1,---导入mds_imei_month_info

set hive.exec.max.dynamic.partitions= ; //最大的动态分区表
set hive.support.concurrency=false; //是否支持并发
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode= ; //each mapper or reducer可以创建的最大动态分区数
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; //strict是避免全分区字段是动态的,必须有至少一个分区字段是指定有值的
insert into table mds_imei_month_info partition(month)
select imei_p,dt,cnt ,month from
(
select imei_p ,month,dt,cnt from
(select imei_p,'' as month,sum(pow(,(dt-))) as dt,sum(cnt) cnt //将自下面取出的dt进行指数的转换,pow(2,(dt-1))表示2的dt-1次方,cnt表示imei在这个月出现的次数
(
select imei_p,cast(substring(dt,,) as int) as dt,count(*) cnt from mds_engine_basic where dt>= and dt<= and length(dt)= group by imei_p,dt //dt一共8位数,从第7位数开始的2位数取出,既01到31
) a group by imei_p)a where length(imei_p)>= and regexp_extract(imei_p,'([a-z,,.,A-Z,0-9,_,\\-]*)',)=imei_p //这是对imei进行正则匹配
)a;

2,---导入mds_ip_month_info

set hive.exec.max.dynamic.partitions= ;
set hive.support.concurrency=false;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode= ;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert into table mds_ip_month_info partition(month)
select user_ip,country,province,city,longtitude,latitude,isp,dt,cnt ,month from
(
select user_ip ,month,dt,cnt,country,city,province,latitude,longtitude,isp from
(select user_ip,'' as month,sum(pow(,(dt-))) as dt,sum(cnt) cnt,country,city,province,latitude,longtitude,isp
from(
select user_ip,cast(substring(dt,,) as int) as dt,count(*) cnt,ipaddressquery(,user_ip) country,
ipaddressquery(,user_ip) province,ipaddressquery(,user_ip) city, split(ipaddressquery(,user_ip),',')[] longtitude ,
split(ipaddressquery(,user_ip),',')[] latitude,
ipaddressquery(,user_ip) isp from mds_engine_basic where dt>= and dt<= and length(dt)= and user_ip not like '%,%'
and split(user_ip,',')[] like '%.%.%' and regexp_extract( split(user_ip,',')[],'\.([0-9]{0,7})\.([0-9]{0,7})\.([0-9]{0,7})\.([0-9]{0,7})',)= split(user_ip,',')[] and split(user_ip,'\\.')[]<
group by user_ip,dt,ipaddressquery(,user_ip) ,
ipaddressquery(,user_ip) ,ipaddressquery(,user_ip) , split(ipaddressquery(,user_ip),',')[] ,
split(ipaddressquery(,user_ip),',')[] ,
ipaddressquery(,user_ip)) a group by user_ip,country,city,province,latitude,longtitude,isp)a
)a ;

3,---导入mds_id_month_info

set hive.exec.max.dynamic.partitions= ;
set hive.support.concurrency=false;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode= ;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert into table mds_id_month_info partition(month)
select id,dt,cnt ,month from
(
select id ,month,dt,cnt from
(select id,'' as month,sum(pow(,(dt-))) as dt,sum(cnt) cnt
from
(
select id,cast(substring(dt,,) as int) as dt,count(*) cnt from mds_engine_basic where dt>= and dt<= and length(dt)= group by id,dt
) a group by id)a where length(id)= and regexp_extract(id,'([a-z,,.,A-Z,0-9,_,\\-]*)',)=id
)a;

4,---导入mds_bssid_month_info

set hive.exec.max.dynamic.partitions= ;
set hive.support.concurrency=false;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode= ;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert into table mds_bssid_month_info partition(month)
select bssid,dt,cnt ,month from
(
select bssid ,month,dt,cnt from
(select bssid,'' as month,sum(pow(,(dt-))) as dt,sum(cnt) cnt
from
(
select bssid,cast(substring(dt,,) as int) as dt,count(*) cnt from mds_engine_wifi where dt>= and dt<= and length(dt)= group by bssid,dt
) a group by bssid)a where length(bssid)>=
)a;

hive向表格中插入数据并分析语句的更多相关文章

  1. 在页面上绘制一张表格,使用 DOM 节点的动态添加和删除向表格中插入数据,点击表格每行后的“删除”超链接

    查看本章节 查看作业目录 需求说明: 在页面上绘制一张表格,使用 DOM 节点的动态添加和删除向表格中插入数据,点击表格每行后的"删除"超链接,使用 DOM 节点的删除操作将对应的 ...

  2. Hive通过查询语句向表中插入数据过程中发现的坑

    前言 近期在学习使用Hive(版本号0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们也许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同一时候引来一些问题).也许是一些bug.总而言之,这些都须要使用Hive ...

  3. Hive通过查询语句向表中插入数据注意事项

    最近在学习使用Hive(版本0.13.1)的过程中,发现了一些坑,它们或许是Hive提倡的比关系数据库更加自由的体现(同时引来一些问题),或许是一些bug.总而言之,这些都需要使用Hive的开发人员额 ...

  4. 如何使用免费控件将Word表格中的数据导入到Excel中

    我通常使用MS Excel来存储和处理大量数据,但有时候经常会碰到一个问题—我需要的数据存储在word表格中,而不是在Excel中,这样处理起来非常麻烦,尤其是在数据比较庞大的时候, 这时我迫切地需要 ...

  5. 如何使用poi在word表格中插入行的4种方法

    本文记录了,在word表格中插入新行的几种方法.直接上代码说明 table.addNewRowBetween 没实现,官网文档也说明,只有函数名,但没具体实现,但很多文章还介绍如何使用这个函数,真是害 ...

  6. SQL语句的使用,SELECT - 从数据库表中获取数据 UPDATE - 更新数据库表中的数据 DELETE - 从数据库表中删除数据 INSERT INTO - 向数据库表中插入数据

    SQL DML 和 DDL 可以把 SQL 分为两个部分:数据操作语言 (DML) 和 数据定义语言 (DDL). SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法. 但是 SQL 语言也包含用于更新. ...

  7. 使用C#向ACCESS中插入数据

    使用C#向ACCESS中插入数据   1.创建并打开一个OleDbConnection对象 string strConn = " Provider = Microsoft.Jet.OLEDB ...

  8. jQuery Ajax遍历表格,填充数据,将表格中的数据一条一条拼成Jason数组

    $.ajax({ url: baseURL + "InvoiceSale/OnQuotaInvoiceSale", //点击核销单号时,点击核销时,交互的页面           ...

  9. 触发器修改后保存之前的数据 表中插入数据时ID自动增长

    create or replace trigger t before update on test5 for each rowbegin insert into test55 values (:old ...

随机推荐

  1. 使用postgresql作为cm的数据库时候添加报错

    如下图,当postgresql安装成功,建立好数据库scm,rman,amon之后,添加cm对应服务报错hadoopNode2没有相应数据库: No database server found run ...

  2. 获取单片机唯一id(stm32获取单片机唯一id)

    stm32唯一id: 不同型号的stm32单片机,id不在同一地址上!具体地址可以通过用户手册中的Device electronic signature>Unique device ID reg ...

  3. IOException: win32 io returned 267. Path:

    unity3d在导出android项目时出现了这个错误,找了一圈也没找到原因,最后把项目名中空格去掉后OK了,坑啊!!!!

  4. jdk8 新特性stream().map()

    1.大写字符串列表 1.1 简单的Java示例将Strings列表转换为大写 TestJava8.java package com.mkyong.java8; import java.util.Arr ...

  5. oracle 数据库字段名与实体类字段名称不匹配的处理方法

    之前公司一直都使用sql server 即使数据库字段名称与实体类名称不相同 可以使用诸如: select id as userId from tb_user 这种写法,可换到了oracle 之后坑爹 ...

  6. day-9 sklearn库和python自带库实现最近邻KNN算法

    K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的 ...

  7. 最短路径——Dijkstra算法

    一.相关定义 最短路径:从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的所经过的边的权重和最小的一条路径. 地位:Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据 ...

  8. nopcommerce商城系统--安装nopCommerce

    原址:http://www.nopcommerce.com/docs/79/installing-nopcommerce.aspx .NET Framework 4.5.1下载:http://www. ...

  9. sendto函数的坑

    测试unix数据报套接字时,一个程序收,一个程序发,分别绑定自己的socket.结果在收的部分,返回的发送方的地址总是空的,但是返回的地址长度又是对的. ) { bzero(&clientad ...

  10. 关于MySQL的异常处理 Can't connect to MySQL server on localhost (10061)解决方法

    首先检查MySQL 服务没有启动>如果没有启动,则要启动这个服务. 昨天,重起服务器后出现MySQL 'localhost' (10061)错误,开始以为是因为数据库链接打开过多,数据库资源耗尽 ...