将set hive.limit.optimize.enable=true 时,limit限制数据时就不会全盘扫,而是根据限制的数量进行抽样. 同时还有两个配置项需要注意: 1.hive.limit.row.max.size    我理解这个是控制最大的抽样数量 2. hive.limit.optimize.limit.file 我理解这个是抽样的最大文件数量

limit和offset用法 mysql里分页一般用limit来实现 1. select* from article LIMIT 1,3 2.select * from article LIMIT 3 OFFSET 1 上面两种写法都表示取2,3,4三条条数据 当limit后面跟两个参数的时候,第一个数表示要跳过的数量,后一位表示要取的数量,例如 select* from article LIMIT 1,3 就是跳过1条数据,从第2条数据开始取,取3条数据,也就是取2,3,4三条数据 当 lim

> db.mediaCollection.find().skip().toArray() [ { "_id" : ObjectId("5353463193efef02c962da73"), "Type" : "CD", "Artist" : "Nirvana", "Title" : "Nevermind", "Tracklist&q

mysql--语法: SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset --举例: select * from table limit 5; --返回前5行 select * from table limit 0,5; --同上,返回前5行 select * from table limit 5,10; --返回6-15行

从t_product表中获取pic_small字段的前十条记录 示例:select pic_small from t_product limit 0,10;

一.取出前n条数据 ; 二.取出第几行到第几行的数据 ,; 解释:取出从第3行(从0行开始)开始的5条记录.

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

取前5条数据 select * from table_name limit 0,5 或 select * from table_name limit 5 取第11条到第15条数据,共5条 select * from table_name limit 10,5 limit关键字的用法: LIMIT [offset,] rows offset指定要返回的第一行的偏移量,rows第二个指定返回行的最大数目.初始行的偏移量是0(不是1). 技术博客,请尊重博主劳动成果,转载请注明出处,谢谢合作. [cs

Mysql limit分页语句用法 与Oracle和MS SqlServer相比,mysql的分页方法简单的让人想哭. --语法: SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset --举例: ; --返回前5行 ,; --同上,返回前5行 ,; --返回6-15行 如何优化limit 当一个查询语句偏移量offset很大的时候,如select * from table limit 10000,10 , 最好不要直接使用l

hive 当前用到的就这些,以后用到的再补充. 参考自官方文档 大小写不敏感 创建/删除数据库 CREATE/DROP DATABASE|SCHEMA [IF NOT EXISTS] <database name> SHOW DATABASES; SHOW TABLES; # 与SQL语法都差不多 创建表(例子来源于官方文档) # 语法 CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.] table_name [(col

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

1. Hive数据倾斜原因: key分布不均匀 业务数据本身的特性 SQL语句造成数据倾斜解决方法hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true有数据倾斜的时候进行负载均衡,当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job.第一个MR Job中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均

Hive Tutorial 目录 Hive Tutorial 1.Concepts 1.1.What Is Hive 1.2.What Hive Is NOT 1.3.Getting Started 1.4.Data Units 1.5.Type System 1.5.1.Primitive Types 1.5.2.Complex Types 1.5.3.Timestamp 1.6.Built In Operators and Functions 1.6.1.Built In Operators

create table ori_trans (account string, maker string, tdate string) partitioned by (country string); hive -f test1.hql --hiveconf country='china' hive -f test2.hql --hiveconf country='china' --define account=account2 --define maker=yaoxiaohua hive -f

hive.optimize.cp=true:列裁剪hive.optimize.prunner:分区裁剪hive.limit.optimize.enable=true:优化LIMIT n语句hive.limit.row.max.size=1000000:hive.limit.optimize.limit.file=10:最大文件数 1. 本地模式(小任务):需要满足以下条件: 1.job的输入数据大小必须小于参数:hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默

hive中field如果是string,比如id,那么使用10000000000+id结果是科学计数法显示,转换为正常显示方法: select (10000000000+cast(id as int)) as id from tb1 limit 10; hive 调用java的函数,必须是静态类函数 select reflect ("java.lang.String","valueOf",id) from tb1 limit 1; select reflect (&

方式一: hadoop命令导出 hadoop fs -get hdfs://hadoop000:8020/data/page_views2 pv2  方式二:通过insert...directory导出 [spark暂不支持] 导出到本地: INSERT OVERWRITE LOCAL directory '/home/spark/hivetmp/' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' s

Querying and Inserting Data Simple Query Partition Based Query Joins Aggregations Multi Table/File Inserts Dynamic-Partition Insert Inserting into Local Files Sampling Union All Array Operations Map (Associative Arrays) Operations Custom Map/Reduce S

linux经常使用命令 pwd 查看当前工作文件夹的绝对路径 cat input.txt 查看input.txt文件的内容 ls 显示当前文件夹下全部的文件及子文件夹 rm recommender-dm-1.0-SNAPSHOT-lib.jar 删除当前文件夹下recommender-dm-1.0-SNAPSHOT-lib.jar文件 cp /home/deploy/pctr/recommender-dm_fat.jar ./ 把/home/deploy/pctr/文件夹下的recommende

结论: order by:全局排序,这也是4种排序手段中唯一一个能在终端输出中看出全局排序的方法,只有一个reduce,可能造成renduce任务时间过长,在严格模式下,要求必须具备limit子句. sort by:可以运行多个reduce,每个reduce内排序,默认升序排序. distribute by:控制map的输出在reduce中是如何划分的.通常与sort by组合使用,按照特定字段进行排序. cluster by:如果distribute by字段和sort by字段相同,且安装默

show profile是由Jeremy Cole捐献给MySQL社区版本的.默认的是关闭的,但是会话级别可以开启这个功能.开启它可以让MySQL收集在执行语句的时候所使用的资源.为了统计报表,把profiling设为1 ? 1 mysql> SET profiling = 1; 之后在运行一个查询 ? 1 2 3 4 5 6 7 mysql> SELECT COUNT(DISTINCT actor.first_name) AS cnt_name, COUNT(*) AS cnt ->