seconds hive> select a from ljn004; OK NULL Time taken: 46.232 seconds 看上去好像ljn004的a字段保存了一个 NULL, 但是换一个查询会发现它和NULL并不一样: hive> select a from l

一.前言 Hive默认计算引擎时MR,为了提高计算速度,我们可以改为Tez引擎.至于为什么提高了计算速度,可以参考下图: 用Hive直接编写MR程序,假设有四个有依赖关系的MR作业,上图中,绿色是Reduce Task,云状表示写屏蔽,需要将中间结果持久化写到HDFS. Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业,这样只需写一次HDFS,且中间节点较少,从而大大提升作业的计算性能. 二.安装包准备 1)下载tez的依赖包:http://tez.apache.org 2)拷贝apache-tez-

一.将hive表数据查询出来转为json对象输出 1.将查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 2.使用UDF函数,将每一行数据作为string传入UDF函数中转换为json再返回 1.准备数据 2.查询出来的数据转为一行一行,并指定分割符的数据 3.准备UDF函数 package com.laotou; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.json.JSONException; import org.json.JS

写了一条hive sql ,其中条件中存在 dt>=20150101 and dt<=20150228 这样的条件,原来执行没问题,今天就抛出 FAILED: Hive Internal Error: java.lang.NullPointerException(null)java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer.pcr.PcrExprProcFactory.opAnd(PcrExprProcFa

这几天遇到这样一个问题,sql中写<>0,刚好某个记录是NULL,道理上是满足<>0的啊,可是就是抽不出来,关于这个问题,到处找了点资料,算是这里 写一个总结出来. 用java的思维考虑,某个int <>0 恩,可以,至少是同一类型的比较. 如果换成是int <> null呢,肯定不满足了,因为本身都比较不了. 这样就好理解SQL<>0查询不到NUll的值.

对于mybatis里查询结果为null的列不返回的问题解决方案 在配置文件application.properties里增加 Mybatis.configuration.call-setters-on-nulls: true

Mysql本以为查询不为null就是!=null可是结果查询出来什么都没有,后来才发现不为null应该是is not null ,为null应该是is null.

hive数据落地到hdfs,null会默认用'\N'存储 解决方式1:利用命令(这个我没起效果) alter table adl_cici_test_fdt set serdeproperties('serialization.null.format' = '');  解决方式2;建表时直接指定(两种方式) a.用语句 ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe’ with serdepropertie

说明:下面实例都是我进行项目开发时的真实部分代码,毫无保留 一.数据表的关联计算 //把当前年度的分差计算出来,建立两个关联的数据表 try { using(TransactionScope scope=new TransactionScope()) { zy_admin dq_gly = Session["stjBEF985E"] as zy_admin;//只能显示当前管理员的设置 int nd = DateTime.Now.Year; var db_qn = from aa in

baidu hive php PHP连接Hive执行sql查询 php通过 thrift访问hadoop的hive php开发Hive Web查询 php连接hive执行sql查询 利用python将hive查询结果保存到mysql

MySQL左右连接查询中的NULL的数据筛选问题 xpression 为 Null,则 IsNull 将返回 True:否则 IsNull 将返回 False. 如果 expression 由多个变量组成,则任何成员变量中的 Null 将导致为整个表达式返回 True. SELECT g.name,g.type_id,t.type_id,t.type_name FROM game g LEFT JOIN game_type t ON t.type_id=g.type_id where not I

一. 表和数据准备 1. 数据地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1crr8B9bD_0Phfm99vLCWjg  提取码:5jzw 2. 建表语句 create table if not exists dept ( deptno int, dname string, loc int ) row format delimited fields terminated by '\t'; create table if not exists emp (empno int, en

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6812629187518530052/ 可能会有一些截图中会有错误提示,是因为本地的包一直包下载有问题,截完图已经下载好了. 创建包结构 创建一个基础信息类 所有输出到mysql数据库中的自定义MR任务的自定义key均需要实现该抽象类 代码内容,主要是实现org.apache.hadoop.io.WritableComparable类,其它不需要写 创建平台信息类 创建全局配置常数类 后面慢慢添加内容 继续完成P

在hive中,一般情况下通过 use my_hive_db; set hive.merge.mapfiles=true; set hive.merge.mapredfiles=true; ; ; insert overwrite directory '/user/myuser/temp/scenemapbuild/' row format delimited fields terminated by ',' select * from scenemapbuild; 导出文件时,会遇本来表中本来字

查询操作 group by. order by. join . distribute by. sort by. clusrer by. union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数 count(*) 所有值不全为NULL时,加1操作 count(1) 不管有没有值,只要有这条记录,值就加1 count(col) col列里面的值为null,值不会加1,这个列里面的值不为NULL,才加1 sum求和 sum(可转成数字的值)  返回bigint avg求平均值