lag和lead VS shift 该函数的格式如下: 第一个参数为列名, 第二个参数为往上第n行(可选,默认为1), 第三个参数为默认值(当往上第n行为NULL时候,取默认值,如不指定,则为NULL) lag lag(字段名,N,默认值) over(partition by 分组字段 order by 排序字段 排序方式) lead lead(字段名,N,默认值) over(partition by 分组字段 order by 排序字段 排序方式) 案例: select cookieid, c

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出 现在学了Hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个reducer的输出文件是有序的(其

写mapreduce程序时,如果reduce个数>1,想要实现全排序需要控制好map的输出,详见Hadoop简单实现全排序. 现在学了hive,写sql大家都很熟悉,如果一个order by解决了全排序还用那么麻烦写mapreduce函数吗? 事实上,hive使用order by会默认设置reduce的个数=1,既然reducer的个数都是1了,结果自然全排序! 这也违背了充分利用分布式计算进行海量数据排序的初衷,效率低下. 那么hive又提供了一个可供选择的方式:sort by 它会保证每个r

原文链接: https://www.toutiao.com/i6770870821809291788/ Hive和mapreduce相关的排序和运行的参数 1.设置每个reduce处理的数据量(单位是字节) 我们在hive中查看下 配置文件hive-site.xml.template 我们打开配置文件可以看到 这是256MB 如果超过1G,将使用4个reducers 2.设置最大运行的reduce的个数 同上我们可以在配置中找到下面的内容 复制到记事本里,简化了描述,从配置中我们可以看到默认re

order by 1.order by会对输入按照指定字段做全局排序,输出结果有序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局排序,手工设定reduce数量无效): 只有一个reducer会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间,速度很非常慢:在数据量大的情况下慎用order by: 2.hive.mapred.mode(默认值是nonstrict)对order by的影响 1)当hive.mapred.mode=nonstrict时,order by和关系型数据库中的orde

5 Function      指数据库内置的function,不讨论UDF.另外,操作符都不比较了,区别不大.   5.1 数学函数 功能 Oracle Hive Impala ABS 绝对值,有 有 有 SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2 三角函数 其中ATAN2接受两个参数(二维平面中的坐标) 没有SINH/COSH/TANH/ATAN2 同hive BITAND 按位与,有     CEIL 天花板值,有 有,还有个别名CEIL

概述 参加了新的公司新的工作新的环境之后,本人必须学习更多的知识,所以稳固之前的知识和学习新的知识是重中之重,新的公司把hadoop大部分的组件都进行了架构源码深度改造,所以使用过程确实遇到一些麻烦,而写这篇随笔的目的就是记录之前学习的知识,并且作为学习新的架构的基础.就是本文说的hive组件. HIVE架构 hive是建立在hadoop之上数据仓库基础架构,它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载ETL,这是一种可以存储.查询和分析存储在hadoop中的大规模数据机制.hive定义了

转自http://www.alidata.org/archives/622 使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是某些情况下,因为不熟悉数据特性,或没有遵循Hive的优化约定,Hive计算任务会变得非常低效,甚至无法得到结果.一个”好”的Hive程序仍然需要对Hive运行机制有深入的了解. 有一些大家比较熟悉的优化约定包括:Join中需要将大表写在靠右的位置:尽量使用UDF而不是transfrom……诸如此类.下面讨论5个性能和逻辑相关的问题,帮助你写出更好的H

hive是Apache的一个顶级项目,由facebook团队开发,基于java开发出面向分析师或BI等人员的数据工具(常用作出具仓库),它将文件系统映射为表,使用SQL实现mapreduce任务完成分析.即使不知道它的内部机制,却不影响你的使用. 这里主要以CLI使用为主并假设对SQL没大问题,材料来源<Hive权威指南>.个人工作和网上讨论.在阅读前,希望你能先了解一下hive的安装(上一篇博客有),这对理解hive的运行机制有一定帮助.如有疑问或问题,欢迎沟通讨论. 目录 shell执行h

---恢复内容开始--- 指定分隔符 HIVE输出到文件的分隔符 ,列与列之间是'\1'(ASCII码1,在vim里显示为^A),列内部随着层数增加,分隔符依次为'\2','\3','\4'等. 例:输出为map<string,string>, array, int类型,则分隔符为: key1 \3 value1 \2 key2 \3 value2 ... \1 value1 \2 value2 \2 value3 ... \1 第三列的int值 如何指定分隔符: INSERT OVERWRI

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join

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 ["

粘贴一下我在部门中的一次hive优化的分享. 简述 hive构建在hadoop基础上,利用分布式存储,通过mr引擎实现对大数据的计算.MR会频繁地读写磁盘而且MR任务的启动成本很高.对于hive优化显得尤为重要.而优化的核心就是更好地利用hadoop的分布式特性和hive的有点.本篇从IO.参数设置.案例实战来说明如何优化我们的hive.受限于个人能力,如有不足之处,还望指出,一起沟通讨论. 1.IO A.通过列裁剪,只读取需要的列[对select * 的做法应进行严格要求,甚至禁止] B. j

hive是Apache的一个顶级项目,由facebook团队开发,基于java开发面向分析师或BI等人员的数据工具(常用作数据仓库),它将hdfs文件组织成表,使用hive-sql调用mapreduce任务完成计算.即使你不知道它的内部机制也不懂java,却不影响你使用. 这里主要以CLI使用为主,材料来源<Hive权威指南>.个人工作和网上讨论.在阅读前,希望可以先了解一下hive的安装(上一篇博客有),这对理解hive的运行机制有一定帮助.如有疑问或问题,欢迎沟通讨论. shell执行hi

Hive优化 ​ Hive的存储层依托于HDFS,Hive的计算层依托于MapReduce,一般Hive的执行效率主要取决于SQL语句的执行效率,因此,Hive的优化的核心思想是MapReduce的优化. 1.查看Hive执行计划(小白慎用) ​ Hive的SQL语句在执行之前需要将SQL语句转换成MapReduce任务,因此需要了解具体的转换过程,可以在SQL语句中输入如下命令查看具体的执行计划. --查看执行计划,添加extended关键字可以查看更加详细的执行计划 explain [ext

1.<CentOS6.5下安装Hadoop-2.7.3(图解教程)> https://www.toutiao.com/i6627365258090512909/ 2.<CentOS6.5-Hadoop2.7.3安装hive-2.1.1> https://www.toutiao.com/i6627723801960382979/ 3.<mapreduce单词统计理解核心思想> https://www.toutiao.com/i6764296608147309064/ 4.

一.数仓分层概念 1.为什么要分层 ODS:原始数据层 DWD层:明细数据层 DWS:服务数据层 ADS:数据应用层 2.数仓分层 3.数据集市与数据仓库概念 4.数仓命名规范 ODS层命名为odsDWD层命名为dwdDWS层命名为dwsADS层命名为ads临时表数据库命名为xxx_tmp备份数据数据库命名为xxx_bak 二.数仓环境搭建 1.Hive&MySQL安装 修改hive-site.xml,关闭元数据检查 设置元数据备份:每日零点之后备份到其它服务器两个 2.Hive运行引擎Tez

/************************************************************** SQL Server 2012 新增的函数 ***************************************************************/ -- CONCAT ( string_value1, string_value2 [, string_valueN ] ) #字符串相连 SELECT CONCAT('A','BB','CCC','

在这里解释一下select语法中的order by.sort by.distribute by.cluster by.order by语法. 一.order by语法 在hiveQL中Order by语法类似于sql语言中的order by语法. colOrder: ( ASC | DESC ) colNullOrder: (NULLS FIRST | NULLS LAST)           -- (Note: Available in Hive 2.1.0 and later) order

环境信息:Hive版本号为apache-hive-0.14.0-binHadoop版本号为hadoop-2.6.0Tez版本号为tez-0.7.0 创建表: ),第三个參数为默认值(当往上第n行为NULL时候.取默认值,如不指定,则为NULL) SELECT polno, eff_date, userno, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn, LAG(eff_date,1,'1970-01-01 00:00

一.创建表: create table windows_ss ( polno string, eff_date string, userno string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile; 数据准备: P066666666666,2016-04-02 09:00:02,user01 P066666666666,2016-04-02 09:00:00,user02 P066666666666,20