转自:http://www.iteblog.com/archives/831 如果你想查询某个表的某一列,Hive默认是会启用MapReduce Job来完成这个任务,如下: hive> SELECT ; Total MapReduce jobs = Launching Job out of Number of reduce tasks is set to since there's no reduce operator Cannot run job locally: Input Size (=…

假设你想查询某个表的某一列.Hive默认是会启用MapReduce Job来完毕这个任务,例如以下: 01 hive> SELECT id, money FROM m limit 10; 02 Total MapReduce jobs = 1 03 Launching Job 1 out of 1 04 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator 05 Cannot run job locally: In…

启用MapReduce Job是会消耗系统开销的.对于这个问题,从Hive0.10.0版本开始,对于简单的不需要聚合的类似SELECT <col> from <table> LIMIT n语句,不需要起MapReduce job,直接通过Fetch task获取数据 set hive.fetch.task.conversion=more; select * from info_table where dt='2017-04-26' limit ;…

如果查询表的某一列,Hive中默认会启用MapReduce job来完成这个任务,如下: hive>select id,name from m limit 10;--执行时hive会启用MapReduce job 我们都知道,启用MapReduce Job是会消耗系统开销的.对于这个问题,从Hive0.10.0版本开始,对于简单的不需要聚合的类似 SELECT <col> from <table> LIMIT n语句,不需要起MapReduce job,直接通过Fetch t…

如果你想查询某个表的某一列,Hive默认是会启用MapReduce Job来完成这个任务,如下: hive; Total MapReduce jobs Launching Job out since there's no reduce operator Cannot run job locally: Input Size (= 235105473) is larger than hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max (= 134217728) Star…

在使用Hive的时候,有时候只是想取表中某个分区的前几条的记录看下数据格式,比如一个很常用的查询: select * from foo where partition_column=bar limit 10; 这种对数据基本没什么要求,随便来点就行,既然如此为什么不直接读取本地存储的数据作为结果集呢. Hive命令都要转换为MapReduce任务去执行,但是因为启动MapReduce需要消耗资源,然后速度还很慢(相比较于直接从本地文件中读取而言),所以Hive对于查询做了优化,对于某些查询可以不…

解压user.zip [root@hadoop1 test]# unzip user.zip -d /test/bigdatacase/dataset Archive: user.zip inflating: /test/bigdatacase/dataset/raw_user.csv inflating: /test/bigdatacase/dataset/small_user.csv   查看解压出来的两个文件,查看raw_user.csv头文件看一下 [root@hadoop1 datas…

Fetch task 丢弃了mapreduce的作业的繁重任务,查询方便简单 1.第一种方式 2.linux命令行 3.地3中…

简单查询: 1.最简单查询(查所有数据)select * from 表名: 注:* 代表所有列select * from info 2.查询指定列select code,name from info 3.修改结果集的列名select code as '代号',name as '姓名' from info 4.条件查询select * from info where code='p003' 5.多条件查询查询info表中code为p003或者nation为n001的所有数据select * fro…

一.SELECT语句 SELECT COL1,COL2,....COLn FROM TABLE1,TABLE2,....TABLEn [WHERE CONDITIONS] -- 查询条件 [GROUP BY GROUP_BY_LIST] -- 查询结果分组 [HAVING CONDITIONS] -- 查询条件-统计结果作为条件 [ORDER BY ORDER_LIST[ASC|DESC] -- 查询结果排序 二.简单查询 1.查询表的全部行和列 eg:查询玩家表中全部的行和列 select …