https://www.cnblogs.com/mylydg/p/5725189.html 在日常使用sql做查询插入操作时,我们通常会用到用sql查询一串编号,这串编号由数字组成.为了统一美观,我们记录编号时,统一指定位数,不足的位数我们在其左侧补0.如编号66,我们指定位数为5,则保存数据应为00066.这样的操作在sql中应当怎样实现呢? 首先给出查询语句:RIGHT('0000'+CAST( '123'  AS nvarchar(50)),4) 语句解释:公式 RIGHT('位数'+CA

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

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

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

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

一. 创建表 在官方的wiki里,example是这种: Sql代码   CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

引言   目前数据平台使用Hadoop构建,为了方便数据分析师的工作,使用Hive对Hadoop MapReduce任务进行封装,我们面对的不再是一个个的MR任务,而是一条条的SQL语句.数据平台内部通过类似JDBC的接口与HiveServer进行交互,仅仅能够感知到一条SQL的开始与结束,而中间的这个过程通常是漫长的(两个因素:数据量.SQL复杂度),某些场景下用户需要了解这条SQL语句的执行进度,从而为我们引入以下几个问题:   (1)通过JDBC接口执行一条SQL语句时,这条SQL语句被转

Hadoop Hive sql语法详解 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

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,

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv

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,能够将结构 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,能够将SQL语句转换为MapReduce任务进行执行.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 的用户非常方便的利用SQL 语言查询,汇总.分析数据. 而mapreduce开发者能够把 己写的mapper 和reducer 作为插

题目: 请使用Hive SQL实现下面的题目. 下面是一张表名为user_buy_log的表,有三个字段,user(用户),grp(分组编号),time(购物时间). 需要将用户按照grp分组,对time进行升序排序, 如果用户间购物时间间隔小于5分钟,则认为是一个小团体,标号为1: 如果时间间隔大于5分,标号开始累加1. user grp time num15 B 2019-01-06 13:44:20.0 num17 B 2019-01-06 13:47:24.0 num10 A 2019-

Hive SQL解析过程 SQL->AST(Abstract Syntax Tree)->Task(MapRedTask,FetchTask)->QueryPlan(Task集合)->Job(Yarn) SQL解析会在两个地方进行: 一个是SQL执行前compile,具体在Driver.compile,为了创建QueryPlan: 一个是explain,具体在ExplainSemanticAnalyzer.analyzeInternal,为了创建ExplainTask: SQL执行

hive 2.1 hive执行sql有两种方式: 执行hive命令,又细分为hive -e,hive -f,hive交互式: 执行beeline命令,beeline会连接远程thrift server: 下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的: 1 hive命令 启动命令 启动hive客户端命令 $HIVE_HOME/bin/hive 等价于 $HIVE_HOME/bin/hive --service cli 会调用 $HIVE_HOME/bin/ext/cli.sh 实际启动类为:org.a

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

转自 : http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7256833 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S

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相