select * from tbl where id=2 union select * from tbl where id =1 如果hive使用union这么查询的时候,我们会发现数据变乱了. 解决办法就是在select后边实际写上列名,就没有问题了,例如: select column1,column2 from tbl where id=2 union select column1,column2 from tbl where id =1

Union的语法格式如下: select_statement UNION ALL select_statement UNION ALL select_statement ... Union用于将多个SELECT语句的查询结果合并到一个结果集中,目前Hive只支持UNION ALL,也就是结果集中的重复记录不会被删除.SELECT语句返回列的数目和名称必须相同,否则会报schema错误.Union语句还可以嵌套在FROM子句中: SELECT * FROM ( select_statement U

关于Hive创建分区目录且能查到数据的三种方法 1. 使用dfs -mkdir 和 dfs -put 分别创建分区目录和上传数据,此时执行msck repair table 表名 命令就能查询到数据 1. 使用dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse-master/pv_log/day=20191115;创建分区目录 2. 使用dfs -put /opt/module/hiveTest/pv_15.log /user/hive/warehouse-master/pv_

本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合.Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作.在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中. 例

最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 为了验证接下来出现的问题,需要先准备两张表employees和staged_employees,并准备好测试数据.首先使用以下语句创建表employees: create table employees ( id

类似订单数据之类的表,因为有状态要更新,比如订单状态,物流状态之类的, 这样就需要同步很久之前的数据,目前我的订单表是更新前面100天的数据. hive中操作是先删除前面100个分区的数据,然后重新动态分区100天的数据. 1.alter table 表名 drop partition(日期字段>='2017-01-01') 2. INSERT OVERWRITE TABLE  表名 partition(日期)  查询的最后一个字段作为动态分区字段 动态分区记得设置 SET hive.exec.

一个简单的例子! 环境:CentOS6.5 Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 1.分析题目 --有一个用户数据样本(表名huserinfo)10万数据左右:--其中有一个字段:身份证号(id_card)--身份证号前两位代表:省,例如:11北京,12天津,13河北:--身份证前x位对照表(表名hidcard_province)--要求1:计算出每个省份出现的次数,并按从大到小排序取前30个:--要求2:使用R画出柱状图. 2.编写Hive提取数据脚本:

当我们用HBase 存储实时数据的时候, 如果要做一些数据分析方面的操作, 就比较困难了, 要写MapReduce Job. Hive 主要是用来做数据分析的数据仓库,支持标准SQL 查询, 做数据分析很是方便,于是便很自然地想到用Hive来载入HBase的数据做分析, 但是很奇怪地是, 上网查了一下, 只看到以下两种情况: 1. 如何用Hive 往HBase里面插入大量的数据. 2. Hive 与HBase集成, 直接从Hive里面连HBase的数据库进行查询.参考链接: https://cw

Hive中创建S3的外部表 数据在S3存放的数据是按时间纬度存放的,每天的数据存放在各自的目录下,目录结构如下截图: 每个目录下面的数据是CSV文件,现在将其导入到Hive中进行查询,通过创建对应的表结构: CREATE EXTERNAL TABLE `palmplay_log_pv_s3_csv`( `meta_id` string COMMENT 'from deserializer', `brand` string COMMENT 'from deserializer', `channel

当统计多条的三个参数在不同时间段的数据的sum,又只能写在同一个sql上时,可以考虑union all三次查询, select * from ( select kk.a_time as dates,kk.flag ,sum(kk.`参数一`) 参数一之和 ,sum(kk.`参数二`) 参数二之和 ,sum(kk.`参数三`) 参数三之和 from (select k.a_time ,k.flag ,sum(case when p_time=0 or p_time= a_time then 1 e

前言 近期在学习使用Hive(版本号0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同一时候引来一些问题).也许是一些bug.总而言之,这些都须要使用Hive的开发者额外注意.本文旨在列举我发现的3个通过查询语句向表中插入数据过程中的问题,希望大家注意. 数据准备 为了验证接下来出现的问题,须要先准备两张表employees和staged_employees.并准备好測试数据.首先使用下面语句创建表employees: create table empl

直接上代码: 第一部分: case class OrdPacsresult_obj(pk_dcpv: String, result_obj: String) 第二部分: def ordsubj: Unit = { import sparkSession.implicits._ import sparkSession.sql val dataset: Dataset[OrdPacsresult_subj] = sql("select pk_dcpv,result_obj,result_subj f

hive 中的union all是不能在sql语句的第一层使用的,否则会报 Top level UNION is not supported currently 错误: 例如如下的方式: select id,name from user where type = 1 union all select id,name from user where type = 2 上面的方式应该使用子查询的方式书写: select * from ( select id,name from user where

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

建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string  ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields terminated by ',';   create table  tb_in_up (    id  bigint,    devid bigint,    devname string  ) par

UNION用于联合多个select语句的结果集,合并为一个独立的结果集,结果集去重. UNION ALL也是用于联合多个select语句的结果集.但是不能消除重复行.现在hive只支持UNION ALL. 这里需要特别注意,每个select语句返回的列的数量和名字必须一样,同时字段类型必须完全匹配,否则会抛出语法错误. 这种时候可以使用别名处理.例如 使用别名之后就不会报错了.

UNION用于联合多个select语句的结果集,合并为一个独立的结果集,结果集去重. UNION ALL也是用于联合多个select语句的结果集.但是不能消除重复行.现在hive只支持UNION ALL. 这里需要特别注意,每个select语句返回的列的数量和名字必须一样,同时字段类型必须完全匹配,否则会抛出语法错误. 字段名称一样,并不是必须完全一样,比如下面这个例子: 例一:字段名完全一样 select a,b,c from t1 union all select a,b,c from t2

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

相信在Etl的过程中不可避免的实用union all来拼装数据,那么这就涉及到是否并行处理的问题了. 在hive中是否适用并行map,可以通过参数来设定: set hive.exec.parallel=true; 那么还是实用上一篇博客的数据,链接:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 如果咱们需要一些数据: union all ) a; 就是模拟分别从两个表里面获取数据,如果不开启并行,实用的时间是开启时间的两倍,所以这个地方多加注意!

Hive是什么? Hive是蜂房的意思,为什么hadoop上的这层数据仓库叫Hive? 因为生物学上蜂房是一个结构相当精良的建筑,取名Hive足见则个数据仓库在数据存储上也是堪称精良的.Hive是Facebook开发的构建于Hadoop集群之上的数据仓库应用,它提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,这使得普通分析人员的应用Hadoop的学习曲线变缓. 第一:Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架. 第二:很低的学习代价便可以让用户在Hadoop中进行存储.查询和分析存