1. 数据源信息 {"student": {"name":"king","age":11,"sex":"M"},"sub_score":[{"subject":"语文","score":80},{"subject":"数学","score":80},

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

1.列转行 1.1 相关函数的说明: concat(string1,string,...) //连接括号内字符串,数量不限. concat_ws(separator,string1,string2,...) //连接括号内字符串,数量不限,连接符为separator. collect_set(col) //此函数只接受基本类型,主要是将字段的值进行去重汇总,产生array类型字段. 1.2 例子: 创建表:create table person_info( name string, conste

脑袋果然还是智商不足. 涉及到的小需求: 某个表test 有一列 tc: a字符串+b字符串+c字符串 拼接组成 把test表,按b字符串排序 输出 遇到的问题: select 里面必须包含 order by 的列 按b字符串排序后,提取的b字符串作的新列,也被包含在了输出表中 最终解决: 输出含有b字符串(新列)的表,当然要排序了 把b列给删掉 补充: hive 删表代码: REPLACE COLUMNS  create table test ( jstr string, b string )

1. 同列多行数据组合成一个字段cell的方法, top N 问题的hive方案 如下: hive 列转行 to json与to array list set等复杂结构,hive topN的提取的窗口统计方法 select ll, collect_list(n) , -- 将topN 转换成 List or Json with the help of collect_set(xx) collect_list(xx) collect_list(nn), collect_list(ll), coll

一.问题 hive如何将 a ,, b , c 转化成为: a a a b b c 二.原始数据 cat row_column.txt a ,, b , c 三.解决方案 3.1 遍历每一列 3.1.1 创建表 -- 创建表 create table tmp.row_column ( col1 string, col3 string ) row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; -- 载入数据 load

参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/article/details/50814246 1.split的计算方式: splitsize = max(splitsize,min(blocksize,filesize/NUMmaps)) NUMmaps即为默认的map数,默认为1,也就是说最大的splitsize为文件的大小. 2.不同的hive.

实例一:来源: https://www.cnblogs.com/kimbo/p/6208973.html 行转列 (对某列拆分,一列拆多行) 使用函数:lateral view explode(split(column, ',')) num eg: 如表:t_row_to_column_tmp 数据如下,对tag列进行拆分 结果: 列转行 (根据主键,进行多行合并一列) 使用函数:concat_ws(',',collect_set(column))   说明:collect_list 不去重,c

出现的原因:现实生活中有些数据成对存在. 特点:键不可重复,值可以重复. ----------|Map                数据都是以键值对的形式存在,键唯一,值可重复. -------------|HashMap      基于哈希表实现的. 存储原理: 往hashMap添加元素的时候,首先会调用键的hashCode()方法,得到该元素的哈希值,根据哈希值算出在哈希表中的存储位置. 情况1:如果算出的位置空,直接添加. 情况2:如果算出的位置不空,则调用equals()方法,返回tr

怪异现象:数据量不大,且不是Reduce端OOM,是Map端OOM Map Task运行的时候数据流中包含了非法字符例如:EOF.NOP等东西,导致BufferedReader读取和StreamDecoder解码出错, 进一步导致了OOM,需要剔除这些记录,可以通过length来限制. PS:当然,这只是Map 端OOM出现的其中一种原因,仅供参考.

行转列: concat_ws 列转行: explode

// 有关学生信息的头文件student.h代码如下 #include #include using namespace std; struct Student                                             // 表示学生信息的结构体 {     string id;                                             // 学号     string name;                           

select regexp_extract(a.col2,'(phonenum=\")(.*?)\"',2) user_device, regexp_extract(a.col13,'(imsicode=\")(.*?)\"',2) imsi, regexp_extract(a.col12,'(imeicode=\")(.*?)\"',2) imei, call_log from (select * from ods_sso_dislocatio

先贴出一个示例: 参考链接

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

一.join优化 做join之前对数据进行预处理,减少参加join的数据量,把数据量少的表放入内存中,制作map端的join 应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边.原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段,位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存,将条目少的表放在左边,可以有效减少发生内存溢出错误的几率. Join查找操作中如果存在多个join,且所有参与join的表中其参与join的key都相同,则会将所有的join合并到一个mapred程序中. SELECT

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 (

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

实现目标 Hive可以实时查询Hbase中的数据. hive中的表插入数据会同步更新到hbase对应的表中. 可以将hbase中不同的表中的列通过 left 或 inner join 方式映射到hive 中的一个视图中. Hive map hbase 1,启动hive hbase 在hive hbase服务启动的情况下, $HIVE_HOME/bin/hive --auxpath $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-1.1.0-cdh5.7.1.jar,$HIVE

初步认识Hive 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为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive 并不适合那些需要低延迟的应用,例如,联机事务处理(OLTP).Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型,Hive 将用

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?