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…

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…

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.…

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'…

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…

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…

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 (…

日志数据的统计处理在这里反倒没有什么特别之处,就是一些 SQL 语句而已,也没有什么高深的技巧,不过还是列举一些语句示例,以示 hive 处理数据的方便之处,并展示 hive 的一些用法. a)          为 hive 添加用户定制功能,自定义功能都位于 hive_contrib.jar 包中 add jar /opt/hadoop/hive-0.5.0-bin/lib/hive_contrib.jar; b)          统计每个关键词的搜索量,并按搜索量降序排列,然后把结果存入…

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际…

  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作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基本函数满足不了我们的需求,这时候就要写hive hdf(user defined funation),又叫用户自定义函数. UDF 创建与使用步骤 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类,实现evaluate方法: 打jar包上传到集群,通过create temporary function创建临时函数,不加temporary就创建了一个永久函数: 通过s…

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;…

参见下面这篇博客: Hive 中的复合数据结构简介以及一些函数的用法说明…

第3节 hive高级用法:16.hive当中常用的几种数据存储格式对比:17.存储方式与压缩格式相结合:18.总结 hive当中的数据存储格式: 行式存储:textFile sequenceFile 都是行式存储 列式存储:orc parquet 可以使我们的数据压缩的更小,压缩的更快 数据查询的时候尽量不要用select * 只选取我们需要的字段即可 hive的数据存储格式:用的比较多的一种行式存储 : textfile 用的比较多的列式存储: orc parquet 其中orc底层有自带的一…

4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数.设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题.然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的. 对于一般参数,有以下三种设定方式: l  配置文件 l  命令行参数 l  参数声明   配…

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type…

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个…

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须…

hive中一般取top n时,row_number(),rank,dense_ran()这三个函数就派上用场了, 先简单说下这三函数都是排名的,不过呢还有点细微的区别. 通过代码运行结果一看就明白了. 示例数据: 1 a 10 2 a 12 3 b 13 4 b 12 5 a 14 6 a 15 7 a 13 8 b 11 9 a 16 10 b 17 11 a 14 sql语句 select id, name, sal, rank()over(partition by name order b…

Hive支持常用的SQL join语句,例如内连接.左外连接.右外连接以及HiVe独有的map端连接.其中map端连接是用于优化Hive连接查询的一个重要技巧. 在介绍各种连接之前,先准备好表和数据. employee员工表: create table if not exists employee( user_id int, username string, dept_id int) row format delimited fields terminated by ' ' lines term…

数据仓库中有的字段不合格,有特殊字符,比如换行符. poi_name \n19013 \n12013 怎么把换行符替换掉呢? https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringOperators regexp_replace(string INITIAL_STRING, string PATTERN, string REPLACEMENT) Returns the…

hive 可以通过with查询来提高查询性能,因为先通过with语法将数据查询到内存,然后后面其它查询可以直接使用,这种方法与创建临时表类似但是不需要创建临时表实体表,内存中的子查询结果在会话结束后会自动删除. ') select * from q1; -- from style ') from q1 select *; -- chaining CTEs '), q2 ') select * from (select key from q1) a; -- union example '), q2…

1.Hive是Hadoop的一个子项目 利用MapReduce编程技术,实现了部分SQL语句.而且还提供SQL的编程接口.Hive推进Hadoop在数据仓库方面的发展. Hive是一个基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构. 主要功能:数据的ETL(抽取,转换,加载)工具,数据存储管理,大型数据集的查询与分析能力. Hive定义了类SQL的语言,Hive QL,它允许用户进行和SQL相似的操作.还允许使用功能mapper和reducer操作. Hadoop是批量处理系统,任务是高延迟性的,所以…

关键字:Hive Join.Hive LEFT|RIGTH|FULL OUTER JOIN.Hive LEFT SEMI JOIN.Hive Cross Join Hive中除了支持和传统数据库中一样的内关联.左关联.右关联.全关联,还支持LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN,但这两种JOIN类型也可以用前面的代替. 注意:Hive中Join的关联键必须在ON ()中指定,不能在Where中指定,否则就会先做笛卡尔积,再过滤. 数据准备: hive> desc lxw1234_a;…

1. order by     Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序,所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map,也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但是对于大量数据这将会消耗很长的时间去执行.     这里跟传统的sql还有一点区别:如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须…

一.创建表: create table windows_ss ( polno string, eff_date string, userno string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile; 数据准备: P066666666666,2016-04-02 09:00:02,user01 P066666666666,2016-04-02 09:00:00,user02 P066666666666,20…