Hive基础(一) 2018-12-19 15:35:03 人间怪物 阅读数 234   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41975699/article/details/85044696 1.Hive是什么 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射成为一张数据库表,并提供类SQL的查询功能.可以将sql语句转化为MapReduce任务

html ( 使用 TP 标签 ) : <volist name="health_tag" id="htag"> <input type="checkbox" class="helth_tag" name="health_tag[]" value="{$htag}"/>{$htag} </volist> js: if($("input[cla

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转自:https://blog.csdn.net/monster_girl/article/details/52928864 在学习完位操作后,经常会遇到一类关于查找缺失整数的问题. 第一类是给你一个数组,告诉你这些数字的范围是什么,然后让你查找这个缺失的数字(例如无序数组的范围是从1到10,不重复的9个数). 这类问题的解决方法比较多样,第一种,因为给定了范围可以通过计算数字总和值,然后分别减去这些数字,剩下的则是缺失的数字.第二种,对这个数组进行排序,遍历整个数组,然后判断相邻的元素是否连续

在Hive中执行DDL之类的SQL语句时遇到的一个问题 作者:天齐 遇到的问题如下: hive> create table ehr_base(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理.设计.以及在我们大数据场景下的实现方式. 全文由下面几个部分组成: 先分享一下拉链表的用途.什么是拉链表. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例). 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别.

一.数据压缩 1. 数据压缩 数据量小 *本地磁盘,IO *减少网络IO Hadoop作业通常是IO绑定的; 压缩减少了跨网络传输的数据的大小; 通过简单地启用压缩,可以提高总体作业性能; 要压缩的数据必须支持可分割性: 2.什么时候压缩? 1.Use Compressed Map Input · Mapreduce jobs read input from HDFS · Compress if input data is large. This will reduce disk read co

静态分区: 在hive中创建表可以使用hql脚本: test.hql USE TEST; CREATE TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, referrer_url STRING, ip STRING COMMENT 'IP Address of the User') COMMENT 'This is the page view table' PARTITIONED BY(dt STRING) STORED

首先声明,此文是属于纯粹收藏文,感觉讲的很不错. 本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构,该结构集行存储和列存储的优点于一身,在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色. Facebook曾在2010 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)会议上介绍了数据仓库Hive.Hive存储海量数据在Hadoop系统中,提供了一套类数据库的数据存储和处理机制.它采用类SQL语言对数据进行自动化

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

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须

hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了, 先简单说下这三函数都是排名的,不过呢还有点细微的区别. 通过代码运行结果一看就明白了. 示例数据: 1 a 10 2 a 12 3 b 13 4 b 12 5 a 14 6 a 15 7 a 13 8 b 11 9 a 16 10 b 17 11 a 14 sql语句 select id, name, sal, rank()over(partition by name order b

hive中grouping sets 数量较多时如何处理?    可以使用如下设置来 set hive.new.job.grouping.set.cardinality = 30; 这条设置的意义在于告知解释器,group by之前,每条数据复制量在30份以内.   grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法.   demo: select A, B, C, group_id, count(A) from tableName group by --

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保

ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似.他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间. 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错. hive> set hive.mapred.mode=strict; hive> select * from test order by id; FAILE

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

所介绍内容基本上是翻译官方文档,比较肤浅,如有错误,请指正! hive中创建分区表没有什么复杂的分区类型(范围分区.列表分区.hash分区.混合分区等).分区列也不是表中的一个实际的字段,而是一个或者多个伪列.意思是说在表的数据文件中实际上并不保存分区列的信息与数据. 下面的语句创建了一个简单的分区表: create table partition_test (member_id string, name string ) partitioned by ( stat_date string, p

Hive的自定义的函数的步骤: 1°.自定义UDF extends org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2°.需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 3°.把程序打包放到目标机器上去 4°.进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar jar路径 5°.创建临时函数:hive> create temporary function 自定义名称 AS '自定义UDF的全类名' 6°.执行HQL语句: 7°.销毁临时函数:hive&

如果你使用udf,udaf,udtf中的某一个并且查询日志中出现如下之类的struct错误 java.lang.RuntimeException: Error in configuring object at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:104) at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setConf(ReflectionUtils.jav

---恢复内容开始--- .阿里的druid中的sql parser有各种关系数据库sql的解析,但hive的不支持. druid初期的版本中是包含hive的,将以前版本中的hive dialect对应的内容放入,测试,发现有些语句不支持,如: show create table xxx; show tables; 普通的select语句是可以解析的,如: sql: NEW_UV_QTY, SEARCH_CNT, SHOPNG_CART_PV_QTY, PAGE_DRTN, EXIT_QTY,

1.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 2.细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. show partitions stage_