1 数据准备 create table stocks(id int, date string,price string, company string); insert into table stocks values (1,'2010-01-04','214.01','aapl'), (2,'2010-01-05','214.38','aapl'), (3,'2010-01-06','210.97','aapl'), (4,'2010-01-07','210.58','aapl'), (5,'…

select * from ( select t1.instalment_id as r_id , t2.instalment_id as p_id from (select instalment_id from r_i ) t1 left join (select instalment_id from p_i ) t2on t1.instalment_id = t2.instalment_id) c where c.p_id is null create table ins as select…

1.   Hive基本概念 1.1  Hive简介 1.1.1 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能. 1.1.2 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力. 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本. 扩展功能很方便. 1.1.3…

1. Hive简介 1.1 什么是Hive Hives是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能. 1.2 为什么使用Hive ① 直接使用Hadoop面临人员学习成功太高.项目周期要求太短.MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大等问题: ② Hive操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力,避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本,扩展功能很方便. 1.3 Hive的特点 可扩展:Hive可以自由的扩展集群的规…

Hive官网(HQL)语法手册(英文版):https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual Hive的数据存储 1.Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text,SequenceFile,ParquetFile,RCFILE等) 2.只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符,Hive 就可以解析数据. 3.Hive 中包含以下数据模型:DB.Table,Ext…

目录 课程大纲(HIVE增强) 3 1. Hive基本概念 4 1.1 Hive简介 4 1.1.1 什么是Hive 4 1.1.2 为什么使用Hive 4 1.1.3 Hive的特点 4 1.2 Hive架构 5 1.2.1 架构图 5 1.2.2 基本组成 5 1.2.3 各组件的基本功能 5 1.3 Hive与Hadoop的关系 6 1.4 Hive与传统数据库对比 6 1.5 Hive的数据存储 6 2. Hive基本操作 7 2.1 DDL操作 7 2.1.1 创建表 7 2.1.2…

一.hive的各种join操作 语法结构:join_table:table_reference JOIN table_factor [join_condition]| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_conditionHive 支持等值连接( equality join…

1． Load 在将数据加载到表中时,Hive 不会进行任何转换.加载操作是将数据文件移动到与 Hive表对应的位置的纯复制/移动操作. 语法结构: load data [local] inpath 'filepath' [overwrite] into table tablename [partition (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] 说明: 1. filepath 相对路径,例如:project/data1 绝对路径,例如:/user/hive/pr…

1.什么是Hive hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表 并提供类sql查询功能 2.为什么要用Hive 1.直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 2.为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力. 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本. 扩展功能很方便. 3.Hive的特点:可扩展,延展性,容错 4.Hive的数据存储 1.Hi…

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件…