简单查询和fetch task 简单查询:   简单查询的 fetch task 功能,从HDFS拉取,不用map reduce. 前两种配置,当前session有效.修改hive-site.xml永久有效. 查询中使用过滤 在查询中使用排序 排序使用别名时要开启使用别名模式:set hive.groupby.orderby.position.alias=true;…

使用Load语句执行数据的导入 语法: load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tablename [partition (partcoll=val1, partcal2=val2...)] explain: local是从本地导入,无local则默认从HDFS导入,overwrite是否覆盖表中存在的数据. 本地:导入本地一个文件 load data local inpath 'localFilePath' into…

- 集合中如果含null数据,不可使用not in, 可以使用in- hive只支持where和from子句中的子查询- 主查询和自查询可以不是同一张表 select e.ename from emp e where e.deptno in ( select d.deptno from dept d where d.dname='SALES' or d.dname='ACCOUNTING' ); select * from emp e where e.deptno not in ( select…

启动远程客户端 # hive --service hiveserver2获取连接-〉创建运行环境-〉执行HQL-〉处理结果-〉释放资源 工具类 package demo.utils; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class JD…

等值连接 select e.empno, d.deptno from emp e, dept d where e.deptno=d.deptno; 不等值连接 select e.empno, e.ename, e.sal, s.grade from emp e, salgrade s where e.sal between s.losal and s.hisal; 外连接(取交集) select d.deptno, d.dname, count(e.empno) from emp e, dept…

Hive之数据查询 发布于:2013 年 10 月 11 日 由 Aaron发布于: Hive 一,排序和聚合 对于排序有两种方式,一种是order by 一种是sort by order by 会对所有的数据进行排序,所以最后会只有一个reducer来处理,如果数据量非常大,效率会非常差劲 sort by是部分排序,只是对一个reducer的数据进行排序 FROM records2 SELECT year, temperature DISTRIBUTE BY year SORT BY year…

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)…

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http…

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2…

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA…