hive中select中DISTINCT的技巧和使用 单表的唯一查询用:distinct 多表的唯一查询用:group by 在使用MySQL时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重复记录的所有值.其原因是distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑

报错信息: 常见问题分析: 1 hive metastore 数据库中用户名或者密码出现更改,并且重启了hive,导致生效但是CDH下没有及时更改hive metastore设置密码 2 Mysql 的连接驱动" mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar "缺失.该驱动 需要同时存在于  $JAVA_HOME/lib/目录下.$HIVE_HOME/lib/目录下. 并且设置755权限

Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用.Hive中有3种UDF: UDF:操作单个数据行,产生单个数据行: UDAF:操作多个数据行,产生一个数据行. UDTF:操作一个数据行,产生多个数据行一个表作为输出. 用户构建的UDF使用过程如下: 第一步:继承UDF或者UDAF或者UDTF,实现特定的方法. UDF实例参见http://svn.apache.org/repos/asf/hive/trunk/contrib/src/java/org/apache/hadoop/hi

目录 一.Hive 简介 1.什么是 Hive 2.为什么使用 Hive 3.Hive 的特点 4.Hive 的架构 二.Hive 安装 1.MySQL 安装(datanode01) 2.MySQL 启动 3.Hive 下载安装 4.配置 Hive 环境变量 三.Hive 配置 1.配置 metastore(datanode01) 2.配置 jdbc(datanode01) 3.备份template配置文件(namenode01) 4.配置 hive-env.sh(namenode01) 5.配

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <hive学习笔记>系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第九篇,前面学习的内置函数尽管已经很丰富,但未必能满足各种场

当select distinct a,b,c时,只会对a.b.c都起作用,无法达到只顾虑多余的a列: 根据hive官方网站说明:当有表 a b 10 1 10  2 10 3 此时select a,b from test group by a是无法工作的,因为hive不知道你是要取第一行的b还是取最小的b,所以选择权交给用户. 可以这样达到效果:select a ,min(b) b from test group by a MySQL等其他数据库默认是支持的,并且默认是取第一行

一.distinct,group by与ROW_Number()窗口函数使用方法 1. Distinct用法:对select 后面所有字段去重,并不能只对一列去重. (1)当distinct应用到多个字段的时候,distinct必须放在开头,其应用的范围是其后面的所有字段,而不只是紧挨着它的一个字段,而且distinct只能放到所有字段的前面 (2)distinct对NULL是不进行过滤的,即返回的结果中是包含NULL值的 (3)聚合函数中的DISTINCT,如 COUNT( ) 会过滤掉为NU

当选择两个字段时,例如:"select XX1, XX2 from tb; ",那么将distinct放在前一个字段XX1之前和放在后一个字段XX2之前,结果有什么不同呢? 先说结论:如果将distinct放在前一个字段之前,则会返回对两个字段的组合去重后的结果:而如果将distinct放在后一个字段之前,则会报错. 以下是在HIVE中的验证: 1)建表:其中xxx替换为本地目录名 create external table tmp_tb( id int, content int )

同一条语句之中,如果同时有group by和distinct语句,是先group by后distinct,还是先distinct后group by呢? 先说结论:先group by后distinct. 以下是在HIVE中的验证: 1)建表:其中xxx替换为本地目录名 create external table tmp_tb( id int, content int ) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile

hive里的group by和distinct 前言 今天才明确知道group by实际上还是有去重读作用的,其实细想一下,按照xx分类,肯定相同的就算是一类了,也就相当于去重来,详细的看一下. group by 看一下实例1: hive> select * from test; OK zhao 15 20170807 zhao 14 20170809 zhao 15 20170809 zhao 16 20170809 hive> select name from test; OK zhao

表名: user_active_day (用户日活表) 表内容: user_id(用户id)   user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区) 需求: 找出20180901至今的xxx地区的用户日活量以及新增用户量 思路: 筛选日期分区和地区,统计user_id的数量为用户日活量,统计user_is_new = 1的数量为新增用户量. 最开始写的hql语句 select partition_d

标题比较笼统,实际情况是: 对于Hive 的分区外部表的已有分区,在对表新增或者修改字段后,相关分区不生效. 原因是:表元数据虽然修改成功,但是分区也会对应列的元数据,这个地方不会随表的元数据修改而修改. 处理办法: 有两种 第一种:修改表,然后对于需要生效的分区,先drop 再 add. (或者说:先drop 表在重新建表再添加分区) 第二种:修改表,对需要生效的分区也执行添加或者修改字段的操作,比如:alter table tablename partition(year='2017') a

Hive  count 多个度量指标,带有  distinct ,注意点!!! 比如  select  organid, ppi, count(id1) as num1, count(distinct  id2) as num 2   from  table   group by   organid, ppi这样的 SQL 语句,在hive里面执行操作,会导致  num1  的 数值可能存在误差!!!! 在生产环境中,不建议count 多个度量指标,带有  distinct,这样写SQL  X 

Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下.先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子: 实际论证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.87

hive中的更新或者新建表impala 不能实时更新 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.最近在生产中,我发现在hive 中更改表结构,或者建表 在impala中查询新建的表报错,或者更改的字段不能实时更新. 问题原因 这是因为元数据信息没有及时刷新.在impala 1.2中 加入的进程catalogd,主要就是将hive的metastore所存储的元数据缓存到impala

1. 定义job名字 SET mapred.job.name='customer_rfm_analysis_L1'; 这样在job任务列表里可以第一眼找到自己的任务. 2. 少用distinct, 尽量用group by 因为会把数据弄在一个reduce中,造成数据倾斜.distinct数据数量大于1000条时. 3. join时小表最好放左边 否则会引起磁盘和内存的大量消耗 4. 如果union all的部分个数大于2 或者每个union部分数据量大,应该拆成多个insert into 语句

Hive进阶(上) Hive进阶(上) 执行数据导入 使用Load语句 语法: 1.LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1,partcol2=val2 ...)] 说明: [LOCAL]:从操作系统中的一个目录中进行导入,如果不写LOCAL则为hdfs的数据导入 INPATH:为导入的路径,后面指明文件目录路径,如不指明文件名,则将目录下的所有文件

阅读目录 一.Hive内部表和外部表 1.Hive的create创建表的时候,选择的创建方式: - create table - create external table 2.特点: ● 在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样: ● 在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 注意: 1.- create table 创建内部表,

分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa