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_

原文:sql pivot.unpivot和partition by用法 演示脚本 from sys.sysobjects where name = 'Student' AND type = 'U') BEGIN CREATE table Student( ID int identity primary key, ClassID , --班级ID CourseName ) , --课程 Name ) , --姓名 Score --成绩 ) END GO from Student) begin IN

Hive 的 JOIN 用法 hive只支持等连接,外连接,左半连接.hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left outer join),因为它很难在map/reduce中实现这样的条件.而且,hive可以join两个以上的表. 1.等连接 只有等连接才允许 hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id); hive> SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.depart

一.over(partition by ......)主要和聚合函数sum().count().avg()等结合使用,实现分组聚合的功能 示列:根据day_id日期和mac_id机器码进行聚合分组求每一天的该机器的销量和即sum_num,hive sql语句:select day_id,mac_id,mac_color,day_num,sum(day_num)over(partition by day_id,mac_id order by day_id) sum_num from test_te

写hive 用in 如分时段,分类型,分平台统计点击量 select substr(createtime,12,2) hour,logtype,os_id,count(*)  from  wizad_mdm_raw_hdfs raw where ad_id in ('19829','19830','19831','26657d5ff9020d2abefe558796b99584') and adn=5 group by substr(createtime,12,2),logtype,os_id

1.hive中的数据库表的类型有两种,一种是managed,一种是external  :managed表类型是指传入的数据放在hive默认的储存位置下,而external 表类型可以将数据 放在任意的目录下存储managed类型的table当删除时会将表数据以及文件夹都删掉,而external类型的表则只是删除元数据,而不会删除原本的数据(言外之意就是把文件中的数据不作为数据库里的数据) 有hdfs向hive是数据仓库中导入数据的语句   :load data inpath '/uuu.dat'

一.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. 二.技术细节 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. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以

1.row_number() over()排序功能: (1) row_number() over()分组排序功能: 在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where group by  order by 的执行. partition by 用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组,它和聚合函数不同的地方在于它能够返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一个反映统计值的记录. 例如:employee,根据部门分组排

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

select TRANSFORM(*, *, *) using 'python filter.py' as (*, *, *) from t_1 HIVE支持pipe操作,将select出来的字段,用我们的脚本进行“操作” 1, 分隔符为 \t 并没有采用hive原有的分隔符 \x01 之类的.

regexp_replace用法 1.  截取字符串中的汉字部分: 举个栗子:select regexp_replace('七夕节comming!来啦','([^\\u4E00-\\u9FA5]+)','') from dual; 结果:七夕节来啦 2.截取字符串中的字母和数字部分:([^xyz] 不匹配这个集合中的任何一个字符) 举个栗子:select regexp_replace('wo爱你123CHINA中国!','([^a-zA-Z0-9]+)','') from dual 结果:wo1

先开启服务端: nohup hive --service metastore & nohup  hive --service hiveserver2 & 进入beeline: beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root -p diagbot####

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H

分区是hive存放数据的一种方式.将列值作为目录来存放数据,就是一个分区.这样where中给出列值时,只需根据列值直接扫描对应目录下的数据,不扫面其他不关心的分区,快速定位,查询节省大量时间.分动态和静态分区两种 动态分区 1)不显示的给出分区名,根据列的取值自动建立对应分区(多少种取值,多少种分区),所以需要限制最大分区数: SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10

建表规则如下: 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, col_name, ...) [SORTED BY (

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

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

概述 参加了新的公司新的工作新的环境之后,本人必须学习更多的知识,所以稳固之前的知识和学习新的知识是重中之重,新的公司把hadoop大部分的组件都进行了架构源码深度改造,所以使用过程确实遇到一些麻烦,而写这篇随笔的目的就是记录之前学习的知识,并且作为学习新的架构的基础.就是本文说的hive组件. HIVE架构 hive是建立在hadoop之上数据仓库基础架构,它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载ETL,这是一种可以存储.查询和分析存储在hadoop中的大规模数据机制.hive定义了

前一篇文章,介绍了什么是 hive,以及 hive 的架构.数据类型,没看的可以点击阅读:hive从入门到放弃(一)--初识hive 今天讲一下 hive 的 DDL 数据定义 创建数据库 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS]① database_name [COMMENT database_comment]② [LOCATION hdfs_path]③ [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]④;

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?