1 带分区列的表更改列类型

常见的一个场景是Hive里面一个带分区的表,原来是int类型的字段,后来发现数据超过了int的最大值,要改成bigint。或者是bigint要改string或decimal。无论如何,对于带分区的表,要改列类型,有一个坑:

如果使用alter table t change column oldcol newcol bigint,即把int类型的oldcol改为bigint类型的newcol

这个时候,去读数据,应该还是NULL的。

这是因为每个分区Hive还会存一份元数据,于是两种解决方案:

一个是alter table t change column oldcol newcol bigint cascade

一个是alter table t change column oldcol newcol bigint, alter table t partition(...) change column oldcol newcol bigint

2 left join 问题(hive/mysql通用)

在left join语句中,左表过滤必须放where条件中,右表过滤必须放on条件中,这样结果才能不多不少,刚刚好。

3 行转列

曾经一个场景使用过的
select plan_id,id,
concat_ws('',collect_set(if(user_type=1,user_id,''))) teacher_id,
concat_ws('',collect_set(if(user_type=0,user_id,''))) student_id,
concat_ws('',collect_set(if(user_type=1,count,''))) t_count,
concat_ws('',collect_set(if(user_type=0,count,''))) s_count
from tmp.table_name
group by plan_id,id

4 json字符串解析

好像是网上找的
一个Map结构嵌套了Map,再嵌套了一个数组结构。
{"username":"king","actionInfo":{"id":1,"age":"22","partList":[{"code":"123","uname":"king"},{"code":"0012","uname":"king"}]}} 通过json_tuple, get_json_object,explode等函数将string类型解析出来,使用正则的方式,将中括号替换掉,然后在转化为数组
select username,ai.id,ai.age,p.uname,p.code from test1
lateral view json_tuple(actioninfo,'id','age','partlist') ai as id,age,partlist
lateral view explode(split(regexp_replace(regexp_extract(partlist,'^\\[(.+)\\]$',1),'\\}\\,\\{', '\\}\\|\\|\\{'),'\\|\\|')) partlist as p
lateral view json_tuple(p,'code','uname') p as code,uname

5 四舍五入函数

round() 遵循四舍五入把原值转化为指定小数位数,如:round(1.45,0) = 1;round(1.55,0)=2
floor()向下舍入为指定小数位数 如:floor(1.45,0)= 1;floor(1.55,0) = 1
ceiling()向上舍入为指定小数位数 如:ceiling(1.45,0) = 2;ceiling(1.55,0)=2

Hive 使用总结的更多相关文章

  1. 初识Hadoop、Hive

    2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版 ...

  2. Hive安装配置指北(含Hive Metastore详解)

    个人主页: http://www.linbingdong.com 本文介绍Hive安装配置的整个过程,包括MySQL.Hive及Metastore的安装配置,并分析了Metastore三种配置方式的区 ...

  3. Hive on Spark安装配置详解(都是坑啊)

    个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Sp ...

  4. HIVE教程

    完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那 ...

  5. 基于Ubuntu Hadoop的群集搭建Hive

    Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库.前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集. 1.安装MySQL 1.1安装MySQL ...

  6. hive

    Hive Documentation https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home 2016-12-22  14:52:41 ANTLR  ...

  7. 深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇

    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,R ...

  8. Hive读取外表数据时跳过文件行首和行尾

    作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自 ...

  9. Hive索引功能测试

    作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 从Hive的官方wiki来看,Hive0.7以后增加了一个对表建立index的功能,想试下性能是 ...

  10. 轻量级OLAP(二):Hive + Elasticsearch

    1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.ma ...

随机推荐

  1. SLA

    服务级别协议[编辑] 维基百科,自由的百科全书     跳到导航跳到搜索 本条目可参照外语维基百科相应条目来扩充. 若您熟悉来源语言和主题,请协助参考外语维基扩充条目.请勿直接提交机械翻译,也不要翻译 ...

  2. 漫画|web的主要安全问题

    在此主要说现在市面上存在的4个比较多的安全问题 一.钓鱼 钓鱼: 比较有诱惑性的标题 仿冒真实网站 骗取用户账号 骗取用户资料 二.篡改页面 有一大部分被黑的网站中会有关键字 (在被黑的网站中,用的最 ...

  3. 查找Command

    Find [路径] [匹配表达式] -name filename : 查找指定名称的文件 -user username: 查找属于指定用户的文件 -group grpname: 查找属于指定组的文件 ...

  4. openstack octavia的实现与分析(一)openstack负载均衡的现状与发展以及lvs,Nginx,Haproxy三种负载均衡机制的基本架构和对比

    [负载均衡] 大量用户发起请求的情况下,服务器负载过高,导致部分请求无法被响应或者及时响应. 负载均衡根据一定的算法将请求分发到不同的后端,保证所有的请求都可以被正常的下发并返回. [主流实现-LVS ...

  5. Spark学习进度10-DS&DF基础操作

    有类型操作 flatMap 通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset val ds1=Seq("hello spark"," ...

  6. 在 WPF 中使用 MahApps.Metro.IconPacks 提供的大量图标

    MahApps.Metro.IconPacks https://github.com/MahApps/MahApps.Metro.IconPacks 提供了大量的高质量的图标供WPF使用,极其方便. ...

  7. char什么时候会用空格进行填充?

    char什么时候会用空格进行填充?

  8. [SSL]在线检查服务器HTTPS安全

    https://myssl.com/ SSL/TLS安全评估报告 https://www.ssllabs.com/ssltest/ SSL Server Test HTTPS开启工具(IIS) htt ...

  9. kubernets之服务发现

    一  服务与pod的发现 1.1  服务发现pod是很显而易见的事情,通过简称pod的标签是否和服务的标签一致即可,但是pod是如何发现服务的呢?这个问题其实感觉比较多余,但是接下来你就可能不这么想了 ...

  10. 炸裂!MySQL 82 张图带你飞

    之前两篇文章带你了解了 MySQL 的基础语法和 MySQL 的进阶内容,那么这篇文章我们来了解一下 MySQL 中的高级内容. 其他文章: 138 张图带你 MySQL 入门 47 张图带你 MyS ...