Hive支持的表连接查询的语法: join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CROSS JO

<Spark最佳实战  陈欢>写的这本书,关于此知识点,非常好,在94页. hive里的扩展接口,主要包括CLI(控制命令行接口).Beeline和JDBC等方式访问Hive. CLI和Beeline都是交互式用户接口,并且功能相似,但是语法和实现不同. JDBC是一种类似于编程访问关系型数据库的编程接口. 1.CLI 在UNIX shell环境下输入hive命令可以启用Hive CLI.在CLI下,所有的Hive语句都以分号结束. 在CLI下可以对一些属性做出设置,像是设置底层MapRedu

在一些特定的业务场景下,使用hive默认的配置对数据进行分析,虽然默认的配置能够实现业务需求,但是分析效率可能会很低. Hive有针对性地对不同的查询进行了优化.在Hive里可以通过修改配置的方式进行优化. 以下,几种方式调优的属性. 1.列裁剪 在通过Hive读取数据的时候,并不是所有的需求都要获取表内的所有的数据.有些只需要读取所有列中的几列,而忽略其他列的的数据. 例如,表Table1包含5个列Column1.Column2.Column3.Column4.Column5.下面的语句只会在

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

为了对表进行合理的管理以及提高查询效率,Hive可以将表组织成“分区”. 分区是表的部分列的集合,可以为频繁使用的数据建立分区,这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表,这对于提高查找效率很有帮助. 分区是一种根据“分区列”(partition column)的值对表进行粗略划分的机制.Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引,每个分区对应着表下的一个目录,在HDFS上的表现形式与表在HDFS上的表现形式相同,都是以子目录的形式存在. 一个表可以在多个维度上进行分区,并且分区可以嵌套使

oracle 数据库中,应用程序里的连接探測语句的正确使用 本文为原创文章.转载请注明出处:http://blog.csdn.net/msdnchina/article/details/38513765 在非常多程序里边.连接探測(或者连接检測)语句,都是用的select sysdate from dual; 这是典型的"仅仅要功能实现,无论性能怎样"的写法.事实上,连接探測语句.应该用select 1 from dual; 或许有人说,程序猿们非常辛苦,能实现功能就不错了.可是.我想

Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor

Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键. Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量. 在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的. 博主我推荐各位博文们通过查阅Hive文档对Hive表的索引进行更深入的了解. 需要时刻记住的是,Hive并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询.更新.删除等操作.这些操作依赖高效的索引来实现高性能. Hive是一

不多说,直接上干货! 为什么要这么做? 答: 方便我们将扫描不同的目标或目标的不同段,进行归类.为了更好的后续工作! 前期博客 Kali linux 2016.2(Rolling)里Metasploit连接(包括默认和自定义)的PostgreSQL数据库 注意啦: 我这里,是已经切换到了自定义的PostgreSQL数据库postgres,不是默认的PostgreSQL数据库msf. 那么,工作空间是属于数据库里的. 也就是说,下面,我是在自定义数据库postgres里操作的. 可以看到,默认的工

Hive concat函数连接后结果为null concat函数是用来连接字符串的 使用示例: select concat('Hello','World','Java'); 运行结果: 最近我们在做需求的时候使用concat去拼接地址信息,脚本如下:(ta是我存放地址信息的表别名,地址分为三段存储) concat(trim(ta.houseaddress),' ',trim((ta.houseaddress2),' ',trim(ta.houseaddress3)) 一般来说,我们会觉得这个没问

虚拟机里网络连接类型的选择: 桥接:选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在网络上就是平级的关系,相当于连接在同一交换机上. NAT:NAT模式就是虚拟机要联网得先通过宿主机才能和外面进行通信. 仅主机:虚拟机与宿主机直接连起来 桥接与NAT模式访问互联网过程,如下图所示

不多说,直接上干货! 可以先,从MySQL里的视图概念理解入手 视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口,与基本表不同,它是一个虚表.在数据库中,存放的只是视图的定义,而不存放视图包含的数据项,这些项目仍然存放在原来的基本表结构中.  视图可以被定义为多个表的连接,也可以被定义为只有部分列可见,也可为部分行可见.         视图的作用有: 首先,可以简化数据查询语句 其次,可以使用用户能从多角度看待同一数据 然后,通过引入视图可以提高数据的安全性 最后,视图提提供了一定程度的

熟悉了Sqlserver的sqlserver management studio.Oracle的PL/SQL可视化数据库查询分析工具,在刚开始使用hive.phoenix等类sql组件时,一直在苦苦搜寻是否也有类似的工具,不负所望,SQuirrel Sql client 可视化数据库工具基本可满足要求. SQuirrel Sql client是一个用Java写的数据库客户端,用JDBC统一数据库访问接口以后,可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL.MSSQL.Hive.Phoenix等支持J

想说的是,hive只是个工具,包括它的数据分析,依赖于mapreduce,它的数据管理,依赖于外部系统. metastore_db,是在哪目录下运行,在哪里产生数据. 由此可见,你在哪路径下,执行hive指令,就在哪路径下生成metastore_db.建一套数据库文件,这样是极其不合适的,公司里每个人若不一样,则会显得非常混杂.导致员工之间无法公用交流. 为此,需公用的,mysql. 这也是为什么,在安装hive时,也需要配置mysql了.

Hive与JDBC示例 在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口.在hive安装目录下的bin,使用下面命令进行开启: hive -service hiveserver &  //Hive低版本提供的服务是:Hiveserver hive --service hiveserver2 &       //Hive0.11.0以上版本提供了的服务是:Hiveserver2 我这里使用的Hive1.0版本,故我们使用Hiveserver2服务,下面我使用

1.hive的增删改查 查询数据库 hive> show databases; OK default Time taken: 0.254 seconds, Fetched: 1 row(s) hive> #defalut是默认数据库 创建数据库 hive> create database liuyao; OK Time taken: 0.055 seconds 在hdfs里查看相关库数据 #hdfs dfs -lsr / lsr: DEPRECATED: Please use 'ls -

以下连接是微软最新的关于HDInsight中Hive命令的RestAPI示例地址.. 使用 HDInsight .NET SDK 运行 Hive 查询 请使用接口有异常的同学检查是否使用的是下面地址中的一版.. https://msdn.microsoft.com/en-us/library/microsoft.hadoop.client.aspx 已经于2017.01.01过期.. 如果是的话..请更改Helper文件.. 上边的接口是可以拿到更多的信息的..比如OutPut.. ExitVa

Hive的操作与传统关系型数据库SQL操作十分类似. Hive主要支持以下几类操作: DDL 1.DDL:数据定义语句,包括CREATE.ALTER.SHOW.DESCRIBE.DROP等. 详细点,就是 Hive支持大量SQL数据定义语言(Data Definition Language,DDL)中的现有功能,包括以下各种语句: CREATE DATABASE/SCHEMA,TABLE,VIEW,FUNCTION,INDEX DROP DATABASE/SCHEMA,TABLE,VIEW,IN

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege          分桶是细粒度的,分桶是不同的文件. 分区是粗粒度的,即相当于,表下建立文件夹.分区是不同的文件夹. 桶在对指

前期博客 你可以按照我写的这篇博客去,按照hive的mysql. 1 复习ha相关 + weekend110的hive的元数据库mysql方式安装配置(完全正确配法)(CentOS版本)(包含卸载系统自带的MySQL) 出现如下问题 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'hive'@'localhost' (using password: YES) ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'hive'

首相要安装好hive 1.首先修改配置文件文件为hive 路径下的  conf/hive-sit.xml 将内容增加 <property> <name>hive.server2.thrift.port</name> <value>10000</value> <description>Port number of HiveServer2 Thrift interface. Can be overridden by setting $HI